TrueNorthスピーキング評価

すぐにスコアが表示される、初の完全自動化スピーキングテスト

様々なプロセスに強力なデータを活かす

言語評価方法、高度な音声分析、人工知能の革新的な研究を活用して、今日の最も正確で、効率的で、経済的なソリューションを提供します。

方法論

TrueNorthスピーキング評価には3つのセクションがあり、3つの異なるタイプのデータを収集します。

まず、言語背景の調査から始まり、受験者の全体的な言語経験や評価対象の言語に触れたことがあるかどうかなどの情報を収集します。

評価の第一部では、誘出的模倣(英:Elicited Imitation)と呼ばれるプロセスを利用します。これは、「聞いて繰り返す」という言い方をするとわかりやすいでしょう。誘発性模倣は、口頭言語能力の予測を効率的に得るための研究で証明された方法です。このテストでは、受験者の脳がどれだけ効率的に言語情報を処理できるかを測定します。

言語能力が高いほど、受験者はより長く複雑な文章を処理することができます。

評価の第二部は、質問と回答の形式で、受験者から自発的な回答を収集します。第一部の評価は自動的に行うことができるため、第二部で出題される問題の難易度を決定するために第一部のデータを使用します。

各設問について、受験者は30秒でプロンプトを読み、回答の準備をし、その後、最大60秒で回答します。第二部の後、システムはすべてのデータを分析し、受験者のスコアを決定して提示します。

当社では、TrueNorthスケールの数値スコアを提供するとともに、ACTFL、CEFR、およびその他の関連スケールのスコア予測を提供しています。

TrueNorthのAIスコアリング

TrueNorth の採点プロセスは、音声認識と自然言語処理、高度な心理測定、および機械学習を利用しています。受験者の各音声応答は、事前に調整された音声認識エンジンによって処理されます。Carnegie SpeechやIBMワトソンなどの音声認識パートナーと協力し、大規模な校正データセットを用いて、当社のプロンプト専用の認識エンジンをトレーニングしました。それぞれの回答には、音や単語の質、各音や単語の開始・終了時間(ポーズを含む)、語彙の頻度や難易度など、何十もの個別データが含まれています。

これらのデータを用いて、クレジットスコアが各項目に対して決定されます。各受験者の能力レベルを判定するために、項目応答理論に基づく心理学的アプローチを用いています。このアプローチでは、各項目の難易度と、データセット全体での他の受験者のスコアを考慮して、受験者の能力を決定します。

より多くのデータを収集することで、より多くのデータをスコアリングアルゴリズムや受験プロセスに組み込むことができるようになってきました。言語背景調査を利用することで、受験者の母国語などの情報に基づいて、テストの実施や採点プロセスを調整することができます。また、より多くのデータを収集することで、機械学習プロセスを用いて、自由記述欄のどのデータがより強い言語能力の予測につながるかを特定し、プロセスの改善に役立てています。

妥当性

誘出的模倣は、他の標準的な多言語の口頭能力測定と高い相関を示すことが示されており、その相関はr = .94、p = < .05と高い値を示している。このような高い相関を得られるのは、再構成的な性質を持つと仮定されているからです。つまり、参加者はプロンプトを単に暗黙的に繰り返すのではなく、処理して再構成しなければなりません。参加者が適切な文法的、語彙的能力を持っていない場合、参加者はより長く、より複雑なアイテムを正確に再構成し、再現することができません。

言語

下記の言語に加えて、現在8つの言語は開発中です。

  • 英語
  • フランス語
  • ドイツ語
  • イタリア語
  • 日本語
  • ポルトガル語
  • スペイン語

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