Kann eine Maschine Englisch unterrichten?



    Donald Trump Bitcoin Bot, AlphaGo-Sieg über einen der stärksten Spieler in Lee Sedoll, Englisch lernen - was verbindet diese drei Situationen? Überall ist maschinelles Lernen bis zu dem einen oder anderen Grad vorhanden.

    Ein Computer kann nicht nur eine Storyline wie Scheherazade erstellen oder auf Briefe anstelle von Nutzern wie Google Smart Reply antworten, sondern auch perfekte englische Lehrbücher erstellen.


    Dem Lehrer helfen


    Bei Skyeng geben alle Lehrer Unterricht über die interaktive Online-Plattform Vimbox. Alle Unterrichtsmaterialien, Übungen, Texte, Audio- und Videodateien werden auf der Plattform gespeichert. Der Unterricht in Vimbox ist in wenigen Minuten geplant: Der Lehrer sieht Tipps, welche Fragen er dem Schüler stellen muss, wie er die Übung am besten ausarbeitet und was er zu Hause stellen soll. Der Unterricht findet in einem interaktiven Format statt. Der Lehrer sieht, wie der Schüler die Übungen ausführt, welche Wörter er dem Wörterbuch hinzufügt und welche grammatikalischen Konstruktionen ihm Schwierigkeiten bereiten. Gleichzeitig kann er schnell helfen, das gewünschte Thema zu erklären.

    Dabei wird eine große Menge an Statistiken gesammelt. Die Plattform erfasst alle Aktionen von Schüler und Lehrer - wie viel sie gesprochen haben, welche Sprache, wie schnell der Schüler die Übungen gemacht hat, welche Antworten er erhalten hat und wo der Lehrer ihm geholfen hat. Wir können das Volumen der Hausaufgaben, die Geschwindigkeit der Interaktion mit Texten und Übungen, das Volumen der Erklärungen, die Anzahl der angehörten Aufzeichnungen und viele andere Parameter der Lehrer-Schüler-Interaktion im Unterricht bewerten. Der Schüler kann sowohl die Unterrichtsmaterialien als auch den Lehrer bewerten (der Lehrer sieht diese Bewertung nicht).



    Dieser Datensatz dient als Assistent für den Lehrer. Vor jeder Lektion erinnert ihn das System daran, wie viel Wortschatz der Schüler hat, welche Probleme in früheren Klassen aufgetreten sind, welche Aufgaben gegeben wurden und wie schnell der Schüler mit ihnen umgegangen ist usw., bis zu seinen Interessen und Hobbys. Dies ist eine wichtige Hilfe, da sich der Lehrer nicht an alle Details zu jedem seiner Schüler erinnern kann. Während der Lehrer diese Informationen jedoch selbst analysiert und eine Lektion auf der Grundlage seiner eigenen Schlussfolgerungen erstellt. Kann ihm eine Lernmaschine helfen?

    Wir denken schon. Die Menge an Informationen, die während des Unterrichts gesammelt werden, ist so groß, dass der Lehrer in fünf Minuten Vorbereitung auf den Unterricht einfach nicht alles verdauen kann. Und das Auto ist ganz. Darüber hinaus kann sie die Daten eines bestimmten Schülers mit einer Datenbank aller Schüler vergleichen, Muster identifizieren und anhand dieses Arrays die aktuelle Lektion im laufenden Betrieb analysieren und den Lehrern Tipps geben: Der Schüler wird Probleme mit dieser grammatikalischen Konstruktion haben, sich auf sie konzentrieren ;; Diese Aufgabe kann übersprungen werden, da sie keine Schwierigkeiten verursacht. Wir ersetzen sie durch diese. Dieses Thema ist für den Schüler interessant, aber mit diesem wird er höchstwahrscheinlich „schließen“ usw. Die Lernmaschine wird zu einer Art zweitem Backstage-Lehrer, was die Effektivität des Unterrichts erhöht.

    Der Einsatz von maschinellem Lernen ist für uns und die Wirtschaft von Vorteil:
    - Spart den Lehrern und Methodologen Zeit. AI kann sowohl Routinearbeiten als auch grundlegende Analysen übernehmen.
    - Erhöht die Effektivität der Lehrer. Die Maschine zeigt Ihnen immer an, ob der Lehrer etwas vergessen, verpasst oder einen Fehler gemacht hat.
    - Vor uns eröffnen sich eine Menge neuer Möglichkeiten. Wir können einzigartige Produkte herstellen, die uns vorher nicht zur Verfügung standen.
    - Schließlich können wir zu Recht über unsere High-Tech-Marketingmaterialien sprechen.

