语音识别技术在听障大学生课堂教学中的应用研究.docx
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1、 语音识别技术在听障大学生课堂教学中的应用研究 王焕朱琳基金项目:本项目由北京联合大学“启明星”大学生科技创新项目经费资助(201911417SJ044)。摘 要为了解语音识别技术在听障生大学课堂教学中的应用情况,本研究对北京联合大学特殊教育学院253名同学进行问卷调查。结果表明语音识别技术在课堂应用中存在链接不稳定、低频词语或专业名词转换错误等技术问题;存在课程应用范围狭窄、使用频率低、教师操作不熟练得的使用问题。并讨论了语音识别技术要高效传递课堂教学信息,需要继续完善语音识别技术;听障教师应综合运用多种教学手段;听障学生应提高自身的阅读理解能力。关键词语音识别技术;听障学生;课堂教学: G
2、762: ADOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2020.03.0120 前言语音识别技术是随着计算机技术发展起来的一种将语音转变为文本的技术。语音识别技术的日益完善也为无障碍教学提供了有效的方式。国外对语音识别技术在听障生课堂教学中应用的研究主要可以分为两个方面。一个是针对硬件系统的,研究语音识别技术在课堂中应用的影响因素,另一个是研究语音识别技术对课堂教学的影响。我国将语音识别技术应用于听障生的各种教学环境下的试验研究已有14年,但在知网搜索,仅有一篇研究,是徐静在语音识别技术在高校听障生课堂教学中的信息传递效果及影响因素的研究1,该研究从三个角度阐释了影响语音识别
3、技术传递信息效果的因素,一是教师,包括教师的教学内容、对课程的熟悉程度、声音品质、文本信息呈现的方式、文本信息的准确性等对课堂教学信息传递的影响,二是客观环境,指环境噪音对课堂信息传递的影响,三是学生,包括学生语言理解能力以及对学习内容的态度等对课堂信息传递的影响。但该研究样本量小、且只针对一门课程,采用实验法进行研究,外部效果低。为使研究结果更具有普遍性,本研究采用问卷调查的方式,以北京联合大学特殊教育学院听障生作为调查对象,研究语音识别技术在课堂教学中的使用情况。1 研究对象与方法通过自编问卷收集听障生在课堂中使用语音识别技术的情况。问卷内容包含两个方面,其一是学生的基本信息,包括听障学生
4、性别、年龄、专业、听力情况、语文成绩。其二是语音识别技术在教学中的應用情况,包含教师使用语音识别技术的频率、效果,同学对语音识别技术的看法与建议、语音识别技术在教学中出现的问题、语音识别技术与其他教学方式的比较。以北京联合大学特殊教育学院大一至大四年级、视觉传达系与计算机系两个专业的听障生作为调查对象,通过问卷星软件发放调查问卷,回收有效问卷253份。在问卷正式施策前,选取5名听障大学生进行前测,根据反映的问题修改问卷,最终确定问卷的格式与内容。2 研究结果与分析2.1 调查对象基本情况通过统计数据发现:调查对象的男性比例为39.92%,女性比例为60.08%,女性人数略高于男性人数。调查对象
5、的年级分布为:大一占16.21%;大二占33.6%;大三占37.15%;大四占13.04%,可以看出调查对象主要以二、三年级听障生为主,这是因为大一刚入学的新生接触到语音识别技术的次数有限,而大四的学生面临毕业,多在校外实习。调查对象听力损伤程度分布为:一级占77.87%;二级占15.42%;三级占5.53%;四级占1.19%,由此可见,调查对象的听力损伤绝大部分为一级。调查对象的专业分布较为平均,其中属于计算机科学技术系的占44.66%,属于视觉传达与设计系的占55.34%。在调查学生的基本情况时,还加入了对听障生高考语文成绩的调查,其中分数在110分以上的占24.51%;在90分-109分
6、之间的占46.64%;在70分-89分之间的占23.32%;在69分以下的占5.53%。可见学生的高考语文成绩多分布在90分-109分之间。2.2 听障生课堂教学的主要方式在调查听障生课堂教学的主要方式时,根据前期访谈结果给出选项,问题采取排序的方式由多到少排列出教师的授课方式,得到数据后计算每个选项的平均综合得分,公式为:选项平均综合得分=(频数权值)/本题填写人次,得分越高表示综合排序越靠前。结果显示,听障生日常教学方式由高到低按序排列分别是:手语、PPT、打字、语音识别技术,其中手语的平均综合得分为4.34;看PPT的平均综合得分为3.83;打字的平均综合得分为2.35,语音识别技术的平
7、均综合得分仅为1.26,位居第四位。可见在教学中使用语音识别技术的比率并不高。此外还调查了语音识别技术在各种课程中的使用情况,结果显示,教学中使用语音识别技术最多的是学校公开课、讲座这种场合,达到54.55%;其次为专业课程达到28.46%;第三为必修课程,达到14.23%。由此可见,语音识别技术更多地被应用到大型活动、集体教学之中。2.3 语音识别技术在使用过程中出现的问题语音识别技的工作在将口语逐音翻译成文字时,即使通过大数据的分析与处理,还是会受到环境的噪音、口语发音不规范、低频词汇、专业名词等因素影响,造成同音字、词翻译错误的问题。根据调查结果显示有84.59%的同学在阅读过程中发现字
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