通过自然阅读眼动评估语言能力水平
原文：Language Proficiency Assessment from Eye Movements in Naturalistic Passage Reading
标准语言水平测试依赖于词汇、语法和阅读理解测验等语言任务。Berzak等人（2018）提出了一种替代性的、基于认知的方法：通过阅读中的眼动行为痕迹来预测语言水平。在本研究中，我们将该方法从单句验证并扩展到更自然的英语作为第二语言的语境化篇章阅读、新的水平测量方式、预测模型以及信息检索式阅读场景。我们发现该方法在所有这些评估中均有效。我们进一步探讨了基于眼动的水平测试的两个关键开放性问题：（1）可能反映读者母语与英语接近程度、从而损害效度的潜在评分偏差；（2）其可靠性。我们发现基于眼动的语言水平分数确实偏向于与英语语言上更接近的母语背景。我们提出了一种分数去偏方法，有效解决了这一问题。可靠性分析表明，基于眼动的语言水平分数比标准语言水平测试分数更可靠。总体而言，我们的结果强化并拓宽了未来基于眼动的语言评估技术的实证基础。作者：Shachar Frenkel, Ido Falah, Omer Shubi, Yevgeni Berzak 分类：cs.CL