2018年10月22日-23日期间，第六届英国文化教育协会英语语言测评"新方向"研讨会于马来西亚吉隆坡召开，针对学习系统标准化议题展开探讨。新东方教育科技集团国外考试推广管理中心副主任, 口语写作智能评分项目研发负责人宋鹏昊老师出席此次会议，并就"A.I如何在托福和雅思的口语测试中应用"主题研究进行会议报告，与现场嘉宾分享了在该领域研究中的主要发现，并向观众展示了RealSkill智能评分产品的实践成果，获得与会者的关注和赞誉。
英语语言测评"新方向"研讨会是英国文化教育协会于东亚举办的年度会议，旨在为当地和全球英语语言测评趋势和方法提供不同的视角及解读，已分别于北京、东京、首尔、河内和上海成功举行五届研讨会。该会议为区域和国际政策决定者、教育研究人员、学者及教师、以及测评从业者提供了探讨教育领域最新发展动态的机会，和全球范围互动、交流信息的平台。
英语语言测评"新方向"研讨会现场
多位全球语言学习领域专家出席会议，新东方宋鹏昊老师发表演讲
本次"新方向"研讨会围绕"学习体系中的标准"这一议题展开深入探讨与研究。全球多位语言学习领域专家学者针对在语言测试和评估中的语言标准和能力框架，以及其与教育背景之间的联系等一系列问题，提出了全球视角下的创新方法和研究。
本次大会从全球数百篇专业论文中选择40篇论文进行主题演讲。英国文化协会英语和考试测试研发主管Barry O'Sullivan教授，北京外国语大学中国外语教育研究中心专职研究员韩宝成教授，剑桥大学剑桥评核主管Hanan Khalifa博士，都就不同国家和地区的语言考试及教育问题发表演讲，为语言教育研究提出了多元化的思考与方向。
多位语言学习领域专家学者出席会议并发表演讲
其中，宋鹏昊老师的研究主题"A.I如何在托福和雅思的口语测试中应用"从数百篇学术研究中脱颖而出，受邀于会议首日进行主题发言。
会议现场，宋鹏昊老师详细介绍了新东方在语言测评领域的思考与探索。该研究立足于新东方对语言测评与托福雅思考试的多年积累与实践，将智能评分产品与托福雅思考试相结合，带来更为专业的、人性化的测评与教学方法。宋鹏昊老师现场介绍了该研究的理论基础，核心原理，实施方法，并分享了该领域研究中的主要发现与结论。
宋鹏昊老师进行会议报告
报告中，宋鹏昊老师介绍了中国英语学习者在口语学习中的主要问题及原因。他在发言中提到，"学员在学校情境下缺少针对性的学习，注重交际的教学方法在实际教学实践中应用比较少，使学生用英语沟通交流和解决问题的机会非常少。"同时，在日常口语学习和托福雅思备考中，多数学生无法获得对自己表现的即时反馈和相对应的提升建议，导致学习效率受到影响。
宋鹏昊老师认为对于托福雅思考生而言，这种情况对于学习者的学习效果和学习意愿会产生负面影响；而即时反馈则会给学习者带来更强的"correction memory"，引导学生更好地学习这一内容，提升学习意愿及自信心。而学习意愿和自信心的提高，会对学习表现产生积极的促进作用。
多角度解读口语智能测评，托福雅思应用优势显著
此外，宋鹏昊老师还深入介绍了口语智能测评研究对于托福雅思考试的实际应用价值。在研发过程中，口语智能测评可以根据托福雅思考试特征，从不同评分角度建立特征分析模型。
宋鹏昊老师介绍口语智能测评研究
以雅思口语分析为例，口语智能测评将以真实的答题音频，从流利度与连贯性、发音、词汇多样性及准确性、语法多样性及准确性四个类别建立模型，再通过能够反映每一项表现的语言特征进行分析。例如，通过"连续语音时长，每秒单词数，每分钟单词数，停顿频率，长停顿次数，平均停顿时长，回读次数"等大量指标分析，来对一个学员的"语言流利度"进行建模。而这类针对语言特征的分析，可以帮助教师设计更有针对性的教学活动。
智能评分产品研发过程公开,新东方以学术研究,人工智能为产品赋能，推动教育领域的研究发展
新东方一直不断在教育学术研究领域纵深发力，尽可能的为学生提供更加专业和多元的学习方式。宋鹏昊老师提到，该研究并不仅仅停留于理论阶段，目前新东方已有多个项目应用了智能测评系统。其中RealSkill评分产品是人工智能测评的一次突破性实践，结合了科大讯飞人工智能技术与新东方庞大的学生数据资源，RealSkill在语料分析和赋码，机器学习，效果验证等研究环节均取得了实质性突破。RealSkill的评分效果与考官打分高度接近，在学生端与教师端均反馈良好。目前实际应用中，能够保持月均7000次以上的有效评分。智能测评产品的应用有助于建立完整高效的学习闭环，宋鹏昊老师提到，新东方在线通过将智能测评融入整体学习流程，使托福雅思"知心自适应学习系统"的学习流程和体验更加完整。通过对学员入学测评，学习内容定制，交互内容推送，口语写作测评，考前模拟等多个环节的设计和打磨，建立完整的学习闭环。
宋鹏昊老师介绍新东方在线案例
在研究发现和结论分享部分，宋鹏昊老师对业内关注的几个核心问题给出了具有充分数据支持的结论。例如，智能评分在同一科目不同问题类型应用中的详细数据分析，以及口语写作智能评分研究中的难点对比，托福雅思智能评分研究中的难点对比等。参会嘉宾对宋鹏昊老师在该项目的研究表现出极大的兴趣和关注，多位学者在现场提问并与宋鹏昊老师进行探讨。
宋鹏昊老师与学者们现场探讨
