托福被取消?这个英语测试AI出题,2天出分,全球900+大学承认

简介: 托福被取消?这个英语测试AI出题,2天出分,全球900+大学承认

尽管国内的疫情已经逐渐放缓,但是全球感染情况却逐渐严峻起来。
始终未见“拐点”的疫情给准备申请出国的学生带来了极大的困扰,其中之一就是语言考试的取消。以托福为例,1月27日,托福宣布2月考试取消;一个月后,3月份的考试也宣布取消,同时官方强调在线模拟考试(TPO)服务不会受到影响,并将免费提供给考生。
现在正是申请季高峰,失去了两个月的考试时间对考生的申请无疑带来了巨大的难度,也给考生带来了不小的心理压力。
随着无人接触、线上平台借着疫情的逐渐发展,那么线上考试能否成为考生的救命稻草?
多邻国英语测试就是这么一个线上备考系统,这是多邻国旗下的英语能力测试系统,也是目前市场上唯一结合了AI技术的英语考试
多邻国英语测试的产品负责人Rogelio表示,传统英语考试的难度是递增的,这种模式耗时时间很长,考生必须从最低难度做起,经历完整的难度循环。但是,多邻国运用了人工智能和机器学习的最新技术,自适应适配考生的英语水平,直接将考试时间缩减了4倍,考生的考试时间也直接缩短到了45分钟内而且,多邻国的英语成绩也逐渐得到全球范围内众多高校的认可,世界范围内900余所大学的招生体系都表示承认多邻国的英语成绩,其中80%为美国院校,包括耶鲁大学,哥伦比亚大学,纽约大学,南加州大学,杜克大学等顶级名校等顶级名校。

和托福雅思一样,考生只需使用电脑就能完成测试,但是,在考试结束后48小时之内就可以收到考试结果,这和托福雅思相比,效率不是一般的快。考生也无需提前几个月预约考位,只要对摄像头出示相关身份进行自证后,在自己状态好的任意时间段内进行测试。
考试费仅需49美元,和托福雅思相比也太过便宜。在正式考试之前,多邻国还支持无限次的体验测试,以联系和适应多邻国的考试形式。
网站链接:http://englishtest.duolingo.cn/

结合AI,线上考试成色几何?
我们都知道,语言考试目的是明确在整个难度阶梯上,考生具体处在哪个位置,基于这样的评价标准,假如考生在低难度的题目表现很好,系统就会将难度提升,准确率下降就减少难度。通过AI调整试题目难度,直到考生准确率保持稳定,而此时的难度对应的就是考生的语言熟练度。
可以用大家都有所了解的CEFR(Common European Framework of Reference,欧洲共同参考框架)来说明,CEFR是对英语类语言的语言能力评价标准,按照所学语言分为初级、中级和高级三个等级,通常被标记为A1、A2、B1、B2、C1和C2。在这个评价体系中,考生的语言水平根据听、读、写、说四个方面进行评估,测试范围从“能够理解和产生基本的问候语”(初级水平)到“能够产生关于复杂主题的结构良好的详细文本”(高级水平)。

从CEFR的框架和标准出发,多邻国对一些文本做了相应的调整,比如将对中级学习者级别的文本,修改成为内容相同但是初学者级别的文本,有时也需要将A2的内容调整到A1。这就需要将语言的词汇、语法或习惯用语以及与文化相关的方面,调整或简化为不同层次的学习者更容易理解的形式。而要完成CEFR中多种语言、数十万单词的标记,对于课程专家来说,手工标记不仅昂贵而且令人抓狂。

于是,他们训练了一个机器学习系统,用几千个手写的CEFR标签来标记英语、西班牙语和法语单词,同时允许该模型被推广到其他语言中。这个有序回归学习模型采用一个单词及其源语言,预测目标学习者的CEFR水平。
该项技术是通过使用转移学习(transfer learning)和领域适应技术(domain adaptation techniques)完成的,依靠一些与语言无关的特性,就足以将模型推广到新的语言中。这也意味着,模型的特征包括了多语言词嵌入(multi-lingual word embeddings, MWEs)和语料库频率(corpus frequencies)。多语言词嵌入将单词映射到一个300维的空间(300-dimensional space),在这个空间中,出现在多个语言语料库中的类似功能和语义上下文中的单词将趋向于彼此靠近,提供了一个单词“意义”的语言不可知表示,如下面描述的简化的三维空间所示:

CEFR对考生的交流能力是,能够要求根据主题语义信息进行灵活变化,例如,能否可以在涉及问候、个人生活、食物、家庭的日常环境中进行交互。因此MWEs和语料库频率需要在直观上具有良好的动机。
研究者希望对这些能力进行合理安排,使学习者在学习稀有语言之前先熟悉频繁出现的语言。但是AI的意义体现在哪?为什么不简单地将英语中的CEFR单词表翻译成其他语言?
比如,我们用英语说“I am hungry”,西班牙语说“tengo hambre”,两个表达式都在A1级别。然而,如果只是逐字逐句地翻译,那么最终会得到西班牙语形容词hambriento或英语名词hurgen,这些单词实际上是B1。
除此之外,语言之间习语表达的不匹配也使得很难直接翻译单词表,而建模频率和语义的方法表现更好
image.gif

