НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: ПРОРЫВ В ИЗУЧЕНИИ ЯЗЫКОВ И ОЦЕНКЕ В ОБРАЗОВАНИИ XXI ВЕКА

NEURAL NETWORKS: A GAME-CHANGER IN LANGUAGE LEARNING AND ASSESSMENT FOR 21^ST CENTURY EDUCATION

Arailym Bakenova

Master’s student, Astana IT University,

Kazakhstan, Astana

АННОТАЦИЯ

Интеграция нейронных сетей в изучение и оценку языков представляет собой значительный прорыв в образовании XXI века. Благодаря использованию передовых навыков распознавания образов нейронных сетей образовательные платформы теперь могут предоставлять высоко персонализированные учебные опыты, которые адаптируются на основе уровня успеваемости каждого ученика. Кроме того, благодаря этой технологии становится возможной обратная связь и исправления в режиме реального времени, что значительно улучшает устные и письменные языковые навыки. Также предлагаются контекстуализированные, интерактивные языковые практики в средах, работающих на основе виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR). Нейронные сети используются в оценке для автоматического выставления оценок за эссе и объективной оценки речи, что гарантирует всестороннюю и последовательную обратную связь. Адаптивное тестирование, настраивая сложность вопросов в соответствии с уровнем владения учеником, еще больше улучшает процесс оценки. Данная статья исследует, как нейронные сети преобразуют языковое образование, делая его более эффективным, увлекательным и результативным для учащихся по всему миру.

ABSTRACT

Neural network integration in language learning and evaluation represents a significant breakthrough in education for the twenty-first century. Through the utilization of neural networks' advanced pattern recognition skills, educational platforms are now able to provide highly customized learning experiences that adjust based on individual performance levels. Additionally, real-time feedback and correction are made possible by this technology, greatly improving spoken and written language proficiency. Furthermore, contextualized, interactive language practice is offered by immersive learning environments powered by Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR). Neural networks are used in assessment to enable automated essay scoring and objective speech evaluation, which guarantees thorough and consistent feedback. By adjusting the question difficulty to the learner's level of proficiency, adaptive testing enhances the evaluation process even more. Adaptive testing further refines the evaluation process by tailoring question difficulty to the learner's abilities. This article explores how neural networks are transforming language education, making it more efficient, engaging, and effective for learners worldwide.

Ключевые слова: нейронные сети; изучение языков; оценка успеваемости; образование XXI века; персонализированное обучение; технологии в образовании.

Keywords: neural networks; language learning; performance assessment; 21st-century education; personalized learning; technologies in education. 

Введение

Технологическая революция XXI века оказала глубокое влияние на многие аспекты нашей жизни, включая образование. Нейронные сети являются одним из этих прорывов, доказавших свою эффективность, особенно в области оценки и изучения языков. Нейронные сети идеально подходят для образовательных приложений, так как способны обрабатывать и интерпретировать сложные языковые данные, поскольку они созданы по аналогии с нейронными путями в человеческом мозге. Например, такие сайты, как Duolingo, используют нейронные сети для адаптации уроков в зависимости от успеваемости пользователей, тем самым персонализируя учебный процесс. Технология распознавания речи Google’s^* Duplex обладает поразительной точностью в оценке и корректировке произношения. Набор модулей, основанный на технологиях цифровой обработки сигналов и обработки естественного языка (NLP), вычисляет ряд характеристик, оценивающих различные аспекты речи, которые эксперты по оценке языка считают важными (например, беглость речи, произношение, грамматическая точность). Наконец, модель оценки использует парадигму машинного обучения с учителем для сопоставления характеристик с оценкой. Эти три основных компонента составляют большинство систем автоматической оценки речи: система автоматического распознавания речи (ASR), которая генерирует гипотезы слов для данной речевой выборки вместе с дополнительной информацией, такой как длина пауз между словами [1].

Почти все типы образовательных учреждений, от колледжей до школ, перешли на онлайн-обучение. Оценка является ключевым компонентом для определения способности ученика к обучению. Большинство автоматизированных оценок доступно для вопросов с выбором ответа; однако оценка эссе и коротких ответов, а также других аспектов, по-прежнему представляет сложность. Оценка языковой грамотности претерпевает революцию благодаря системам, управляемым ИИ, таким как SpeechRater от ETS и Intelligent Essay Assessor (IEA) от Pearson. Кроме того, с использованием симуляций виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR) они используются для создания персонализированных образовательных траекторий, предоставления обратной связи в реальном времени и создания захватывающих учебных сред. В статье приводятся подробные примеры и приложения, демонстрирующие, как нейронные сети повышают эффективность обучения, вовлеченность и точность оценки. Данная статья исследует революционный потенциал нейронных сетей в современном языковом образовании.

