This study investigates the reliability of plagiarism measurement in the ESL essay writing context. The current study aims to address the answers to the following research questions: 1) How does plagiarism measurement affect test reliability in a psychometric view? and 2) how do raters conceive the plagiarism in their analytic scoring? This study uses the mixed-methodology that crosses quantitative-qualitative techniques. Thirty eight international students took an ESL placement writing test offered by the University of Illinois. Two native expert raters rated students' essays in terms of 5 analytic features (organization, content, language use, source use, plagiarism) and made a holistic score using a scoring benchmark. For research question 1, the current study, using G-theory and Multi-facet Rasch model, found that plagiarism measurement threatened test reliability. For research question 2, two native raters and one non-native rater in their email correspondences responded that plagiarism was not a valid analytic area to be measured in a large-scale writing test. They viewed the plagiarism as a difficult measurement are. In conclusion, this study proposes that a systematic training program for avoiding plagiarism should be given to students. In addition, this study suggested that plagiarism is measured reliably in the small-scale classroom test.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.1
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pp.85-91
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2011
Programming training in informatics education have the means that algorithm design and problem solving. However, Because learning and using programming tools that should be done first, elementary school students learning the programming tools that are interested in the process has been reduced. But programming with using an Educational Programming Language(EPL) can show results directly and coding with a drag & drop method that keeps the elementary students' interests for programming. Now that, the students are possible to enhance their creativity and reasoning skills. Therefore, through the result of this study show how to apply the EPL in the elementary information classes and comparing with before this study and after the study, we analyzed to applicate prosperity of EPL.
The problem of the sentence-based pronunciation evaluation task is defined in the context of subjective criteria. Three subjective criteria (that is, the minimum subjective word score, the mean subjective word score, and first impression) are proposed and modeled with the combination of word-based assessment. Then, the subjective criteria are approximated with objective sentence pronunciation scores obtained with the combination of word-based metrics. No a priori studies of common mistakes are required, and class-based language models are used to incorporate incorrect and correct pronunciations. Incorrect pronunciations are automatically incorporated by making use of a competitive lexicon and the phonetic rules of students' mother and target languages. This procedure is applicable to any second language learning context, and subjective-objective sentence score correlations greater than or equal to 0.5 can be achieved when the proposed sentence-based pronunciation criteria are approximated with combinations of word-based scores. Finally, the subjective-objective sentence score correlations reported here are very comparable with those published elsewhere resulting from methods that require a priori studies of pronunciation errors.
The present study examines the auditory boundary between Korean /o/ and /u/ on a synthesized vowel continuum by Chinese learners of Korean language. Preceding researches reported that the Chinese learners have difficulty pronouncing Korean monophthongs /o/ and /u/. In this experiment, a nine-step continuum was resynthesized using Praat from a vowel token from a recording of a male announcer who produced it in isolated form. F1 and F2 were synchronously shifted in equal steps in qtone (quarter tone), while F3 and F4 values were held constant for the entire stimuli. A forced choice identification task was performed by the advanced learners who speak Mandarin Chinese as their native language. Their experiment data were compared to a Korean native group. ROC (Receiver Operating Characteristic) analysis and logistic regression were performed to estimate the perceptual boundary. The result indicated the learner group has a different auditory criterion on the continuum from the Korean native group. This suggests that more importance should be placed on hearing and listening training in order to acquire the phoneme categories of the two vowels.
With the trend of globalization more people are absorbing in the English learning programs. Not a few attend even the English-Korean translation training course to be semi-professional translators, but we English teachers have already experienced that it is not so easy to translate any language into another, and that it is far more difficult to translate poetry. Much time has been devoted to investigating the problems of translating poetry than any other mode. Poetry translation theory is concerned with the problem of faithfulness to the original poetry. To be a good translator we must fully understand the sound and sense of the original work. But when in translating English poetry into Korean we feel keenly our limits of understanding the sound and style of English poetry, and of expressing them into Korean. Even our sense-oriented translation is far from satisfactory. We often make quite a few mistranslation. Another immediate problem is that of alternation between word-for-word translation and free translation method, but first of all, we should have a perfect knowledge and understanding in English, and a good command of our mother tongue. We should also have a sound interpretation ability because poetry translation is based on the interpretation of the original, and on the shaping of that interpretation. Some doubts have been raised over the feasibility of poetry translation. They say it is not possible to combine in another language the emotion, the form, the style, the musical devices of English poetry. Yet the art of translation has been practiced everywhere in the world. Through this art we can share our experience and culture with foreigners and theirs with us.
