为视障学生开发 NLP 驱动的计算机化考试指南
计算与语言
2024-01-24 v1 人工智能
摘要
近年来，自然语言处理（NLP）技术的进步彻底改变了考试的可及性与包容性领域，尤其对视障学生（VIS）而言。计算机化考试（CBT）在电子化组织考试、简化考试流程、提供更快速准确的结果以及为考生提供更大灵活性和可及性方面，已展现出其重要性。然而，视障学生因无法访问印刷文档而未能感受到其益处。因此，本文提出了一种面向视障学生的 NLP 驱动的计算机化考试指南。该系统采用语音技术预训练方法，为视障学生提供实时辅助与支持。系统利用 NLP 技术将基于文本的问题及相关选项转换为机器可读格式。随后，语音技术预训练模型处理转换后的文本，使视障学生能够理解并分析内容。此外，我们通过使用样本音频数据集标签（A, B, C, D, E, F, G）与从 20 名视障学生获得的语音录音进行对比来测试准确性，以验证该预训练模型并非反常，系统预测这些录音以获取精确率、召回率和 F1 分数。这些指标用于评估预训练模型的性能，并表明其足以胜任，能为所评估的系统提供良好性能。本系统采用面向对象的分析与设计方法（OOADM），通过建模现实世界实例来讨论和构建对象。
引用
@article{arxiv.2401.12375,
title = {Development of an NLP-driven computer-based test guide for visually impaired students},
author = {Tubo Faustinah Nemieboka and Ikechukwu E. Onyenwe and Doris C. Asogwa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.12375},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 6 figures