日语会话测试批改

面向 A1/A2/B1（对应 JLPT‑N5~N3）师生对话场景的日语口语批改 Skill。基于 faster‑whisper 完成音频 ASR 转写，采用 ** 内容完整性 50%、准确性 20%、流利度 30%** 三维加权预评分，秉持鼓励优先原则，降低语法偏差对总分的拖累。内置专有名词白名单，防止人名、地名被 AI 误判扣分；设置 ASR 置信度分级，低置信场景下 AI 分数仅作后台参考，交由教师人工打分。生成老师详细版、学生简洁版两套反馈，支持 CSV 批量导出。本技能平台无关，对接 LMS 需自行开发适配器；AI 仅做预批改，全部错误必须经过教师复核确认，不会自动判错扣分。

会话测试形式与录音要求

对话模式：师生对话 教师根据课文内容编写5～6道提问。提前录制提问音频，每题之间预留固定作答时长。学生跟随音频参考课文内容回答，结束后提交音频文件。

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标准答案与题目标注

1. 标准答案存储路径：./answer/{COURSE_ID}_{ASSIGNMENT_ID}_answer.txt
2. 题目标注格式要求

• 每道题以 [Q1]、[Q2]……格式标注，便于音频转写后逐题对齐
• 每题标注参考回答要点（关键词/句式），不要求逐字匹配

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专有名词白名单配置

路径：./answer/{COURSE_ID}_{ASSIGNMENT_ID}_proper_noun.txt 每行1个名词，读音变体用|分隔，无专有名词则文件可不提供。

规则：

• 白名单内人名、地名、作品名，AI不自动判错、不自动扣分；
• ASR识别小偏差直接过滤；
• 专有名词严重读错，仅允许教师人工复核后扣分。

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工作流程概览

Step1 音频预处理 → Step2 音频质量检测 → Step3 ASR转写 → Step4 ASR可靠性检测（置信度分级）→ Step5 三维AI评分 → Step6 教师复核 → Step7 成绩录入与反馈生成

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Step 1：音频预处理

• 批量转为 wav 格式，统一采样率
• 存放路径：./audio/{student_id}/

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Step 2：音频质量检测

检测项：

• 有效语音比例
• 音量范围
• 背景噪声
• 是否存在多人声音

异常处理：音频质量不足 → 不评分 → 请求重新上传。

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Step 3：ASR 转写

转写工具规格（强制）

• 唯一转写工具：faster-whisper
• 仅允许模型：large-v3 fp16 / medium；禁用 small / base / tiny 及全部其他规格
• 硬件调度：有充足 GPU 用 large-v3 fp16；无 GPU 自动降级 medium
• 固定开启 word_timestamps=True 输出词级时间戳

bash

# 音频预处理
ffmpeg -y -i "input.mp4" -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 /tmp/audio.wav

# faster-whisper 日语转写
faster-whisper /tmp/audio.wav --model large-v3 --language ja --output_format txt --word_timestamps True

异常处理规则

• 音频损坏/空文件/无法识别 → 标记「转写失败」
• 自动移入 ./error_audio/，触发人工复核
• 跳过自动评分，不直接判定低分

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Step 4：ASR 可靠性检测

系统综合判断以下方面：

• 文本匹配程度
• 音频质量
• ASR 置信度
• 对齐情况

输出：高 / 中 / 低置信度（用于 Step 6 教师复核的投入分级）。

置信度分级判定标准

置信度	判定条件
高	转写完整率 ≥80% 且 ASR 平均置信度 ≥0.8 且 音频信噪比 ≥20dB
中	转写完整率 ≥60% 且 <80%，ASR 平均置信度 ≥0.5 且 <0.8
低	转写完整率 <60%，或 ASR 平均置信度 <0.5，或音频质量检测不通过

置信度‑AI评分衔接规则

1. 高、中置信度：CAF三维AI加权分数作为正式预评分，教师仅做异常修正；
2. 低置信度：AI三维加权分数仅作为后台诊断参考，不计入、不对外展示，最终成绩完全由教师人工给出。

