Avaliação Automática da Fluência em Leitura para Crianças em Fase de Alfabetização
Author(s) -
Eduardo Soares,
Luiz Carlos Carchedi,
Jorão Gomes,
Eduardo Barreré,
Jairo Souza
Publication year - 2018
Publication title -
anais do ... simpósio brasileiro de informática na educação/anais do simpósio brasileiro de informática na educação
Language(s) - English
Resource type - Conference proceedings
eISSN - 2316-6533
pISSN - 2176-4301
DOI - 10.5753/cbie.sbie.2018.11
Subject(s) - orality , task (project management) , computer science , automation , scale (ratio) , literacy , process (computing) , pedagogy , psychology , geography , engineering , cartography , mechanical engineering , systems engineering , operating system
In Brazil, large-scale learning assessment is fundamental for public bodies responsible for education. Through these evaluations, it is possible to plan public policies aimed at improving education. When it comes to the first years of elementary school, an important aspect to evaluate is the ability of the students to use their mother tongue in the oral mode. Nevertheless, the process of evaluating orality on a large scale is still a very costly and time-consuming task. This paper proposes and evaluates the use of Automatic Speech Recognition (ASR) for the automation of this evaluation process. Experiments were performed on a real base of audios and it was demonstrated that the automatic evaluation closely reflects the quality of the analyzed readings. Resumo. No Brasil, a avaliação de aprendizagem em larga escala é fundamental para os órgãos públicos responsáveis pela educação. Quando se trata dos primeiros anos do ensino fundamental, um importante aspecto a se avaliar é a capacidade do aluno utilizar a sua lı́ngua materna na modalidade oral. Apesar disso, o processo de avaliação da fluência em leitura em larga escala ainda é uma tarefa muito dispendiosa em termos financeiros e de tempo. Este trabalho propõe e avalia o uso de reconhecimento automático de fala (ASR) para a automatização desse processo. Experimentos foram realizados em uma base real de áudios e foi demonstrado que a avaliação automática reflete, de forma próxima, a qualidade das leituras analisadas por especialistas.
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