Черкашина Елена Леонидовна, канд. филол. наук, доцент, доцент кафедры русского языка как иностранного и общетеоретических дисциплин; доцент кафедры «Русский язык как иностранный», факультет «Лингвистика»
г. Москва
Elena L. Cherkashina, Candidate of Sciences (Philology), Docent, Associate Professor at the Department of Russian as a Foreign Language and General Theoretical Subjects; Associate Professor at the Department of “Russian as a Foreign Language”, Faculty “Linguistics”
Moscow
Жамалетдинов Рустам Ирфанович, преподаватель кафедры «Русский язык как иностранный», факультет международных образовательных программ
г. Москва
Rustam I. Zhamaletdinov, Lecturer at the Department of “Russian as a Foreign Language”, Faculty of International Educational Programs
Moscow
Статья посвящена применению компьютерных и цифровых технологий при оценивании речевых и коммуникативных умений студентов на экзамене по русскому языку как иностранному, в частности в субтесте «Говорение». В исследовании проведен анализ существующих подходов к автоматизированной оценке устной речи, выявлены их преимущества и ограничения. На основе эмпирического исследования, проведенного на выборке из 120 студентов в 2022 и 2023 годах, продемонстрирована эффективность использования компьютерных алгоритмов для анализа просодических, лексических и грамматических характеристик речи экзаменуемых. Применение методов машинного обучения позволило достичь высокой корреляции (r = 0,87; p < 0,01) между экспертными оценками и результатами автоматизированного анализа. Особое внимание уделено созданию трехфакторной модели, учитывающей беглость речи, лексико-грамматические и фонетико-просодические характеристики. Данная модель демонстрирует высокую точность прогнозирования (R2 = 0,79) и прошла успешную кросс-валидацию на независимой выборке. Полученные данные свидетельствуют о перспективности интеграции компьютерных технологий в систему контроля речевых умений при сохранении ключевой роли экспертной оценки. Результаты исследования имеют значение для совершенствования методики преподавания русского языка как иностранного и развития инструментов объективного оценивания коммуникативной компетенции.
The article explores the application of computer and digital technologies in assessing students’ speech and communication skills in the Russian as a Foreign Language (RFL) exam, particularly in the “Speaking” subtest. The study analyzes existing approaches to automated speech assessment, identifying their advantages and limitations. Based on empirical research conducted on a sample of 120 students in 2022–2023, the effectiveness of using computer algorithms for analyzing prosodic, lexical, and grammatical characteristics of examinees’ speech is demonstrated. The application of machine learning methods allowed achieving a high correlation (r = 0,87; p < 0,01) between expert assessments and automated analysis results. Particular attention is paid to the creation of a three-factor model that takes into account speech fluency, lexical-grammatical and phonetic-prosodic characteristics. This model demonstrates high prediction accuracy (R2 = 0.79) and has successfully undergone cross-validation on an independent sample. The data obtained indicate the promising potential of integrating computer technologies into the system of speech skills assessment while maintaining the key role of expert evaluation. The research results are significant for improving RFL teaching methods and developing tools for objective assessment of communicative competence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.