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Step 5：三维 AI 评分

能力层级说明

遵循 CEFR（欧洲语言共同参考框架）；本系统采用 A1、A2、B1 三个等级。

能力层级	操作标签	会话评价重点
A1	约对应 JLPT N5	能围绕熟悉题目作简单、完整回答
A2	约对应 JLPT N4	能围绕日常话题进行较完整简单交流
B1	约对应 JLPT N3	能表达经历、理由和简单观点，注意连贯性

JLPT 没有口语考试；N5/N4/N3 仅作为词汇、语法和课程任务难度参考。

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评分原则

1. 内容切题比语法完美更重要
2. A1/A2（N5/N4）阶段轻微语法偏差以反馈为主，不扣分
3. 不确定错误不扣分
4. 鼓励为主，微小误差不扣分

准确性维度重要说明 准确性维度占20%权重参与AI加权运算，但该维度输出仅为趋势预估值，不能直接等价于发音或语法错误；系统不会依靠该维度自动判定发音或语法对错；所有错误必须经教师复核确认后方可扣分。

评分前置过滤规则（评分前必须执行）

计算任何维度分数前，先筛除以下情况，排除出扣分范围：

1. ASR 误识别——不进入评分计算

• 同音词差异、语气词误识别
• 系统标记为"ASR疑似误识别"的项

2. 转写存疑——不进入评分计算

• 系统置信度 < 0.5 的识别结果

3. 学习者自然偏差——反馈但不扣分

• A1/A2 阶段轻微语法偏差
• 句尾语气词添加或省略

4. 白名单专有名词——不进入AI自动扣分计算
   • 匹配白名单内的人名、地名、作品名；识别出现字形、读音轻微偏差，AI不自动判定词汇错误
   • 专有名词的严重误读，仅可由教师人工复核确认后扣分

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AI 自动评分模型（三维加权·主线）

评价维度	权重	数据来源	评分要点
内容完整性 (Content)	50%	内容匹配度 + 关键词覆盖	回答是否切题、关键词覆盖、回答完整度
准确性 (Accuracy)	20%	ASR + 文本分析	语法正确性、词汇选用规范、发音清晰可辨
流利度 (Fluency)	30%	停顿时长、语速	语速适中、停顿合理、语句衔接连贯

权重设计理念（鼓励为主，内容重于语法）：

• 内容完整性权重最高（50%），确保"回答切题"是核心底线
• 准确性（20%）权重调低，A1/A2阶段不强求语法完美，降低准确度对总分的拖累
• 流利度（30%）支撑表达流畅度

跑题判罚宽松规则（Step5 应用）：

• 仅"完全偏离题意"才判跑题扣分；"部分偏题但答及背景信息"不扣或轻扣
• 关键词缺失：仅当"核心要点缺失1个"才扣；非核心细节缺漏不扣
• 误读、认知性偏差（如课文段落张冠李戴）不单独重扣，反馈为主

计算方式：

单题得分 = 内容完整性×50% + 准确性×20% + 流利度×30% 总分 = 各题得分之和 ÷ 题目数（换算为10分制，保留1位小数）

各维度判定规则

发现的问题	归属维度	扣分规则
回答不切题/跑题	内容完整性	扣分
关键词缺失（≥3个关键词）	内容完整性	扣分
明显语法错误（影响理解）	准确性	扣分
发音错误（影响理解）	准确性	经教师确认后扣分
长时间停顿（≥3秒）	流利度	扣分
语速过慢或过快	流利度	反馈但不扣分
ASR未识别出但音频有回答	-	不扣分，标记ASR误识别
轻微发音/语法偏差	-	反馈但不扣分

不扣分的情况

• 句尾语气词使用（よ/ね）
• 轻微发音偏差（A1/A2阶段容错空间大）
• 轻微卡顿（单次停顿＜3秒）
• 转写存疑、不确定是否为错误 → 不扣分

等级划分

分数区间	等级	能力描述
8.0～10.0	优秀	完全符合目标会话能力要求，流畅完成沟通
6.0～7.9	良好	符合中阶会话能力，核心沟通无明显障碍
4.0～5.9	达标	达到基础会话要求，可完成核心信息传递
<4.0	待加强	未达到基础要求，需强化核心能力

