Разработана ИИ-система для персонализированного развития языковых навыков у детей

Учёные из Южной Кореи создали инновационную электронную систему для создания персонализированных сборников рассказов. Эта система использует генеративный искусственный интеллект и устройства интернета вещей для помощи детям в изучении языка. Своё исследование они представили на Конференции по человеческому фактору в вычислительных системах (Conference on Human Factors in Computing Systems) — это ведущая международная конференция по взаимодействию человека и компьютера. Там система получила «Почётную награду» — её признали одним из 5% лучших представленных проектов.

Исследователи отмечают, что развитие языковых навыков в родном языке влияет и на другие компетенции детей — например, на когнитивные способности в целом и на коммуникацию со сверстниками. Поэтому важно оценивать владение языком, чтобы поддерживать его развитие.

Однако проблема в том, что дети растут в разнообразной среде — и это приводит к различиям в их языковых компетенциях. А традиционные подходы часто полагаются на стандартизированные списки лексики, а также на литературные произведения и игры для развития языковых навыков, которыми пользуются все дети, вне зависимости от уровня своих компетенций. Но у этих традиционных методов есть очевидный недостаток — они не учитывают разнообразное происхождение детей и не всем могут помочь.

Разработка команды из Кореи помогает справиться с этой трудностью, поскольку она адаптируется к среде ребёнка. Суть в том, что сначала при помощи домашних устройств интернета вещей проводят мониторинг речи членов семьи, затем отделяют то, что за исследуемый период говорили ребёнок и окружающие его люди, и анализируют его словарный запас, а также то, какие он слышал слова, но не произносил сам.

После этого при помощи нейросетей, включая GPT-4 и Stable Diffusion, для ребёнка создают персонализированные книги с рассказами. В них бесшовно интегрируется целевой словарный запас — те слова, с которыми ребёнок ещё не знаком. То есть система не только определяет этот целевой лексикон, но и составляет сборник рассказов на основе него, чтобы индивидуально восполнять словарные пробелы конкретного ребёнка.

Систему тестировали в течение месяца на детях в возрасте четырёх-пяти лет из девяти семей. За это время программа сгенерировала в общей сложности 180 сборников рассказов. В результате все дети усвоили целевые слова. По мнению исследователей, это доказывает, что эту систему можно легко использовать в домашних условиях.

Кстати, о том, что технологии ИИ могут способствовать внедрению по-настоящему персонализированного подхода к обучению, ранее высказался основатель онлайн-школы английского языка Skyeng Георгий Соловьёв. Он отметил, что мир становится всё более разнообразным — а вместе с ним становятся разнообразнее и образовательные цели учащихся. Это значит, что системе образования нужен большой массив нового контента — не единые учебники для всех, а отдельная программа для каждого с учётом его интересов и особенностей.

При этом школы сильно отстают от этого запроса, поскольку не могут подстраиваться под каждого ученика и его потребности. Система дополнительного образования пытается решить эту проблему, но пока ни одна образовательная компания не решила проблему персонализации на 100%. Дело в том, что крайне сложно создать курс для широкой аудитории, который одинаково подходил бы всем пользователям. Конечно, репетитор может готовить уроки и задания для каждого своего ученика с учётом его потребностей и интересов, однако это дорогой и немасштабируемый подход. Но эксперт уверен, что эти проблемы могут решить нейросети и машинное обучение.

Правда, совсем недавно другой эксперт высказал совсем иную точку зрения. Бенджамин Райли, основатель консалтинговой компании Cognitive Resonance, которая занимается вопросами, касающимися внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс, заявил, что применение ИИ в образовании обречено на провал. По его мнению, использование нейросетей в этой области противоречит тому, как мыслят люди.