猫多芬针对 CEFR 的精细化语言等级
CEFR 是一个用于描述语言能力等级的通用框架，被广泛应用于课程设计和语言评估。猫多芬运用 AI 技术，迅速而准确地分析文本的 CEFR 等级。此外，它还在原有的六个 CEFR 类别之外，把语言难度细分为更精细的等级。本文将解释 CEFR 如何描述不同的语言能力等级、猫多芬为何要把这些等级进一步划分为多个子等级，以及其分级体系背后的原理。
什么是 CEFR？
CEFR 代表欧洲语言共同参考框架。它是一个国际公认的框架，用于评估不同语言的语言能力等级。CEFR 将语言能力划分为六个主要等级：A1、A2、B1、B2、C1 和 C2，这些等级可归为三大类：基础使用者（A1-A2）、独立使用者（B1-B2）和熟练使用者（C1-C2）。每个等级都对应一组描述语（“能做”表述），勾勒出学习者在不同语言情境中能够达成什么。这一框架提供了一种描述和评估语言技能的标准化方式，促进了全球语言教育与评估中的沟通与统一。
CEFR 描述语的局限性
尽管 CEFR 被广泛用于评估语言能力，但这套六级 CEFR 描述语存在局限性，尤其是在应用于语言学习过程时。以下是两点主要批评：
1. CEFR 描述语过于宽泛：CEFR 描述语用一个六级量表（从 A1 到 C2）来评定对每项技能的掌握程度。然而，这种界定可能过于宽泛，尤其对于那些需要准确评估学生细微语言进步的教材作者和教师而言。
2. 缺乏对句法复杂度（SC）的详细界定：研究指出，CEFR 描述语缺乏对句法复杂度的详细界定，使得难以用该量表来评定初学者写作的句法复杂度（Khushik & Huhta, 2020）。
应对 CEFR 局限性的相关进展
为了应对这些局限性并为不同的 CEFR 等级提供更详细的描述，参考等级描述（RLDs）应运而生，用以描述各国和各地区语言的能力等级。这些描述由各国团队采用多种方法、基于 CEFR 针对各个语言而开发。一个广为人知的项目是 English Profile Programme（englishprofile.org），它界定了英语的语言等级，并为每个等级提供详尽的语言示例。此外，一些研究人员和教育工作者更新了 CEFR 描述语，并将量表划分为多个子等级。例如，瑞士的 Lingualevel 项目开发了面向初中阶段学习者的自我评估描述语（2009），将各等级进一步细分为子等级：A1.1、A1.2、A2.1、A2.2、B1.1、B1.2。
猫多芬如何开发其 CEFR 描述语
猫多芬认识到 CEFR 量表的宽泛性，旨在提供更精细、更准确的难度等级。为实现这一点，猫多芬把每个 CEFR 等级额外细分为 10 个等级。文本的难度等级由网站的 AI 判定，该 AI 使用机器学习技术训练而成。在猫多芬 CEFR 分析器工具的开发过程中，大量标注了 CEFR 难度等级的文本被输入机器，使其能够自动区分文本中细微的难度差异。
这个机器学习过程看似复杂，但可以用以下类比来理解。想象你正在学习按甜度给水果分类，量表从 1 到 6，其中 1 表示完全不甜，6 表示极甜。起初，你只看到那些被精确归入这六个等级的水果示例。例如，柠檬处于第 1 级，因为它们很酸；而熟透的芒果由于含糖量高，处于第 6 级。随着学习的深入，你会注意到并非所有水果都能完美地归入这些类别。一个略微未熟的芒果或许不如完全成熟的那么甜，但比苹果要甜。你不再强行把它塞进六个预设类别之一，而是开始把甜度视为一个连续的区间。
把这一点转换到机器学习模型上：机器一开始把分类标签（1 到 6）理解为离散的示例。随着它接收到更多数据，它会注意到每个类别内部的细微差异，并学到它所预测的特征——在此即甜度——的连续本质。在做预测时，机器不再只是从六个标签中挑选一个，而是把新示例放置在它所学到的连续区间上的某处，例如对甜度给出像 4.5 这样的预测。
当猫多芬训练其 AI 工具时，机器从由六个 CEFR 描述语标注的英语文本中进行学习。凭借海量数据可供学习，它能够把一篇文本标注为 A2.6，而不只是 A2，从而对文本中的语言复杂度进行更细致入微的分析。
参考文献
Council of Europe. (2001). Common European framework of reference for languages: Learning, teaching, assessment. Cambridge University Press.
Khushik, G. A., & Huhta, A. (2020). Investigating syntactic complexity in EFL learners’ writing across common European framework of reference levels A1, A2, and B1. Applied Linguistics, 41(4), 506-532.