低置信度规则：低置信下AI预评分仅后台留存，不对外展示，最终成绩完全来自教师人工评分。

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Step 6：教师复核

人工复核调整规则

错误类型	调整分值	单类上限	说明
确认内容跑题	-0.5	-1.5	教师确认回答内容偏离题意
确认语法/发音错误	-0.5	-1.5	教师确认的明显语法或发音错误
确认断句/停顿异常	-0.5	-1.5	影响表达的明显停顿或中断

调整原则

1. 人工调整仅用于修正AI评分异常，不替代AI综合评分
2. 以下情况不得扣分：ASR误识别、同音词差异、语气词偏差
3. 只有满足以下条件才扣分：音频证据明确、非ASR单独判断、对内容或理解产生影响
4. 同类错误最多调整1.5分
5. 教师仅在 AI 未扣或扣分不合理时调整，确认 AI 已扣的项不再重复扣

最终成绩口径

• 高/中置信度 → 教师仅确认、不逐项重打全部分数，最终成绩 = AI评分
• 低置信度 → 教师综合判断，AI三维分数仅做后台诊断参考，不计入最终得分，最终成绩 = 教师评分

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分级纠错规则（A1/A2/B1）

注：纠错上限为 AI 内部生成约束，学生反馈报告中不展示纠错计数、上限数字，仅按上限筛选输出错误点。

纠错上限（按水平）

学生水平	纠错上限
A1	2项
A2	3项
B1	4项

纠错优先级（超过上限时）

1. 影响语义的关键错误
2. 反复出现的高频错误
3. 语法/表达不当

通用纠错原则

• 优先纠正影响语义的关键错误
• 同一错误只纠正一次
• 先表扬优点，再提出改进建议
• 不使用emoji（如⚠），语气鼓励为主
• 转写存疑、不确定的地方不纠错，一律不扣分

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学生反馈配置（可配置，默认值如下）

yaml

反馈字段:
  带每题得分: 可选        # 学生版是否展示 Q1~Q5 各题分数；默认关闭（更精简/鼓励）
  总评长度: 2-3句        # 默认；可改为1句(极简)
  练习建议: 2条          # 默认；可改为1条或4条
  带学生原话: 否          # 学生版默认不展示学生原话转录
  等级标注: 是            # 是否附 优秀/良好/达标

此配置为全局可调，使用老师可按需覆盖；不改则用默认值。

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Step 7：成绩录入与反馈生成

双产物原则

每次批改产出两套独立产物：

1. 老师版（详细）——默认输出到聊天窗口，供教师复核、确认、人工修正。
2. 学生版（逐人简洁）——每位学生一份，单独生成，用于反馈给对应学生本人（不含批改内部判定细节）。

平台无关输出（可插拔适配器）

本技能为通用批改内核，不绑定任何一家课程平台。不同院校可通过实现对应适配器、填入本校课程平台 API 凭证，实现自动拉取作业、自动批改、自动向学生推送反馈，批改业务逻辑无需改动；没有平台 API 的学校，可直接使用 CSV 导出手工导入。

技能不绑定任何课程平台，输出方式由适配器决定：

text

japanese-conversation-grader/
  SKILL.md                      # 通用：只描述批核与双产物，不含平台绑定
  adapters/
    csv_adapter.py        # 通用：导出CSV，老师导入任意平台(默认，全平台通用)
    canvas_adapter.py     # Canvas：读submission_map→API拉取/逐人反馈(可选)
    moodle_adapter.py     # 其他学校课程网站(可选)
    feishu_adapter.py     # 飞书：逐人发送(可选)
  scripts/
    download_audio_submissions.py  # 平台专用下载脚本(Canvas等)，生成submission_map.json
  config.json             # 本地机密配置（含API Token），绝不随技能共享
  report/
    detailed/{student_id}.txt      # 老师版详细报告（本地归档）
    student/{student_id}.txt       # 学生版简洁反馈（每位学生一份）
    summary.csv                    # 批量汇总（如需）

• 默认输出：通用 CSV 导出（任何平台老师都能自己导入）。
• 具体平台（Canvas/自家课程网站/飞书等）作为可选适配器，由配置 platform 指定启用。
• 技能只管生成"老师版报告 + 学生版反馈"两个标准产物，发到哪由适配器决定，从而适配不同学校的不同平台。

