Прощай, аудиторное обучение?
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ

Искусственный интеллект получает все большее распространение, и это хорошо видно на примере растущей популярности голосовых помощников, таких как Alexa. Но для того чтобы заменить настоящих, живых учителей, у ИИ отсутствуют важные способности и качества: спонтанность, креативность и обмен знаниями.

В будущем он сможет сделать нашу повседневную жизнь более комфортной – искусственный интеллект (ИИ) с письменным или голосовым интерфейсом. Вспомогательные системы, такие как Siri (Apple) или Galaxy (Samsung), с помощью программного обеспечения для распознавания и синтеза речи позволяют активировать функции на смартфоне, а виртуальный ассистент Alexa (Amazon) вскоре будет управлять «умным домом»: компании из Кремниевой долины демонстрируют нам будущее, которое нельзя себе представить без интуитивного голосового взаимодействия с виртуальным помощником. ИИ используется не только для голосового управления мобильным телефоном, чтобы, например, включить список воспроизведения, но и в гораздо более комплексных сценариях, таких как онлайн-игры, интерактивные игрушки с голосовым интерфейсом (например, Hello Barbie компании Mattel) или виртуальные преподаватели в электронном обучении (например, Ed the Bot в обучающем ПО для SAP). Поэтому вполне прогнозируемо, что следующим этапом развития станет использование инновационных технологий для обучения иностранным языкам. Они позволят учиться где угодно и когда угодно. Уже сейчас коммерческие и некоммерческие организации разрабатывают приложения, которые используют (и комбинируют) совершенно разные технические методы. Критический обзор, представленный ниже, поможет разобраться в этих различиях.

ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОБУЧАЮЩЕГО ПО

Классический графический интерфейс (+распознавание речи)
Учащиеся выполняют задания, представленные в цифровом виде, которые очень напоминают традиционные сборники упражнений. С помощью перетаскивания можно соединять слова и картинки в пары или заполнять пробелы. Строго говоря, такие среды обучения не попадают в область разработок ИИ, потому что они основаны на классическом окружении рабочего стола.

Понятно, что при таком типе обучения нельзя практиковать спонтанный разговор, так как учащиеся перемещают туда и обратно заранее сформулированные текстовые модули. Многие коммерческие приложения для изучения языка – одноязычные (Rosetta Stone) и многоязычные (Babbel) – работают именно по такой схеме. При разработке этих приложений лидеры рынка ориентируются на устаревшие, но легко поддающиеся схематизации и легко реализуемые технически дидактические концепции, такие как метод перевода или выполнение заданий по шаблону.

Некоторые приложения дополнены программным обеспечением для распознавания речи, которое может распознать ответ на вопрос, а может и не распознать его, если он произносится некорректно. Разумеется, эта функция не заменит уроки фонетики, потому что в ПО используются совершенно другие критерии, такие как вероятность звуковых цепочек. На распознавание речи влияют нечеткое произношение, шепот и фоновый шум, или же учащиеся могут намеренно обмануть систему. Кроме того, приложения не дают индивидуальную оценку артикуляции. Многократное голосовое введение данных с постоянным ответом об ошибке приводит скорей к фрустрации, чем к улучшению произношения.

Речевой интерфейс с функцией диалога
Это попытка симулировать взаимодействие на языке с виртуальным преподавателем, которого отчасти тоже можно считать ИИ в более узком смысле. Эти диалоговые системы работают по принципу простых чат-ботов, которые предназначены для интуитивного общения на естественном языке. Учащиеся могут свободно вести разговоры. Они проверяются на заранее заданные ключевые слова. Если было использовано правильное ключевое слово, виртуальный преподаватель выбирает и выдает подходящий, предварительно сформулированный ответ. Ввод и вывод информации могут быть выполнены в письменной или голосовой форме. Например, англоязычная версия приложения для изучения языка Duolingo работает с чат-ботом, реагирующим на письменный ввод данных. Проблема заключается в том, что большинство систем реагируют только на простые ключевые слова и испытывают сложности с оценкой грамматической правильности, или даже с ситуативной адекватностью введенных данных. Эти интерактивные системы обучения работают по четко обозначенным сценариям с предсказуемыми диалогами и соответствующими источниками ошибок. Только в таких условиях они могут передавать учебный контент, задавать вопросы и обеспечивать обратную связь с заранее определенной (в идеале пошаговой) прогрессией. Тем не менее, в преподавании иностранных языков эта технология не находит применения, несмотря на ее потенциал. А вот в университетском обучении она частично применяется, например, в электронной программе по лингвистике, грамматике и орфографии немецкого языка с очаровательным виртуальным преподавателем El Lingo в Ганноверском университете имени Лейбница.

