“人工智能驱动线上语言测试开发，多邻国英语测试引领领域新趋势”

(基于计算心理测量框架的测试设计)

突破了以前流传的测试开发瓶颈，在一小时内完成了权威的英语水平鉴定

一直流传下来的语言测试试题开发，大多从专业书面测试试题的目的开发开始，有数千名学生参加测试获取试题难度和考生答题表达的相关数据，比较这些数据进行心理测量的分解，最终根据分解结果进行题库 多邻国英语测试冲破了以前流传下来的英语判断模式的束缚，给世界考生带来了方便、高效、经济的新的考试体验。 与以前流传的语言测试不同，alina认为，多邻国英语测试的问题开发并不依赖于测试对象的解答表达来进行问题判断，而是利用先进的机器学习和自然语言解决技术构建测试开发模式，不仅可以处理以前流传的人工问题开发需要时间的问题 他指出，专家们可以重新审视并撰写测试标准和试题文案，从而制定出反映考生真实英语水平的专业测试。

由于使用先进的人工智能技术，多邻国英语测试系统的算法可以在考生考试中根据其答题情况实时评价对应的语言水平能力，使之适合难度适中的测试题，从而使测试更加高效。 因此，与在线消费3-4小时难度增加的以前的英语留学考试相比，考生随时随地通过拍照电脑和稳定的网络连接参加在线测评，全面考察1小时内听、说、写等能力

人工智能技术与心理测量相结合，由大量资料构建自适应考试题库

依据先进的计算心理测量框架，多邻国英语测试打破了人工开发试题的模式，使专家们在机器学习和自然语言解决技术的帮助下，绕过了以前流传的考试中复杂的前测步骤，从而进一步优化了测试。 以欧洲通用语言参考标准( cefr )和词汇表为基准，在邻国英语测试中根据单词的出现语境、难易度的排名等对大规模语料库进行标记，使用统计方法估计将来生成的主题的难易度。 人工智能技术与自然语言解决技术的共同作用，形成了具有海量考试试题、对接权威标准的计算机自适应考试题库。 实验表明，考生如果不平均参加约1000次考试，可能会遇到重复问题，测试结果是可靠的。

不仅在设计结构上与以前流传下来的考试不同，在多邻国英语的测试中也实现了多样化的复印设定。 专业英语学习网站、高级英语备考资料和大型英语数据库都为邻国的英语测试提供了可靠的资料来源，不仅包括学术用语，还包括日常生活中的真实对话。 考试文案涉猎范围广泛，从音乐到科技，大大抵消了考生参加考试的焦虑和紧张，让他们更冷静地应对。

开发框架的实效性检查以前进行过测试，被世界2500多所大学认可

(多邻国英语测试和雅思托福显示了很强的关联性) ) )。

研究表明，多邻国的英语测试和语言学家开发的以前流传下来的语言测试成果具有明显的一致性。 据人工智能与自然语言解决行业顶级期刊美国麻省理工学院计算语言学协会学报( Transaction Softhe ASSOCiation Forcom Putation Allinguistics )称，多邻国英语测试为托福和雅思等英语判断考试， 这意味着三者在分数上可以相互换算，进一步确保多邻国英语测试的结果，而且多邻国英语测试的结果也具有很高的可靠性和稳定性，不会因考试次数的增加和考试问题的不同而产生不合理的分数变动。

基于先进的人工智能技术和完善的课程体系，多邻国英语测试目前包括哥伦比亚大学、耶鲁大学、南加州大学、帝国理工大学、伦敦大学学院、澳大利亚国立大学、新南威尔士大学、麦吉尔大学等世界顶级学府

alina表示，未来，我们将不断优化测试体验，全面考虑影响考生测试成绩的各种因素，不断磨练核心技术，以更严格的态度判断问题开发框架和机器学习模式，为世界考生提供更高效、更方便的测试体验

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