Усовершенствование изучения языков

Персонализированный опыт обучения

Одним из самых значительных влияний нейронных сетей на изучение языков является создание персонализированного опыта обучения. В современном мире, где люди могут легко общаться друг с другом благодаря широкому распространению цифровых технологий, важно улучшить обучение вторым языкам (SLA). Люди могут изучать второй язык (L2) на основе своего родного языка (L1) с помощью онлайн-инструментов, таких как Duolingo. Эти платформы доступны людям по всему миру [2]. Традиционные учебные классы часто используют универсальную программу, которая может не учитывать индивидуальные потребности каждого учащегося. Нейронные сети, однако, способны анализировать огромные объемы данных для выявления специфических моделей обучения, сильных и слабых сторон учеников. Такие платформы, как Duolingo, используют нейронные сети для адаптации уроков в зависимости от успеваемости пользователя, гарантируя, что каждое упражнение соответствует текущему уровню ученика. Такая настройка помогает поддерживать оптимальный уровень сложности, повышая вовлеченность и ускоряя процесс усвоения языка.

Обратная связь и исправления в реальном времени

Эффективное изучение языка требует быстрой и точной обратной связи, и нейронные сети прекрасно справляются с этой задачей. Программы для изучения языка на основе нейронных сетей могут быстро выявлять и исправлять ошибки как в устной, так и в письменной речи. Например, Grammarly использует нейронные сети для предоставления рекомендаций по грамматике и стилю в реальном времени, что помогает пользователям улучшать свои навыки письма. Современное программное обеспечение для распознавания речи, как, например, Google^* Duplex, выпущенное в мае 2018 года, может с высокой точностью оценивать беглость и произношение в устной речи. Последние разработки в области машинной генерации речи стремятся максимально точно воспроизвести человеческую речь, создавая среду, в которой пользователи не осознают, разговаривают ли они с ИИ или с человеком [4]. Эта технология помогает учащимся не только исправлять ошибки, но и получать подробные объяснения, что способствует мгновенному улучшению их языковых навыков.

Иммерсивные образовательные среды

Среды обучения через опыт для изучения языков являются результатом интеграции нейронных сетей с технологиями виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR). Эти синтетические среды предлагают контекстуальную языковую практику через моделирование реальных ситуаций. Например, Mondly VR позволяет пользователям виртуально общаться с персонажами, управляемыми ИИ, в различных обстановках, таких как аэропорт или ресторан. Хотя приложения для VR изначально не создавались с целью изучения языков, их сама природа способствует языковой практике. Эти приложения представляют собой публичные социальные пространства, где пользователи могут взаимодействовать с другими пользователями — иногда с другими участниками приложения или одноклассниками [7]. Предоставляя возможность практиковаться в контролируемой, но реалистичной обстановке, такой иммерсивный подход не только помогает учащимся улучшить словарный запас и разговорные навыки, но и повышает их уверенность в общении.

Революция в оценке языковых навыков

Автоматизированная оценка эссе

Нейронные сети революционизируют письменную оценку языковых навыков благодаря системам автоматической оценки эссе (AES). Эти системы оценивают эссе по ряду критериев, таким как грамматика, связность и стиль. Нейронные сети используются такими образовательными платформами, как Pearson’s Intelligent Essay Assessor (IEA), для быстрого и точного выставления оценок эссе. Процесс оценки предоставляет учащимся детализированную обратную связь, которая помогает им улучшить свои письменные навыки. Массовые оценки выигрывают от автоматизации, так как ручная проверка может быть непоследовательной и трудоемкой. Снижение трудоемкости оценочных задач, гарантированное применение единых критериев и объективность оценок — лишь несколько из многих преимуществ систем AES [3].

Оценка речи

Оценка устных языковых навыков всегда представляла сложность из-за субъективности человеческого восприятия. Однако нейронные сети предлагают последовательные и объективные оценки различных характеристик речи. Инструменты, такие как SpeechRater от ETS, оценивают произношение, беглость и интонацию, предоставляя всестороннюю оценку устных ответов. Движок e-rater от ETS предлагает продвинутый метод оценки письменных навыков. Благодаря использованию технологий обработки естественного языка (NLP) и исследований ETS, этот механизм оценки прекрасно справляется с автоматической оценкой качества эссе, выдавая прогнозы оценок, которые согласуются с оценками, выставленными обученными экспертами [5]. Со временем такие системы помогают учащимся выявлять конкретные области для улучшения и обеспечивают более справедливую оценку, что в итоге улучшает их разговорные навыки.