Виртуальные образовательные среды с агентными системами
Диалоговые системы с тщательно проработанными аватарами, включая жесты и мимику, представляют собой наиболее продвинутые разработки. Так, например, Билефельдский университет придумал педагогического агента Макса, который работает виртуальным музейным гидом. С ним можно поговорить об экспонатах – если корректно взаимодействовать и не отклоняться от четко определенных сценариев диалога. Проблема с изучением иностранного языка состоит в том, что взаимодействие с агентной системой функционирует без сбоев только в том случае, если учащиеся вводят такие вопросы и ответы, которые разработчики системы смогли предвидеть. Но поведение людей непредсказуемо. Вне сценариев применения диалоги с чат-ботами и агентными системами становятся нестабильными, бессвязными, они подвержены сбоям и не могут служить моделью для изучающих иностранный язык.

Фото: © Colourbox Анализ больших данных
Эффективность ИИ в последнее время резко возросла и из-за масштабного расширения возможностей хранения данных. Обработку больших объемов информации в качестве алгоритмов и статистических моделей можно успешно использовать в обучении иностранным языкам, например, для осуществления переводов и при составлении словарей, основанных на текстовых корпусах. Преимущество работы с большими хранилищами данных, состоящими из реальных выражений носителей языка, заключается в том, что иностранный язык изучается не как застывшая абстрактная система, а так, как он функционирует в жизни.
Как известно, для обработки информации приходится опираться на заданный алгоритм, который не всегда ищет и выдает то, что обещает. Использование больших объемов данных поможет совершенствовать когнитивные сервисы и суперкомпьютеры, такие как Watson (IBM), именно для этого фиксируется каждый диалог. Но с точки зрения защиты данных это весьма тревожный сигнал и игнорировать это на занятиях в ближайшем будущем станет невозможно.

ПОТЕНЦИАЛ И ГРАНИЦЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Каков потенциал ИИ, и где провести границы в его использовании? Как известно, технические системы четко детерминированы, они следуют определенной программе и имеют ограниченный доступ к социальным и культурным данным. Коммуникация между людьми работает с точностью до наоборот. Мы имеем доступ к огромному количеству общих знаний, однако в коммуникации эффективно используем только то, что имеет непосредственное отношение к конкретной ситуации взаимодействия. Мы реагируем спонтанно и гибко. ИИ не может этого сделать, потому что у него нет важной предпосылки: когнитивного сознания. Поэтому приложения с графическим интерфейсом для электронного обучения, вероятно, смогут вытеснить аналоговые учебники в обозримом будущем, но ИИ не заменит учителя. Приложения для электронного обучения не заменяют аудиторное обучение, а представляют собой совершенно новый подход к самообучению. Тренировка словарного запаса в интерактивном режиме с обучающей программой или выполнение языковых упражнений вместе с виртуальными персонажами в компьютерной игре – для некоторых наиболее мотивирующим будет такой сценарий. Другие же эффективнее обучаются в группе – со всеми вытекающими отсюда обязательствами, такими как контроль знаний, оценивание, наблюдение реального преподавателя за прогрессом обучения.

Интерактивные системы изучения языка заполняют важный пробел там, где в других обстоятельствх обучение просто не проводилось бы. Например, работающие люди, у которых нет времени регулярно посещать языковой курс, могут использовать обучающие приложения, чтобы освоить простые языковые явления и использовать их потом в общении во время отпуска. Или беженцы в чрезвычайных ситуациях, ожидая своей очереди для посещения интеграционных курсов, могут выучить базовый словарный запас с помощью приложений, таких как DaF Гёте-Института. Таким образом, использование технологий для изучения языка в качестве дополнения или подготовки к занятиям с преподавателем подходит исключительно начинающим.

ЛИТЕРАТУРА

Нетая Лотце (2016): Виртуальный собеседник. Лингвистический анализ (язык – медиа – инновации; 9).