グローバル人材の会話力を短時間で評価する対話型スピーキングテストシステムの開発

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主観が入りやすいスピーキングテストの評価には、トレーニングを受けた複数の評価者が共通のルーブリックを使って実施するのが普通である。しかし、これには非常に時間がかかり多数の受験者を同時に評価するのは難しい。大学の全学必須英語スピーキングコースでは、自分の担当クラスの学生の評価を1人の教員が実施することが一般的であるが、評価者による差が大きく信頼性が非常に低くなる可能性指摘されている（Fujita, et.al. 2012）。ここ約10年でスピーキングテストの（機械）自動採点技術が急速に進歩しているが、TOEFLスピーキングテストでも未だに完全に自動採点のみで評価結果を出すまでには未だ至っていない（Davis＆Papageorgiou, 2022）。また、自動採点をするには産出されたスピーキングの長さが短い（150語以下/1分）場合は評価し難いと言われており、中級以下の学習者への実用化にはさらに時間がかかると考えている。そこで、担当教員が1人でスピーキング能力を評価するとき、発話数などの客観的なデータとともに発話を書きおこした原稿が評価の手がかりとなり、信頼性が少しでも高くなるかどうかを検証するためにスピーキングテストの予備テストを実施して評価する構想を進めている。このテストは音声自動入力ができるアプリを使用して、被験者が入力した音声とそれを書きおこした原稿を評価者が同時に受け取ることができるシステムである。予備実験として、評価者が①音声のみで評価する場合と、②音声と書きおこし原稿の両方で評価する場合を比較する予定である。これについては数人の被験者による本テストのデモンストレーションを実施したところである。