Адаптивное тестирование

Адаптивное тестирование на базе нейронных сетей представляет собой значительный прогресс в оценке языковых навыков. Выбирая наилучшие вопросы для каждого студента автоматически, компьютеризированное адаптивное тестирование (CAT) становится незаменимым инструментом для эффективной оценки знаний в онлайн-курсах, компьютерном обучении и стандартизированных тестах. Было доказано, что CAT требует меньше вопросов для достижения такой же точности измерений, как и традиционные бумажные тесты [8]. Благодаря динамическому изменению сложности в зависимости от успехов тестируемого, такие оценки предлагают более точную оценку языковой компетентности. Например, адаптивные тестирующие алгоритмы используются в экзаменах GRE и GMAT для корректировки сложности следующего вопроса, делая каждый тест индивидуально сложным. Этот метод обеспечивает более персонализированный опыт оценки, снижая стресс от тестов и повышая точность измерения уровня владения языком.

Заключение

Нейронные сети трансформируют процесс изучения и оценки языков, меняя облик образования в XXI веке. Как показывают такие платформы, как Duolingo, они позволяют создавать персонализированный учебный опыт, адаптируя обучение под индивидуальные успехи. Эта персонализация ускоряет процесс усвоения языка и поддерживает интерес учащихся.

Grammarly и Google ^* Duplex предоставляют обратную связь и исправления в реальном времени, что способствует улучшению устных и письменных навыков. Благодаря быстрому исправлению ошибок и точной обратной связи, которую обеспечивают приложения на основе нейронных сетей, учащиеся могут быстрее усваивать тонкости языка.

Контекстуальная практика осуществляется в иммерсивных учебных средах, созданных с помощью интеграций виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR). Реалистичные сценарии, предлагаемые такими платформами, как Mondly VR, способствуют языковой практике и помогают улучшить словарный запас, разговорные способности и уверенность в общении в контролируемой обстановке.

Оценка языковых навыков также претерпевает революцию благодаря нейронным сетям. Автоматические системы оценки эссе, такие как Pearson’s Intelligent Essay Assessor (IEA), и программы оценки речи, такие как SpeechRater от ETS, обеспечивают справедливые, последовательные и всесторонние оценки. Экзамены, такие как GRE и GMAT, используют адаптивное тестирование, которое в режиме реального времени изменяет уровень сложности, обеспечивая более точную и индивидуализированную оценку способностей.

Таким образом, нейронные сети существенно изменяют языковое образование, делая его более иммерсивным, эффективным и персонализированным, что меняет подходы к изучению и оценке языков в современном мире.

Список литературы:

1. Chen, L., Zechner, K., Yoon, S. Y., Evanini, K., Wang, X., Loukina, A., ... & Gyawali, B. (2018). Automated scoring of nonnative speech using the speechrater sm v. 5.0 engine. ETS Research Report Series, 2018(1), 1-31. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ets2.12198
2. Goenawan, N., & Wong, C. Duolingo Shared Task on Second Language Acquisition Modeling (SLAM). http://cs230.stanford.edu/projects_winter_2021/reports/70768216.pdf
3. Hussein, M. A., Hassan, H., & Nassef, M. (2019). Automated language essay scoring systems: A literature review. PeerJ Computer Science, 5, e208. https://peerj.com/articles/cs-208.pdf
4. O'Neal, A. L. (2019). Is Google^* Duplex too human?: exploring user perceptions of opaque conversational agents (Doctoral dissertation). https://repositories.lib.utexas.edu/bitstreams/6aada776-4de7-43f2-8e86-273bf280fdd0/download
5. Perwitasari, A. (2023). Are humans redundant? Automated scoring in learning and assessment. 8th, 21. https://www.gast.de/fileadmin/gast.de/GAST/4_PDF/2-Forschung-Entwicklung/Publikationen/8th_ALTE_Conference_Proceedings.pdf
6. Ramesh, D., & Sanampudi, S. K. (2022). An automated essay scoring systems: a systematic literature review. Artificial Intelligence Review, 55(3), 2495-2527. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10462-021-10068-2.pdf
7. Sadler, R., & Thrasher, T. (2021). Teaching Languages with Virtual Reality: Things you may need to know. CALICO Infobytes. https://calico.org/wp-content/uploads/2021/11/Infobyte_December_2021.pdf
8. Zhuang, Y., Liu, Q., Zhao, G., Huang, Z., Huang, W., Parфdos, Z., ... & Li, X. (2024). A Bounded Ability Estimation for Computerized Adaptive Testing. Advances in Neural Information Processing Systems, 36. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/0730b81dbc16cce7e85b519cb7fe5a8d-Paper-Conference.pdf

* (По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)