外語教學中的人工智慧應用
人工智慧如何改變教師的角色？
外語教學家托本．徐密特（Torben Schmidt）博士，是數位外語教學領域的意見領袖。他接受莫里茲．狄特麥爾博士訪問時，闡述了人工智慧科技在外語教學中具備的潛力與面臨的挑戰。
人工智慧無所不在。由於科技進步，尤其是在自然語言處理（Natural Language Processing）領域，以及需要處理龐大的資訊量，因而開發出越來越多的工具與程式，協助我們進行日常生活中的口語與書寫。
然而，這些發展如何影響外語學習，在外語教學與學習的教學方法上，又如何產生作用？哪些人工智慧技術特別適合運用於外語學習？採用人工智慧技術的最大挑戰為何？對於現場與線上教學的教師，那又代表什麼意義？
托本．徐密特博士，呂訥堡大學英語教學教授 | 呂訥堡大學
托本．徐密特博士是德國呂訥堡大學（Leuphana Universität Lüneburg）的英語教學教授，莫里茲．狄特麥爾博士則負責歌德語言實驗室的人工智慧科技。歌德語言實驗室是歌德學院設立的跨學科創新部門。此次訪談中，托本．徐密特博士與莫里茲．狄特麥爾博士討論了數位學習技術的研究與測試。
徐密特博士，您是英語教學法的教授。近年來，英語學習與教學運用科技支援學習取得許多重大進展，有哪些方面值得德國借鏡呢？
不同的外語教學法，尤其是英語與德語教學，差異其實不大。由於數位學習有統一相連之處，所以我們事實上是一個大社群。這些討論是類似的，跨越了學科與語言。
不過，我認為英語科系當然擁有一定優勢。首先，說英語的人明顯更多；我們的語言學教授席位與電腦語言學領域的研究計畫也遙遙領先。基於這些因素，我們過去幾年能在英語教學上得到一些啟發，尤其是在電腦輔助外語學習方面。
您可否簡短說明什麼是電腦輔助外語學習？
電腦輔助外語學習這個詞彙並非新創，英語叫做Computer Assisted Language Learning，簡稱CALL，已經存在幾十年了。一般指的是外語學習與教學的形式與方法。我將之分成三個領域：
第一，建立智慧練習系統，例如訓練文法、字彙或聽力。程式分析處理資料後，在學習進展上給予學習者甚或教學者最佳回饋。
其次是開發工具，例如幫助學習者翻譯文章或者撰寫論文。也有程式能輔助學生製作電子投影片，改善且優化講稿的語言與內容，支援他們準備口頭報告，
最後，在教學中使用各類媒體，提供內容與啟發。現在要取得外語素材十分容易。授課時納入相關的數位素材，學生可以熟悉真實的對話與語言行為。
上述方式當然也會大大改變教師的教學行為。
進一步探討教師角色的變化之前，我想先談談人工智慧這個主題。在電腦輔助外語學習上，人工智慧的運用舉足輕重。對於人工智慧，在這裡具體指的是什麼？我們在外語學習領域又如何能從中獲益？
可以觀察到，許多對外語學習特別有用的科技，也在日常生活中扮演重要角色，那就是與語音辨識和智慧語言處理相關的技術。目前有各式各樣的系統以語音和書面文字大數據為基礎，使用人工智慧方法，理解及處理數據資料。我們都熟悉智慧手機中的各類助理，我們可以詢問明日天氣，或者幫助我們完美撰寫與翻譯文章。
談到語言教學中人工智慧的角色，首先要問的是教師的核心任務與能力是什麼。在此我想強調兩個面向：一是整合練習與教材，一是分析學習者的表現。當然，要成為一名優秀教師，條件遠非僅僅如此。
在這個脈絡下，我對教師的期許是：在練習過程中，提供學習架構與適應性學習支持系統，並給予建設性的有效回饋；也就是在學習時，提供量身訂做的個人化學習。評析學習者當前各項能力後，準確給予他們下一步發展需要的內容，是最理想的狀況。
接著，便可預測學習者具備系統鑑別過的知識後，完成特定任務的可能性多高。不僅如此，這些系統還能評估給予學習者什麼樣的回饋最恰當。
