Musterprüfung englisch vab

Posted by on Jul 30, 2020 in Uncategorized | No Comments

Wie die Mitautoren des Papiers erklären, stützt sich der Duolingo English Test auf die Artikelantworttheorie in der Psychometrie, um Messgrößen der Testaufnahmefähigkeit zu entwerfen und zu bewerten. Es ist die Grundlage für die meisten modernen standardisierten Tests mit hohem Einsatz, und es wird davon ausgegangen, dass eine Antwort auf ein Testelement (d. h. Frage) durch eine Funktion modelliert wird, die diskret die Fähigkeit und Frageschwierigkeit eines Prüfers darstellt. Zufällig für Duolingo eignet sich dieses Paradigma gut für Aufgaben, bei denen das Ziel darin besteht, Variablen wie Fähigkeiten und Schwierigkeiten zu schätzen; Fragen können mit Probanden erstellt und getestet werden, um Paare zu erzeugen (prüfung, Frage) mit der Note “richtig” oder “falsch”, aus denen Parameter abgeleitet werden können, die die Fähigkeiten zukünftiger Prüfer antizipieren. Letztlich erforderte die Automatisierung der Bearbeitung aller Fragen zu Duolingo English Proficiency-Untersuchungsergebnissen die Erstellung eines CAT-Verwaltungsalgorithmus, der auf über 25.000 Testelementen trainiert wurde, um intelligent durch Formate zu fahren (z. B. ja/kein Vokabulartext oder Audio, c-Test, Diktat und ausgelöst). Nach der Auswahl der ersten vier Fragen nach dem Zufallsprinzip schätzt der Algorithmus den Testwert und wählt die Schwierigkeit der nächsten Frage aus, die entsprechend abgetastet werden soll, ein Prozess, der sich wiederholt, bis der Test 25 Elemente (oder 40 Minuten lang) überschreitet.

In zukünftigen Arbeiten wollen die Duolingo-Forscher untersuchen, inwieweit Menschen gleicher Befähigung, aber unterschiedlicher Untergruppen (wie Geschlecht oder Alter) bei Testfragen eine ungleiche Erfolgswahrscheinlichkeit haben. Darüber hinaus hoffen sie zu untersuchen, ob andere Indizes, wie Narrativität und Wortkonkretität, in die Modelle des Duolingo English Proficiency aufgenommen werden könnten, um Textschwierigkeiten und Verständnis vorherzusagen. Das Vereinigte Königreich hat jedoch unterschiedliche Testanforderungen. Computeradaptive Testtechniken (CAT)ermöglichten Duolingo, einen effizienteren Sprachtest zu entwerfen, indem er Testern mit höherer Befähigung härtere Fragen zuweist und umgekehrt. Ein iterativer adaptiver Algorithmus beobachtet die Antworten auf Fragen während des Tests und erstellt eine Schätzung ihrer Fähigkeiten. Basierend auf einer Dienstprogrammfunktion der aktuellen Schätzung wählt er dann die nächste Frage aus, an der der Prozess wiederholt wird, bis der Test abgeschlossen ist. Für die c-Tests nutzte Duolingo eine Reihe von Korpora aus Online-Quellen – darunter englischsprachige Selbstlern-Websites, Testvorbereitungsressourcen für Englisch-Kenntnisse, englische Wikipedia-Artikel, die für Simple English umgeschrieben worden waren, und die Crowdsourcing-Englisch-Satzdatenbank Tatoeba – zusammen mit Regressions- und Ranking-Techniken, um längerformige KI-Modelle zu entwerfen.