Gépi tanulás
Ezt te írtad vagy a DeepL?

A Goethe Intézet egyik kutatási projektjének keretében olyan öntanító program fejlesztésén dolgoznak, amely nemcsak a puskázók lebuktatását könnyíti meg. A „Goethe aktuell” interjújában Leo Sylvio Rüdian kutató elmagyarázza, hogy a program miként segíti az online német nyelvoktatást.
 

Mi a különbség a mesterséges intelligencia, a neurális hálózatok és egy öntanító program között?

Leo S. Rüdian: A mesterséges intelligencia kifejezést többek között olyan eljárások esetében használjuk, amelyek adatokból tanulnak, és ennek alapján hoznak döntéseket. Az alapötlet az, hogy ezeknek a programoknak a valós világból mutatunk adatokat, például macskákról és kutyákról készült képeket. Módszertani szempontból neurális hálózat alkalmas erre a célra. A program azoknak a képeknek az adataiból tanul, amelyeken macska vagy kutya látható. Új képeknél a neurális hálózat ennek alapján fogja tudni eldönteni, hogy a két állat közül melyik látható a képen. Vagyis a neurális hálózatokhoz hasonló szerkezetek lehetővé teszik, hogy jóslatokba bocsátkozhassunk. Az eljárásnak van azonban egy hátránya: nem látható, hogy miként jött létre egy bizonyos eredmény. Csak magát az eredményt látjuk.
 
Ön az automatizált szövegelemzések témájában folytat kutatásokat. Miről szól a berlini Humboldt Egyetem és a Goethe Intézet közös projektje? 

Leo S. Rüdian: A workshopok alkalmával, amelyeket a Goethe Intézettel közösen tartottunk, rádöbbentünk arra, hogy milyen nagy a szakadék a mi kutatásaink és a gyakorlati alkalmazási módok között. Számos technológián dolgozunk, ám ezek a szuper eredmények ellenére sem találták még meg az utat az online német tanfolyamok gyakorlatába. Az egyik ilyen téma az automatizált szövegelemzés, amelynek során kezdettől fogva az volt a célunk, hogy úgymond technológiailag hidat építsünk a tudomány világa és a Goethe Intézet között. Első lépésben arra összpontosítottunk, hogy a tutorokat támogassuk a tanulók önálló szövegalkotási feladatainak értékelésében.
 
Miben járulhat hozzá ehhez egy automatizált szövegelemzés program?

Leo S. Rüdian: A tutorok egyik fő feladata az önálló szövegalkotási feladatok értékelése és javítása. Ennek során ellenőrizniük kell, hogy egy szöveg megfeleltethető-e az aktuális tananyagnak, vagyis hogy a tanulók alkalmazták-e annak szókincsét és használták-e a tanult nyelvtani szerkezeteket. Ehhez sok metaismeret szükséges a tanfolyammal kapcsolatosan. Kíváncsiak voltunk, hogy tudunk-e olyan eljárásokat kidolgozni, amelyek átvehetik az önálló szövegalkotási feladatok értékelését, hogy ezáltal is tehermentesíthessük az oktatókat. Mert ha a tényeket nézzük, sok olyan objektív paraméter van, amelyeket algoritmusok is ki tudnak értékelni. Milyen adatokat használnak, amelyekből a technológia képes tanulni?

Leo S. Rüdian: Két szinten dolgozunk: egyfelől a tanfolyam képzési tematikájával, másfelől a tanulók múltbeli önálló szövegalkotási feladataival, amelyek már kiértékelésre kerültek. Ennek során problémát jelent az, hogy a módszert minden egyes önálló szövegalkotási feladat esetében újra kell „kalibrálni”. Ez idő- és energiaigényes, mivel minden feladathoz több száz, akár több ezer értékelésnek kellene rendelkezésre állnia.
 
Az öntanító program az „álszövegek” felismerésében is segít, ugye? Hogyan kell ezt elképzelni?

Leo S. Rüdian: Időnként vannak olyan tanulók, akik az önálló szövegalkotási feladatokat automatikus fordítóeszközökkel oldják meg, mint a Google Fordító vagy a DeepL. Az öntanító programunk objektív kritériumainak hála, az ilyen „álszövegek” gyakran lebuktathatók. Hiszen általában olyan nyelvi szerkezetek és szavak fordulnak ezekben elő, amelyekről szó sem volt a tanfolyamon. A szövegek pedig alig tartalmaznak hibákat. A bonyolult nyelvi szerkezetek és egy szinte hibátlan szöveg együttes előfordulása esetén algoritmusunk "figyelmezteti" a tutort. Ilyenkor neki érdemes alaposabban is górcső alá venni a szöveget.
 
Milyennek látja a nyelvtanulás jövőjét?

Leo S. Rüdian: A nyelvtanulás jövője egyénre szabott lesz, vagyis tartalmát és módszertanát tekintve alkalmazkodni fog a tanulók előismereteihez és személyes preferenciáihoz. Eddig ehhez magántanárra volt szükség, de ma már számos technológia is lehetővé teszi, hogy a tanulók a jövőben személyre szabottan és hatékonyabban tanulhassanak. A tutoroknak pedig a közeljövőben sem kell attól félniük, hogy helyettesíthetővé válnak, ehelyett azt élhetik meg, hogy támogatást kapnak a tanítási folyamat során.