POT与PTE学术英语考试

POT自动评分系统从考生的口语反馈答案中收集数以百计的信息，例如他们的语速、时间和节奏，以及他们的声音的力量、重点、语调和发音的准确性。它还识别考生选用的词汇(即使发音不当)，并评估考生答案的内容、相关性和连贯性。

由于系统对每个答案中的数百个语言和声学特征都很敏感，因此如果特意关注某一特定领域，它也能非常精确地预估出老练的人工评分者将如何就这个特定领域给答案打分。

PTE学术英语考试现场实地测试给机器学习提供了源数据，以便为测试的口语部分创建自动评分模型，原理就和写作部分一样。

现场收集了来自1万多名考生的近40万份口语答案，其中包括考生在描述数字或图表时的答案，以及复述讲座或演讲。考生的回答被录下来，来并发送给人工评分者先进行评分。人工评分者对考生回答的一系列单项特征进行打分，这些单项特征包括内容、词汇、语言使用、发音、流利度和语调。然后再由先进的语音处理系统能客观观察考生回答的方方面面，例如语速、节奏和用词等方面，**后把系统打分与人工评分的分数进行比较。接着，再建立评分模型，用于预测受过训练的人工评分者如何评估任一“新”传入的答案。口语测试人工评分与自动评分的总得分之间的相关系数为0.96，证明了PTE学术英语考试中口语测试评分的可靠性。 

在参加PTE学术英语考试时，考生必须口头回答各种问题。他们的口头答案被捕获为音频文件，并由专利使用的POT评分系统进行分析。有些试题需要简短的口头回答。在这些情况下，自动评分系统测量考生的单词识别、发音、流利性和语法能力的准确性。其他更复杂的试题，考生要提供更长、更详尽的回答，需要更多句子或段落级别来表达。除了上面列出的单项特征外，自动评分系统还提供了针对答案的内容与词汇的评分。

口语英语技能评分技术

PTE学术英语考试的口语部分使用Pearson’s Ordinate Technology自动评分。POT是多年来语音识别、统计建模、语言学和测试理论研究的成果。

该技术使用自主专利权的语音处理系统， 专门用于分析和自动评分来自英语母语和非英语母语者的语音。该系统除了识别单词外，还对语音中的相关片段、音节和短语进行定位和评价，然后利用统计建模技术对语音表现进行评估。

要了解POT如何被“教授”进行口语评分，可以参考人类专家评分员如何训练他人在面试期间对语音样本进行评分。

首先，专家评分员列出针对考生在面试演讲，准评分员要听的内容清单。然后，受训评分员观察专家测评大量考生的过程。而每次面试后，专家分享出其给考生打的分数，以及导致该分数的表现特征。经过几十次面试，受训准评分员的打分开始与专家给的分数非常接近。**终，依据专家对某一特定考生给出的分数，受训准评分员的打分也八九不离十了。

实际上， 这就是系统如何受训进行打分的过程。

而且，自动评分系统并不仅有一名专家“教授”受训者，有许多专家评分者为每个答案输入分数；也不仅仅有几十个考生的答案，系统是针对数百名考生的数千个反馈答案进行学习训练。此外，机器无需被告知语音的哪些特征是重要的；当自动评分系统被优化为预测人类评分时，相关的特征及其相对的占比就从大数据的统计中被自动提取出来的。

可能没有一个人类聆听者能够习惯超过100种的不同外国口音，但 PTE学术英语考试的语音处理器已经接受了超过126种不同口音的训练，并且能够公平公正地处理所有这些口音 。如果某考生有很浓重的口音，就很有可能被人工评分者给出一个低分数，在自动评分系统中，这个考生也将得到一个较低的发音分数。但重要的是，糟糕的发音不会影响考生的语法或词汇的得分

POT技术为Versant™语言评估提供支持，该评估由美国国土安全部、世界各地的航空学校、荷兰的移民局以及美国教育部等组织使用。独立研究表明，POT自动评分系统可以比当今很多**的人工评分测试更客观，更可靠，包括一对一的口语能力面试。

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