這些智慧系統的特色是什麼？為什麼採用人工智慧方式支援教師是有意義的？
一般來說，教師一個班級有二十到三十位學生，可以觀察得到他們的學習行為。但投入人工智慧的優點在於，一次可以對全班乃至全校成千上百的學生進行分析。如此一來，就能更有效率、更有系統且更加快速確定哪些作業在什麼時候適合哪些學生，哪些作業又不適合。
不過，除了練習之外，人工智慧也能協助教材的選擇，可以說是教師或教科書作者的助理系統。簡單來說，目前多半由教師針對主題從教材中選出文章，學生一律共同學習。但借助科技，教師不僅能找到文章，還能簡化、編輯甚至是獨立產出課文，提供學生一種語言合適且能促進學習的文章選單。這當然是一個相當關鍵的優勢，尤其在針對學習過程差異化方面。
您剛說有許多程式能夠支援教師設計有趣、量身訂做且展望未來的語言課程。現在從另一個方面問：新的科技方法，尤其是人工智慧領域，是否會對傳統的人類教師造成威脅？如果線上語言課的助教擔心早晚被解雇，您會對他說什麼？
我在這裡保證，這種恐懼絕對毫無根據 。我們仍舊需要教師。需要訓練有素的外語專家，有能力執行重要且有趣的專業內容與方法，並且具備批判力及反思能力。此外，在制定教學計畫、理解學習者並給予個別協助，教師一樣不可或缺。
此外，在其他領域，學習的技巧當然也持續取得重大進展，包括注重語言形式的練習、學習簡單的口語與文字溝通形式，以及使用工具程式取得特定語言能力。我認為智慧系統在這些方面可以提供很有效的幫助。
不過，教師的資料素養（Data Literacy）也非常重要。教師應懂得運用相關應用程式，並且有能力使用這些資訊與結果。有些研究顯示，在課堂上應用智慧數位系統，例如練習的時候，學習效果比較好。
今日，在課堂上做模擬練習，往往就像是種嘗試錯誤法。而助理程式能夠幫助教師分析學習狀況，擬定相關教學計畫。如果大量教師積極轉換到數位練習環境，在練習階段使用所謂的教師控制台處理學生資料，就能自動獲悉學生遭遇到的最大問題，了解問題出在哪裡，已擬定完成的下一步課堂內容是否仍有意義，或者還需要加強等等。
接著，教師就可以親自指導學生，再解釋一次某些內容，並提供系統建議的作業。
我希望教師在這個領域能夠獲得強力支援，有能力使用數位系統，尤其是在練習階段。
語言學習的未來在於混成學習（Blended Learning）：精心設計的無電腦課程，內容新奇有趣且符合時代，然後結合數位練習階段採用自適應的個人化教材，並使用所有智慧工具程式。
在訪問最後，我還想回來談一下我們在歌德學院的工作。您對我們歌德學院有什麼建議嗎？我們也應該開發智慧語言學習應用程式，便於放在包包或褲子口袋中攜帶使用？或者，繼續更新我們至今教學內容和方式優異但結構相對傳統的課程呢？
我認為值得在現有課程中逐步、逐項融入新科技。總之，應該持續考慮歌德學院特殊的目標族群與課程特色。
倒不一定要自行開發優秀的自適應德語文法平台，應該朝完全不同的方向準備，可以先從生成龐大語言資料入手。
也就是說，我會看看到目前為止課程是如何建構的，有哪些地方能透過既有的技術與方法改善，例如採用增進口語能力的工具。可使用聊天機器人，借助設定好的情境，向學習者介紹特定的交流形式。
除此之外，診斷與回饋也非常重要。關鍵問題在於，智慧系統如何更有效讓學習者得知自己的學習過程，以及進步和不足之處。不過，從不同課程之間生成資料，以便了解學習者典型的錯誤與困難，也是很有意義的。如此就能找出未來該如何設計課程、給予學生回饋，以達成最佳學習成效。
總之，您儘管大膽去做！您坐擁龐大的語料庫。一旦結合人工智慧使用語料庫，已經做得有聲有色的事情，將會更上一層樓。
非常謝謝徐密特先生最後的鼓勵與建言！也謝謝您接受訪問。