多邻国测试如何准备?
多邻国英语测试在2016年正式上线后,同年随即打入中国市场。
根据官方介绍,在多邻国上进行英语测试步骤也十分简单,登陆页面后后,选择“购买测试”。
购买测试后,可以选择任何合适的时间进行考试,考试时间是35-45分钟。系统会测试电脑的设备运行情况,会告诉你哪些是设备是不允许使用的,譬如耳机。考试开始前系统还会强调哪些事情是可以做,哪些不可以做,譬如房间里不能有其他人等。
Rogelio指出,多邻国的安全系统可以有效防范无人监考时的作弊问题。考试过程中会确认考生的身份,摄像头和麦克风全程开启,监测学生的动作以及环境的声音,同时还将电脑浏览器锁定,假如违规情况出现就会取消考试成绩。
考试分为两部分,第一部分包含补充单词、听音判词、单词分辨、朗读句子、听写句子、按图说话、小作文、看问题演讲、听问题演讲。第二部分考试包括采访录像和写作样本。第二部分不会算在总分里,但会连同最后的成绩一起发送给相应的学术机构


多邻国英语测试在知乎上也引起了众多受疫情影响的考生的讨论,他们在多邻国上进行了相关的考试,也很大方地分享了自己的考试经验比如网友@木易木子就分享到他的备考经验,“做好难的心理准备”、“考试的时间比模拟的长、内容会多”、“不能随便退出”等。

网友@我是Elliot也总结道自己首次考试失利的原因,“题量很多”、“难度大”等。

对于想要留学,但面对苦于雅思托福被迫取消的窘境,你会选择多邻国英语测试吗?如果你已经进行了多邻国的测试,也欢迎你在评论区留下你的心得和经验。


相关文章
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
从人工到AI驱动:天猫测试全流程自动化变革实践
天猫技术质量团队探索AI在测试全流程的落地应用,覆盖需求解析、用例生成、数据构造、执行验证等核心环节。通过AI+自然语言驱动,实现测试自动化、可溯化与可管理化,在用例生成、数据构造和执行校验中显著提效,推动测试体系从人工迈向AI全流程自动化,提升效率40%以上,用例覆盖超70%,并构建行业级知识资产沉淀平台。
从人工到AI驱动:天猫测试全流程自动化变革实践
|
4月前
|
数据采集 存储 人工智能
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文系统阐述了天猫技术团队在AI赋能测试领域的深度实践与探索,讲述了智能测试用例生成的落地路径。
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
|
5月前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
AI测试平台自动遍历:低代码也能玩转全链路测试
AI测试平台的自动遍历功能,通过低代码配置实现Web和App的自动化测试。用户只需提供入口链接或安装包及简单配置,即可自动完成页面结构识别、操作验证,并生成可视化报告,大幅提升测试效率,特别适用于高频迭代项目。
|
5月前
|
人工智能 测试技术 调度
写用例写到怀疑人生?AI 智能测试平台帮你一键生成!
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能测试用例生成功能,结合需求文档一键生成高质量测试用例,大幅提升效率,减少重复劳动。支持自定义提示词、多文档分析与批量管理,助力测试人员高效完成测试设计,释放更多时间投入核心分析工作。平台已开放内测,欢迎体验!
|
5月前
|
人工智能 测试技术 项目管理
测试不再碎片化:AI智能体平台「项目资料套件」功能上线!
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
|
5月前
|
存储 人工智能 测试技术
用AI提升测试效率:智能体平台的「需求文档管理」功能上线啦!
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台,全新「需求文档管理」功能助力高效测试准备。集中管理需求文档,支持多种上传方式,智能生成测试用例,提升测试效率与准确性,助力迈向智能化测试新时代。
|
5月前
|
人工智能 JavaScript 算法
Playwright携手MCP:AI智能体实现自主化UI回归测试
MCP 协议使得 AI 能够通过 Playwright 操作浏览器,其中快照生成技术将页面状态转化为 LLM 可理解的文本,成为驱动自动化测试的关键。该方式适用于探索性测试和快速验证,但目前仍面临快照信息缺失、元素定位不稳定、成本高、复杂场景适应性差以及结果确定性不足等挑战。人机协同被认为是未来更可行的方向,AI 负责执行固定流程,人类则专注策略与验证。
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
Playwright MCP在UI回归测试中的实战:构建AI自主测试智能体
Playwright MCP结合AI智能体,革新UI回归测试:通过自然语言驱动浏览器操作,降低脚本编写门槛,提升测试效率与覆盖范围。借助快照解析、智能定位与Jira等工具集成,实现从需求描述到自动化执行的闭环,推动测试迈向智能化、民主化新阶段。

热门文章

最新文章