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Autor/inn/enJohnson, Carol; Cardoso, Walcir; Zuercher, Beau; Brannen, Kathleen; Springer, Suzanne
TitelUsing Google Voice Typing to Automatically Assess Pronunciation
[Konferenzbericht] Paper presented at the EUROCALL 2022 Conference (30th, Reykjavik, Iceland, Aug 17-19, 2022).
Quelle(2022), (6 Seiten)
PDF als Volltext kostenfreie Datei Verfügbarkeit 
ZusatzinformationORCID (Johnson, Carol)
ORCID (Cardoso, Walcir)
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Monographie
SchlagwörterTeaching Methods; Computer Software; Pronunciation; Second Language Learning; Second Language Instruction; English (Second Language); Audio Equipment; Language Tests; Student Placement; Student Evaluation; Evaluators; Comparative Analysis; Correlation; Scores; Test Use; Undergraduate Students; Speech Communication; Foreign Countries; Canada
AbstractThis study examined the use of a popular Automatic Speech Recognition (ASR), Google Voice Typing (GVT), to automatically assess English as second language pronunciation. It aimed to answer the following question: What is the relationship between GVT-rated scores and human-rated scores? To answer this question, we compared audio recordings of 56 oral placement tests, rated by both human raters and GVT. Our results indicate that GVT scores strongly correlated with human-rater scores, indicating that this non-customizable ASR technology could be leveraged to increase the test usefulness of language placement tests. [For the complete volume, "Intelligent CALL, Granular Systems and Learner Data: Short Papers from EUROCALL 2022 (30th, Reykjavik, Iceland, August 17-19, 2022)," see ED624779.] (As Provided).
AnmerkungenResearch-publishing.net. La Grange des Noyes, 25110 Voillans, France. e-mail: info@research-publishing.net; Web site: http://research-publishing.net
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2024/1/01
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