stringtranslate.com

Интеллектуальное компьютерное обучение языку

Интеллектуальное компьютерное обучение языку (ICALL) или интеллектуальное компьютерное обучение языку (ICALI) подразумевает применение вычислительных технологий для преподавания и изучения второго или иностранного языка. [1] [2] ICALL объединяет искусственный интеллект с системами компьютерного обучения языку (CALL) для предоставления программного обеспечения, которое разумно взаимодействует со студентами, гибко и динамично реагируя на прогресс обучения студентов. [2] [3] [4]

Обработка естественного языка (NLP) и интеллектуальные обучающие системы (ITS) являются выдающимися вычислительными технологиями в области искусственного интеллекта, которые информируют и влияют на ICALL. [5] [6] Другие вычислительные технологии, применяемые в ICALL, включают представление знаний (KP), автоматическое распознавание речи (ASR), нейронные сети , моделирование пользователей и экспертные системы . Что касается изучения языка, ICALL использует лингвистическую теорию и теории усвоения второго языка в своей педагогике. [5] [6]

История

ICALL развился из области компьютерного обучения языку (CALL) в конце 1970-х [1] и начале 1980-х годов. [5] ICALL — это небольшая область, которая еще не полностью сформировалась.

Следуя образцу большинства технологий изучения языков, английский язык является важным языком, представленным в технологии ICALL. [7] Программы ICALL также были разработаны на таких языках, как немецкий , [8] японский , [8] португальский , [8] китайский , [9] и арабский . [7] Системы ICALL также способствуют изучению языков, которые не так доступны для изучения (из-за меньшего количества языковых ресурсов), или менее распространенных языков, таких как кри . [3]

Функции

Интеллектуальный CALL иногда называют CALL на основе парсера из-за большой зависимости ICALL от парсинга . [5] Примером функции парсинга в программном обеспечении ICALL является парсер, обнаруживающий ошибки в синтаксисе и морфологии предложений, свободно генерируемых пользователями-учащимися. После использования парсинга для поиска любых ошибок ICALL может предоставить корректирующую обратную связь учащимся. [5] Парсинг считается задачей обработки естественного языка.

Возможность для студентов получать обратную связь по случайным, уникально составленным предложениям делает ICALL более интересной ролью учителя. Если студенты испытывают трудности в определенных областях, некоторые системы ICALL придумывают новые предложения или вопросы в этих областях, давая студентам больше практики. [5] По сути, ICALL предназначен для разумной адаптации к потребностям обучения студентов по мере их продвижения; это часто означает (частично или полностью) выполнение роли наставника или учителя. [8] [10] Программы, которые пытаются выполнить эту роль, классифицируются как обучающие ICALL. [1]

Системы ICALL, не являющиеся обучающими, включают в себя различные языковые инструменты и диалоговые системы , [1] такие как цифровой собеседник . [2] Также были изобретены программы для автоматической оценки эссе, написанных студентами, [5], такие как E-rater. [11]

Ограничения

Технология ICALL все еще имеет много проблем и ограничений из-за недавней интеграции искусственного интеллекта в системы CALL и сложности этой огромной задачи. [1] Образовательное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта должно сделать все возможное, чтобы охватить лингвистические знания и педагогику преподавателя языка, чтобы решить эти проблемы. [10] Это включает в себя отслеживание обучения студентов, предоставление обратной связи, создание нового сложного материала в ответ на потребности студентов, понимание эффективных стратегий обучения и обнаружение лингвистических ошибок (грамматических, орфографических, семантических, морфологических и т. д.). [5] [10]

Кроме того, разработка систем ICALL занимает много времени, и разработчикам приходится консультироваться со специалистами во многих дисциплинах. [10] Программирование программного обеспечения ICALL — это обязательно многопрофильный проект. [8]

Дальнейшие исследования и разработки в ICALL принесут пользу областям прикладной лингвистики , компьютерной лингвистики , искусственного интеллекта , образовательных технологий и т.д. ICALL также расширит текущие знания об освоении второго языка . [5] Несмотря на свои ограничения, ICALL является стоящей областью, особенно по мере развития технологий. [8]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abcde Современное компьютерное обучение языкам . Томас, Майкл, 1969-, Рейндерс, Хайо., Варшауэр, Марк. Лондон: Bloomsbury Academic. 2012. ISBN 978-1-4411-1300-9. OCLC  820029337.{{cite book}}: CS1 maint: другие ( ссылка )
  2. ^ abc Гампер, Иоганн; Кнапп, Джудит (2002). «Обзор интеллектуальных систем CALL». Computer Assisted Language Learning . 15 (4): 329–342. doi :10.1076/call.15.4.329.8270. ISSN  0958-8221. S2CID  11814439.
  3. ^ ab Bontogon, Megan; Arppe, Antti; Antonsen, Lene; Thunder, Dorothy; Lachler, Jordan (2018). «Интеллектуальное компьютерное обучение языку (ICALL) для nêhiyawêwin: углубленная оценка пользовательского опыта». Canadian Modern Language Review . 74 (3): 337–362. doi :10.3138/cmlr.4054. ISSN  0008-4506. S2CID  149711542.
  4. ^ Сентанс, Сьюзен (1993). Распознавание и реагирование на ошибки в использовании английских артиклей: подход на основе ICALL. ed.ac.uk (диссертация). Эдинбургский университет. hdl :1842/20176. OCLC  605993412. EThOS  uk.bl.ethos.661745. Значок свободного доступа
  5. ^ abcdefghi Heift, Trude. (2007). Ошибки и интеллект в машинном обучении языкам: парсеры и педагоги . Шульце, Матиас, 1962-. Нью-Йорк: Routledge. ISBN 978-0-203-01221-5. OCLC  191541349.
  6. ^ ab Matthews, Clive (1993). «Грамматические структуры в интеллектуальном CALL». CALICO Journal . 11 (1): 5–27. doi :10.1558/cj.v11i1.5-27. S2CID  60842088.
  7. ^ ab Shaalan 1, Khaled F (2005). «Интеллектуальная компьютерная система обучения языку для изучающих арабский язык». Computer Assisted Language Learning . 18 (1–2): 81–109. doi :10.1080/09588220500132399. ISSN  0958-8221.{{cite journal}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  8. ^ abcdef Хён, Светлана (2019-06-21). Искусственный компаньон для разговора на втором языке: чат-боты поддерживают практику с помощью анализа разговора . Хам, Швейцария. ISBN 978-3-030-15504-9. OCLC  1105896323.{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  9. ^ Чен, Нэнси Ф.; Ви, Даррен; Тонг, Ронг; Ма, Бин; Ли, Хайчжоу (2016-11-01). «Масштабная характеристика неродного мандаринского китайского языка, на котором говорят носители европейского происхождения: анализ на iCALL». Речевая коммуникация . 84 : 46–56. doi : 10.1016/j.specom.2016.07.005 . ISSN  0167-6393.
  10. ^ abcd Бейлин, Алан; Левин, Лори (1989). «Введение: интеллектуальное компьютерное обучение языку». Компьютеры и гуманитарные науки . 23 (1): 3–11. doi :10.1007/BF00058765. ISSN  0010-4817. JSTOR  30204410. S2CID  64307424.
  11. ^ Аттали, Игал; Бурштейн, Джилл (2006-02-01). "Автоматизированная оценка эссе с помощью e-rater® V.2". Журнал технологий, обучения и оценки . 4 (3). ISSN  1540-2525.