Avalia Online: um sistema para avaliação em larga escala de testes de fluência de leitura

Resumo


A avaliação da leitura requer métodos específicos, os quais são custosos por, na maioria das vezes, envolver avaliadores humanos especialistas. Para redução do custo em avaliações em larga escala, faz-se necessário automatizar partes do processo. Nesse artigo, é apresentado o Sistema Avalia Online, que possibilita a automatização de etapas do processo e a redução do tempo necessário pra obtenção de resultados. Para garantia de baixa taxa de erros, o sistema permite a seleção do subconjunto com alta probabilidade de erro para passar por verificação humana. O sistema alcançou 95,97% de acurácia na tarefa de classificação em uma base de dados real com mais de 9 mil leituras.

Palavras-chave: Análise de aprendizagem, Automatização da avaliação, Avaliação em larga escala, Reconhecimento automático de fala

Referências

Alves, S. S. S. (2019). O papel da oralidade para o desenvolvimento do letramento em crianças da educação infantil. Seminário Interlinhas, 7(1):211–215.

Biemiller, A. (1977). Relationships between oral reading rates for letters, words, and simple text in the development of reading achievement. Reading Research Quarterly.

Black, M. P., Kazemzadeh, A., Tepperman, J., and Narayanan, S. S. (2011). Automatically assessing the abcs: Verification of children’s spoken letter-names and lettersounds. ACM Transactions on Speech and Language Processing (TSLP), 7(4):15.

Carchedi, L. C., Soares, E., Gomes Jr, J., Barrere, E., and Souza, J. (2018a). Avaliação automática da fluência em leitura para crianças em fase de alfabetização. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 29, page 11.

Carchedi, L. C., Souza, J., Barrere, E., and Mendonça, F. (2018b). Onto4la: uma ontologia para integração de dados educacionais. In Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informatica na Educação, volume 7, page 439.

Chaer, M. R. and Guimarãaes, E. d. G. A. (2012). A importância da oralidade: educação infantil e séries iniciais do ensino fundamental. Disponível em: http://pergaminho.unipam.edu.br/documents/43440/43870/a-importancia.pdf. Acesso em: 04 abril 2018.

Cucchiarini, C., Strik, H., and Boves, L. (2000). Quantitative assessment of second language learners’ fluency by means of automatic speech recognition technology. The Journal of the Acoustical Society of America, 107(2):989–999.

Deeney, T. A. (2010). One-minute fluency measures: Mixed messages in assessment and instruction. The Reading Teacher, 63(6):440–450.

Dixon, J. (2001). Evaluation tools for flexible delivery (workshop version). Melbourne: TAFE frontiers.

Gomes Jr, J., Silva, W. A., Souza, J., Barrere, E., and Souza, J. (2019). Uso de alinhadores forçados para avaliação automática em larga escala da fluência em leitura. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 30, page 61.

Gruhn, R. E., Minker, W., and Nakamura, S. (2011). Statistical pronunciation modeling for non-native speech processing. Springer Science & Business Media

Neumeyer, L., Franco, H., Weintraub, M., and Price, P. (1996). Automatic textindependent pronunciation scoring of foreign language student speech. In International Conference on Spoken Language. ICSLP 96., volume 3, pages 1457–1460. IEEE

Silva, W. A., Gomes Jr, J., Knop, I., Barrére, E., and Souza, J. (2019). Talk2me: Uma abordagem computacional para auxiliar na identificação de falhas no processo de alfabetização. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 30, page 723.

Valencia, S. W., Smith, A. T., Reece, A. M., Li, M., Wixson, K. K., and Newman, H. (2010). Oral reading fluency assessment: Issues of construct, criterion, and consequential validity. Reading Research Quarterly, 45(3):270–291.

Xie, S., Evanini, K., and Zechner, K. (2012). Exploring content features for automated speech scoring. In Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pages 103–111. Association for Computational Linguistics.

Yeung, G. and Alwan, A. (2018). On the difficulties of automatic speech recognition for kindergarten-aged children. In Proc. Interspeech 2018, pages 1661–1665.
Publicado
22/11/2021
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CARCHEDI, Luiz Carlos; BARRÉRE, Eduardo; DE SOUZA, Jairo Francisco. Avalia Online: um sistema para avaliação em larga escala de testes de fluência de leitura. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 32. , 2021, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 01-11. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2021.217139.