재현 가능한 문해력 평가(literacy assessment)를 위한 잠재적 가치에도 불구하고, Bambara를 포함한 대부분의 아프리카 언어에 대한 아동 읽기용 자동 음성 인식(Automatic speech recognition, ASR)은 여전히 미발달 상태로 남아 있습니다. 본 연구에서는 현장 데이터 수집, 벤치마크 구축, 모델 적응(model adaptation), 읽기 애플리케이션 개발, 그리고 교실 검증을 연결하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 프로세스를 통해 개발된 Bambara 아동 읽기 평가를 위한 오픈 소스 시스템을 제시합니다. 모바일 수집 및 평가 앱을 사용하여 60명의 아동으로부터 55시간의 가공되지 않은 읽기 음성 데이터를 수집하였으며, 이를 바탕으로 Bambara 아동 읽기 평가를 위한 공개 벤치마크를 구축했습니다. 파인튜닝(Fine-tuning) 실험에서는 TDT 및 CTC 디코더를 갖춘 Bambara 적응형 Fast-Conformer ASR 프레임워크인 Soloni를 컴팩트한 합성곱(convolutional) ASR 아키텍처인 QuartzNet과 비교했습니다. 가장 성능이 좋은 Soloni 모델은 격리된 벤치마크(isolated benchmark)에서 WER(Word Error Rate)을 0.42에서 0.22로, CER(Character Error Rate)을 0.15에서 0.08로 낮추며 QuartzNet을 실질적으로 능가했습니다. 추가 실험 결과, 동일한 텍스트를 반복해서 읽는 것은 아키텍처에 따라 의존적인 이점을 제공함을 보여주었습니다. 즉, 반복 읽기는 QuartzNet의 성능을 크게 향상시키지만 Soloni에는 미미한 이득만을 더하는 반면, SpecAugment는 최상의 비증강(unaugmented) 설정치를 초과하지 않으면서 훈련을 조절(regulate)합니다. 세분화된 분석(Disaggregated analysis) 결과, 10세 미만의 아동이 잔차 오류(residual errors)의 주요 원인으로 식별되었으며, 이는 더 어린 독자들로부터의 표적 수집(targeted collection) 필요성을 시사합니다. 10회의 교실 시험을 통해 해당 애플리케이션의 지속적인 사용 가능성을 확인했습니다.