Oral English CAF Evaluation of the Internet of Things Corpus Using Virtual Reality Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
With the development of modern educational technology, virtual reality technology has also been used in the field of English teaching. Virtual reality technology emphasizes multiple intelligences, immersion, interactivity and imagination. It can provide virtual context for English learners and greatly stimulate learners' interest in learning. At present, the evaluation system of spoken English complexity, accuracy and fluency (CAF) has made great progress, but poor conversational and communicative abilities are common in English communication. At present, English teaching in schools has shifted from traditional teaching methods to teacher-centered teaching methods. The traditional CAF oral evaluation system is outdated, lacking authentic corpus information and accuracy, and relatively lagging behind in oral proficiency and oral fluency tests. It can be seen that it is an important task to reform the CAF evaluation system of spoken English and improve the level of spoken English. This article first summarizes and organizes the content and importance of IoT corpora, and then analyzes and discusses the application trends and shortcomings of IoT corpora in English speaking CAF evaluation systems; secondly, this paper analyzes the construction of oral English CAV evaluation system using Internet of Things corpus, introduces the forced matching algorithm under edge computing, and proposes more achievable improvement strategies and schemes; finally, it summarized and discussed the experiment. According to the survey and experiment, the CAF evaluation system for spoken English in the new IoT corpus built by using the forced matching algorithm under edge computing and virtual reality technology can improve the evaluation effect by 39%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».