イノベーションと技術

評価設計の革新はTOEFL 研究プログラムの中心にあります。プログラムの研究者たちは、革新的な評価タスク設計とテクノロジーの活用が、学生の言語知識とスキルの測定をどのように向上させるかを調査しています。

異なるモダリティをまたぐ自動採点

自動エッセイ採点システム(e-rater^®エンジン)向けに開発された言語特徴を、SpeechRater^®サービスを使って音声応答を自動的に評価できるかどうかを調査します。

生徒が適切に難しいテキストを選ぶための支援:第二言語読解能力テストへの応用

TOEFLの^iBT®読解パッセージの複雑さを評価するアプローチを提案し、言語学習者が異なる習熟度レベルで理解すべき読書テキストの種類を検討します。

英語能力評価における音声応答の自動盗用検出

盗用された口頭回答を自動的に検出できる革新的なシステムを評価します。

音声応答に対する人間および自動スコアのパフォーマンス監視

人間の評価者によるスコアと、音声回答の自動スコアリングエンジンであるSpeechRaterが生成したスコアを比較するための異なる統計手法の使用を報告しています。