凭证与 Token 安全（强制）

1. API Token 绝不写入 SKILL.md、不写入共享代码、不上传 ClawHub。
2. Token 只存本地 config.json 的字段（如 CANVAS_API_TOKEN），或使用环境变量 CANVAS_API_TOKEN。
3. config.json 必须加入 .gitignore，不得入库、不得随技能分发。
4. SKILL.md 只写"读取 config.json / 环境变量中的 Token"，不出现任何真实 Token 值。

下载层与批核层分离

1. 下载层（平台专用）：scripts/download_audio_submissions.py 调平台 API（如 Canvas）拉取学生作业，依赖 Token，产出标准中间产物 submission_map.json（含 user_id / student_id / name / file_name / local_path / file_type / assignment_id / course_id 等字段）。
2. 批核层（通用）：技能本体只消费 submission_map.json 这个标准结构，不关心它来自哪个平台。
3. 好处：新增平台只需新增下载脚本（适配层），主技能零改动；不同学校各用自己的私有下载层，通用部分共享。

输出文件

• 老师版详细报告：./report/detailed/{student_id}.txt（本地归档）
• 学生版简洁反馈：./report/student/{student_id}.txt（每位学生一份）
• 批量汇总：./report/summary.csv（如需）
• 默认同时输出到聊天窗口（老师版）

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老师版详细报告模板（聊天框）

text

学生姓名:{name}（{student_id}）
评分结果:{total_score}/10

【总体评价】
{positive_comment}，{constructive_feedback}。{encouragement}

【逐题评分】
[Q1]:{question_1}
学生回答:{transcript_1}
评语:{comment_1}（简短提示）
得分:{score_1}/10

[Q2]:{question_2}
学生回答:{transcript_2}
评语:{comment_2}
得分:{score_2}/10

……（按实际题目数重复）

学生版简洁反馈模板（逐人，发/导入课程平台）

text

学生姓名:{name}（{student_id}）
评分结果:{total_score}/10  （如需可附等级）

【总评】（默认2-3句，鼓励为主）
{一个优点}，{1~2个关键改进}。{鼓励收尾}

【练习建议】
1. {suggestion_1}
2. {suggestion_2}

（若配置"带每题得分=是"，在此追加一行：Q1 x | Q2 x | …）

输出排版规则

• 老师版/学生版所有一级反馈大项必须单独另起一行
• 老师版总体评价：80‑150 汉字，优点 + 1‑2 条关键改进 + 鼓励收尾，不得与练习建议重复
• 学生版总评：默认 2-3 句，简明鼓励为主（可配1句极简）
• 问题编号用 Q1、Q2、Q3……
• 老师版单题评语：80‑150 汉字；仅针对本题作答表现，写本题的内容、语法、表达问题及简短提示，不输出全局性练习建议
• 练习建议共 2 条（可配），每条 30‑80 汉字，为跨题全局训练方向
• 禁用emoji、⚠等特殊符号

平台反馈（Canvas 等逐人反馈）

• 每位学生单独一份，只发给该生本人，不混入他人成绩。
• 学生版内容 = 总分 + 总评 + 练习建议（按反馈配置）。
• 批量时按 adapter 逐人推送/导出。

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批量处理规则

1. 进度文件：./progress/{course}_{task}_progress.json
2. 支持中断后继续执行
3. 分批处理建议≤50人/批
4. 失败音频记录于 ./progress/{course}_{task}_failed.json，含学生ID、失败原因、时间戳

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核心原则

1. 综合评分：AI依据内容完整性、准确性、流利度生成基础预评分；准确性维度仅为趋势参考，错误依靠教师确认
2. 教师修正：教师根据课堂目标进行最终调整
3. 不确定时不判错：转写存疑或判定不确定时，优先不判定为错误
4. 鼓励为主：从鼓励出发，微小误差不扣分
5. 数据诚实：准确性维度数据源（ASR置信度）非专业评价模型，不确定时标记"待复核"交由教师确认
6. 低置信度规则：低置信下AI预评分仅后台留存，不对外展示，最终成绩完全来自教师人工评分

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注意事项

• 成绩录入使用 submission[posted_grade]
• Whisper转写仅作参考，必须执行对齐校验
• 严格按A1/A2/B1能力层级控制纠错数量
• 评语简洁友好，不使用特殊符号