基于文本和音频分类器检测危险学生口头回应
计算与语言
2026-04-21 v1 信息检索
摘要
本文解决了自动化口头回应评分（AVRS）中的一个关键安全缺口。我们提出了一种新型混合框架，用于检测困扰学生，其结合了基于内容训练的文本分类器和基于韵律训练的音频分类器。该方法克服了传统AVRS系统的关键局限性，同时考虑了回应的文本和韵律，实现了在识别潜在令人担忧回应方面的提升。该系统可以加速人类审查过程，尤其是在及时干预可能至关重要的情况下，这具有救命作用。
引用
@article{arxiv.2604.16717,
title = {Detecting Alarming Student Verbal Responses using Text and Audio Classifier},
author = {Christopher Ormerod and Gitit Kehat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.16717},
year = {2026}
}
备注
9 Pages. Paper to be Presented at the National Council on Measurement in Education Conference on April 10, 2026