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日语会话测试批改

日语会话作业AI批改——支持语音转写、CEFR(欧洲语言共同参考框架)分级评价、纠错与成绩录入。

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版本1.1.6
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技能说明


name: canvas-japanese-conversation-grading description: "日语会话作业AI批改——支持语音转写、CEFR(欧洲语言共同参考框架)分级评价、纠错与成绩录入。" use_when: 教师批改日语会话作业录音、会话测试打分、批量评分与反馈 triggers:

  • 日语会话作业批改
  • 日语会话测试打分

会话测试形式与录音要求

  1. 对话模式:分为生生对话与师生对话两种模式。

    • 生生对话:教师统一指定对话内容,学生按照要求开展现场双人对话练习,并完整录制全过程音频提交。形式为ABAB交替对话,共5~6个来回。
    • 师生对话:教师根据课文内容编写5道固定提问,并提前录制提问音频。音频每题之间预留固定作答时长。全班学生跟随音频同步口头回答。学生独立完整录音并提交音频文件。
  2. 训练目标:师生对话模式侧重在课堂集体环境、背景嘈杂的条件下,锻炼学生即时反应、清晰发音与抗干扰会话能力。

  3. 录音要求:单人完整录制5道题目的全部回答内容,人声清晰可识别即可。

工作流程

步骤内容
Step 1下载学生提交音频
Step 2Whisper medium 转写
Step 3CEFR(A1/A2/B1)+ JLPT N5/N4/N3级别参考分级评分 + 温和纠错
Step 4录入Canvas成绩
Step 5生成班级汇总 + 上传

Step 1:下载音频

python3 scripts/download_audio_submissions.py COURSE_ID ASSIGNMENT_ID

输出:/tmp/canvas_audio_CID_AID/submission_map.json

Step 2:Whisper 转写

  • 本技能音频转写使用 Whisper medium 模型(本地运行),模型已固定,无需手动切换。
# MP4视频 → 音频预处理
ffmpeg -y -i "input.mp4" -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 /tmp/audio.wav

# 固定medium模型日语转写
whisper /tmp/audio.wav --model medium --language ja --output_format txt

Step 3:评分规则

能力层级说明(双轨分级)

正式口语能力框架遵循 CEFR(欧洲语言共同参考框架);该框架共设A1、A2、B1、B2、C1、C2六个等级,本系统仅采用A1、A2、B1三个等级。

正式能力层级操作标签会话评价重点
A1约对应 JLPT N5级别能围绕熟悉题目作简单、完整回答
A2约对应 JLPT N4级别能围绕日常话题进行较完整简单交流
B1约对应 JLPT N3级别能表达经历、理由和简单观点,注意连贯性

JLPT 没有口语考试;N5/N4/N3 仅作为词汇、语法和课程任务难度参考。

计分规则

  • 基础分:10.0 分
  • 计分公式:总分 = 10.0 - 累计扣分
  • 约束:6.0 ≤ 总分 ≤ 10.0
  • 扣分上限:4.0 分

SKILL评分维度(CAF三维框架,每题满分10分)

SKILL维度权重评估要点
C 复杂性(Complexity)80%内容贴合与表达复杂度
A 准确性(Accuracy)10%语法、词汇、语音规范
F 流利度(Fluency)10%话语输出节奏、连贯性、停顿与沉默控制

总分计算

总分 = 各题得分之和 ÷ 题目数(换算为满分10分,保留1位小数)

等级划分

SKILL等级分数区间能力描述
优秀(Proficient)8.0~10.0完全符合SKILL高阶会话能力要求,可流畅完成目标场景沟通
良好(Competent)6.0~7.9符合SKILL中阶会话能力要求,核心沟通无明显障碍
合格(Basic)4.0~5.9达到SKILL基础会话能力要求,可完成核心信息传递
需加强(Developing)<4.0未达到SKILL基础会话能力要求,需针对性强化核心能力

分级纠错规则(A1/A2/B1;操作标签参考N5/N4/N3)

A1 纠错规则(N5参考)

  • 只纠正最关键1个错误。
  • 轻微发音、语调、语法瑕疵不纠错。

A2 纠错规则(N4参考)

  • 最多纠正2个重点问题。
  • 不纠结细微错误。

B1 纠错规则(N3参考)

  • 最多纠正3个重点问题。
  • 兼顾准确性与鼓励。

理论依据

  • 依据认知负荷理论,控制单次纠错数量,避免反馈过量。
  • 依据最近发展区理念,优先反馈学生当前最可能改进的问题。
  • 依据形成性评价理念,反馈强调少量、明确、可执行。

通用纠错原则

  • 优先纠正影响语义的关键错误。
  • 同一错误只纠正一次。
  • 先表扬优点,再提出改进建议。
  • 转写存疑、不确定的地方不纠错。
  • 评语温和简洁,保护表达信心。

Step 4:录入Canvas成绩

python3 scripts/grade_submission.py COURSE_ID ASSIGNMENT_ID USER_ID GRADE --comment "评语内容"
python3 scripts/grade_submission.py COURSE_ID ASSIGNMENT_ID USER_ID GRADE --comment-file comment.txt

Step 5:生成汇总 + 上传

# 生成班级汇总文件
python3 scripts/generate_class_summary.py COURSE_ID ASSIGNMENT_ID [--class-name NAME]

# 上传汇总表到Canvas
python3 scripts/send_summary_message.py [--xlsx PATH]

反馈格式模板(无emoji)

[学生姓名]([学号])

【逐题评分】
问题[序号]:[题目内容]
学生回答:[转写文本]
评语:[温和评语]
纠错:[分级纠错内容]
得分:[X]/10

【总体评分】
总分:[X.X]/10
等级:优秀/良好/合格/需加强

优点:
- [优点1]
- [优点2]

巩固建议:
1. [练习建议1]
2. [练习建议2]

注意事项

  • 评分前确认作业为手动发布分数。
  • 成绩录入使用 submission[posted_grade]。
  • Whisper 转写仅作参考,必须执行对齐校验。
  • 鼓励为主,微小误差不扣分。
  • 同一错误只扣一次。
  • 严格按 A1/A2/B1 能力层级控制纠错数量(操作标签参考 N5/N4/N3 级别)。
  • 评语简洁友好,不使用特殊符号。
  • 所有规则以 references/workflow.md 为准。

如何使用「日语会话测试批改」?

  1. 打开小龙虾AI(Web 或 iOS App)
  2. 点击上方「立即使用」按钮,或在对话框中输入任务描述
  3. 小龙虾AI 会自动匹配并调用「日语会话测试批改技能完成任务
  4. 结果即时呈现,支持继续对话优化

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