읽기 유창성 평가 자동화를 위한 지표 탐색 - 단어 간 잠재기(inter-words latency)를 중심으로
An Exploration of Indicators for Automating Assessments on Children's Reading Fluency - Focusing on Inter-words Latency
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초록
본 연구는 단어 간 잠재기라는 지표를 활용하여 읽기 유창성 평가를 자동화할 수 있는지 가능성을 짚어 본다. 최신 자동 음성인식기술을 활용할 때 제기될 수 있는 여러 사안을 다룬다. 세 가지 연구문제를 설정하였다. 첫째, 자동 음성인식기술은 저학년 아동의 실제 읽기 발화를 얼마나 정확하게 인식하는가? 둘째, 자동 음성인식기술이 부정확하게 읽었다고 판단하는 아동 읽기 발화에는 어떤 특징이 있는가? 셋째, 저학년 아동의 읽기 유창성을 자동으로 평가하는데 단어 간 잠재기를 효과적으로 활용할 수 있는가? 초등학교 2학년 아동을 대상으로 실제 발화 자료를 수집하여 자동 음성인식기술이 내장된 프로그램을 활용해 분석하였다. 연구 결과, 이야기글과 설명글 모두 인간 평가자와 자동 음성인식기술 사이 정확성 판단에 큰 차이가 있었다. 자동 음성인식기술이 정확하지 않다고 판단한 아동 발화 대부분을 인간 평가자는 정확히 읽은 것으로 판정하였다. 단어 간 잠재기는 읽기 유창성 지표인 분당 정확히 읽은 단어 수와 상당히 높은 상관을 맺는 것으로 드러났다. 이런 결과는 저학년 아동 읽기 유창성 평가를 자동화하는 일에 분당 정확히 읽은 단어 수 대신 단어 간 잠재기를 활용하는 일이 합리적일 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study examined whether reading fluency assessments could be automated using an indicator of Inter-Words Latency(IWL). A few issues may arise when using state-of-the-art Automated Speech Recognition(ASR). Three research questions were formulated. First, how accurately ASR recognizes lower-grade children's actual reading utterances? Second, what are the characteristics of children's reading utterances when ASR determines they are incorrect? Third, can IWL be effectively used to automatically evaluate reading fluency of lower-grade children? Speech data of second-grade children reading aloud were collected and analyzed. The result showed a significant difference between the human evaluator and the ASR technology. The human evaluator determined that most of the children’s utterances that the ASR assessed inaccurate were correct. IWL has been shown to have a significant correlation with Words Correct Per Minute(WCPM), the most common indicator for reading fluency. It may be reasonable to use IWL instead of WCPM when it comes to automating the assessments of reading fluency of lower grade children.
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