This paper proposes a quality evaluation system of a handwriting string written by electronic pen. For the purpose of the system, this paper describes how to retrieve reference data from a database, how to evaluate the quality of a handwiting string using global and local features. Also, it explains how to optionally recognize a grade of a handwriting string at using global and how to diagnose stroke order at using local. The quality can be evaluated in the case of different language between reference and input by the system. Therefore, we expect that the system is very useful not only for training on handwriting but also for learning a language.
Recently, large-scale language models (LPLM) have been shown state-of-the-art performances in various tasks of natural language processing including intent classification. However, fine-tuning LPLM requires much computational cost for training and inference which is not appropriate for dialog system. In this paper, we propose compressed intent classification model for multi-agent in low-resource like CPU. Our method consists of two stages. First, we trained sentence encoder from LPLM then compressed it through knowledge distillation. Second, we trained agent-specific adapter for intent classification. The results of three intent classification datasets show that our method achieved 98% of the accuracy of LPLM with only 21% size of it.
Mobile applications can be easily downloaded and installed via markets. However, malware and malicious applications containing unwanted advertisements exist in these application markets. Therefore, smartphone users install applications with reference to the application review to avoid such malicious applications. An application review typically comprises contents for evaluation; however, a false review with a specific purpose can be included. Such false reviews are known as fake reviews, and they can be generated using artificial intelligence (AI)-based text-generating models. Recently, AI-based text-generating models have been developed rapidly and demonstrate high-quality generated texts. Herein, we analyze the features of fake reviews generated from Generative Pre-Training-2 (GPT-2), an AI-based text-generating model and create a model to detect those fake reviews. First, we collect a real human-written application review from Kaggle. Subsequently, we identify features of the fake review using natural language processing and statistical analysis. Next, we generate fake review detection models using five types of machine-learning models trained using identified features. In terms of the performances of the fake review detection models, we achieved average F1-scores of 0.738, 0.723, and 0.730 for the fake review, real review, and overall classifications, respectively.
Jeong-Uk Bang;Joon-Gyu Maeng;Jun Park;Seung Yun;Sang-Hun Kim
ETRI Journal
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v.45
no.1
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pp.18-27
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2023
We present an English-Korean speech translation corpus, named EnKoST-C. End-to-end model training for speech translation tasks often suffers from a lack of parallel data, such as speech data in the source language and equivalent text data in the target language. Most available public speech translation corpora were developed for European languages, and there is currently no public corpus for English-Korean end-to-end speech translation. Thus, we created an EnKoST-C centered on TED Talks. In this process, we enhance the sentence alignment approach using the subtitle time information and bilingual sentence embedding information. As a result, we built a 559-h English-Korean speech translation corpus. The proposed sentence alignment approach showed excellent performance of 0.96 f-measure score. We also show the baseline performance of an English-Korean speech translation model trained with EnKoST-C. The EnKoST-C is freely available on a Korean government open data hub site.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.162-168
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2023
This article presents an examination of the major cognitive-semantic theories in linguistics (Langacker, Lakoff, Fillmore, Croft). The CST's foundations are discussed concerning the educational policy changes, which are necessary to improve the linguistic disciplines in the changing context of higher education, as well as the empowerment and development of the industry. It is relevant in the light of the linguistic specialists' quality training and the development of effective methods of language learning. Consideration of the theories content, tools, and methods of language teaching, which are an important component of quality teaching and the formation of a set of knowledge and skills of students of linguistic specialties, remains crucial. This study aims to establish the main theoretical positions and directions of cognitive-semantic theory in linguistics, determine the usefulness of teaching the basics of cognitive linguistics, the feasibility of using methods of cognitive-semantic nature in the learning process. During the research, the methods of linguistic description and observation, analysis, and synthesis were applied. The result of the study is to establish the need to study basic linguistic theories, as well as general theoretical precepts of cognitive linguistics, which remains one of the effective directions in the postmodern mainstream. It also clarifies the place of the main cognitive-semantic theories in the teaching linguistics' practice of the XXI century.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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