Sistemas automáticos de evaluación de la pronunciación para estudiantes de inglés de Argentina

Resumen

El dominio del inglés es crucial para la educación, trabajo y participación  global. Pese a esfuerzos gubernamentales en América Latina, la escasez de profesores genera disparidades que afectan principalmente a estudiantes de bajos recursos y zonas rurales, quienes no pueden complementar su educación con clases particulares. Consecuentemente, muchos se gradúan sin habilidades conversacionales básicas La Asistencia Computarizada de Aprendizaje de Idiomas (ACAI) ha mejorado la educa-ción del lenguaje mediante soluciones remotas que reducen la carga docente y ofrecen práctica personalizada. Sin embargo, estos sistemas son subóptimos para la pronunciación en especial cuando se trata de detectar errores segmentales. Además, suelen estar centrados en la natividad y no en la inteligibilidad, es decir, en captar errores que puedan afectar la comunicación. Nuestro objetivo es desarrollar una aplicación gratuita para estudiantes argentinos de inglés, enfocándonos en la pronunciación a nivel segmental (fonos o sílabas), método más efectivo para principiantes que la evaluación por frases completas. Priorizamos los errores que más afectan la comunicación. Para esto, creamos EpaDB, una base de datos de habla inglesa de argentinos para desarrollar sistemas de calificación de pronunciación. Exploramos dos estrategias ante la escasez de datos: un enfoque de aprendizaje por transferencia que demostró mejoras significativas sobre métodos estándar, y la implementación comparativa de modelos de aprendizaje auto supervisado, con todo nuestro código disponible abiertamente.