Корпусный анализ дискурса: технологии автоматического распознавания речи (ASR) и сбор корпус устной речи

Аннотация

Данное исследование посвящено интеграции технологий автоматического распознавания речи (ASR) в процессы сбора и анализа корпусов устной речи обучающихся, с особым вниманием к контексту изучения английского языка как второго языка (L2). Используя смешанный метод исследования, автор оценивает эффективность ASR-систем — в частности, моделей Whisper и BERT — в обеспечении точной транскрипции и содействии усвоению иностранного языка. Количественные данные подтверждают высокую точность транскрипций, тогда как качественные результаты свидетельствуют о том, что обратная связь, реализованная с помощью ASR, способствует повышению вовлечённости учащихся, улучшению произношения и развитию навыков устной речи. Также рассматриваются технологические ограничения и этические аспекты, связанные с конфиденциальностью данных и способами предоставления обратной связи. В целом, результаты подчёркивают значительный потенциал технологий ASR в трансформации языкового образования за счёт масштабируемой оценки в реальном времени и персонализированной поддержки обучения, при этом акцентируется необходимость их дальнейшего совершенствования и справедливого внедрения в условиях разнообразия обучающихся.