    Semantische Analyse


    Eine weitere Aufgabe aus dem Bereich des Sprachenlernens, die durch maschinelles Lernen erfolgreich gelöst werden kann, ist die Erstellung eines semantischen Analysators. Angenommen, Sie lesen Text auf Ihrer Lieblingswebsite oder veröffentlichen ihn in einem sozialen Netzwerk. Wenn Sie auf ein unbekanntes Wort auf Englisch stoßen, benötigen Sie in diesem Zusammenhang eine Übersetzung. Nicht alle Varianten der Bedeutung des im englisch-russischen Wörterbuch vorgestellten Wortes und keine maschinelle Übersetzung der gesamten Phrase, nämlich die Übersetzung dieses Wortes an dieser Stelle. Der semantische „Parser“ analysiert alle Wörter im Text und die Verbindungen zwischen ihnen und erstellt ein Markup, um die relevante Bedeutung des gewünschten Wortes abzurufen.
    Alle möglichen semantischen Beziehungen manuell einzuschlagen, ist eine fast unmögliche Aufgabe. Hier hilft auch maschinelles Lernen. Der Lehrer „korrigiert“ im Verlauf einer regulären Lektion einfach die automatische Übersetzung, und der Analysator versucht, nach dem Betrachten des umgebenden Textes alle Muster zu erkennen und sich daran zu erinnern. Ein paar solcher Korrekturen - und das Ergebnis der Übersetzung kommt dem Ideal nahe.

    Ein semantischer Analysator hilft Ihnen, Texte zu lesen, relevante Übersetzungen sofort zu erhalten und Ihrem persönlichen Wörterbuch Wörter in der richtigen Bedeutung hinzuzufügen. In Vimbox ist ein Wörterbuch funktional einer mobilen Anwendung zugeordnet, mit der Wörter zwischen den Lektionen wiederholt werden. Die Arbeit der mobilen Anwendung basiert auf einem Algorithmus, der den systematischen Betrieb des Langzeitgedächtnisses kopiert, sodass das Speichern von Wörtern nicht zufällig, sondern in bestimmten Intervallen erfolgt. Dies ist jedoch das Thema für eine separate Veröffentlichung, die wir ebenfalls vorbereiten.

    Perfektes Tutorial


    Der Prozess der Verbesserung des Inhalts von Lehrmaterialien ist eine wichtige Aufgabe, über die sich alle weltweiten Lehrbuchverlage wie Oxford University Press, Macmillan, Cambridge und Pearson Sorgen machen. Die von Skyeng gesammelte umfangreiche statistische Datenbank über Schüler-Lehrer-Beziehungen bietet in dieser Angelegenheit eine unschätzbare Hilfe.

    Wir haben 308.000 Lektionen auf der Vimbox-Plattform analysiert und sind zu interessanten Ergebnissen gekommen. Zum Beispiel gibt es Übungen, die Lehrer regelmäßig überspringen und ihre Schüler nicht fragen. Es gibt Übungen, bei denen die Anzahl der richtigen Antworten 98% erreicht. Wir haben uns gefragt: Was bedeuten solche Übungen, sind sie aus Sicht des Schülers nicht zu leicht und offensichtlich? Haben sie eine pädagogische Wirkung?


    Der Lehrer überspringt diese oder jene Übung aufgrund seiner eigenen Erfahrung und Intuition. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und gesammelten Daten können wir ein System erstellen, das die Erfahrung und Intuition aller unserer Lehrer gleichzeitig simuliert und damit für jeden Schüler eine „perfekte Lektion“ und aus diesen Lektionen ein personalisiertes „ideales Lehrbuch“ erstellt.



    Wenn Sie Englisch lernen, können Sie das Lehrbuch analysieren und eine Art Google Knowledge Graph erstellen. In welcher Reihenfolge wird beispielsweise das zuvor übergebene Material sowohl lexikalisch als auch grammatikalisch wiederholt, ob die Grammatik korrekt studiert wird und wie genau die Themen untersucht werden. Sie können die optimale Hörlänge für ein bestimmtes Englischniveau ermitteln, die Anzeige von Videos anpassen, das optimale Modell für abwechselnde schriftliche und mündliche Übungen - all dies wird mithilfe des maschinellen Lernens möglich sein. In unserem Essay-Tool können wir typische Fehler in der schriftlichen Arbeit der Schüler analysieren und die Arbeit in einem halbautomatischen Modus überprüfen, indem wir Tipps zur Optimierung der Arbeit ausgeben.

    Wir stehen noch am Anfang der Reise, deshalb sind wir aktiv an allen modernen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens interessiert und versuchen, an Experimenten zu diesem Thema teilzunehmen. Ein solches Experiment ist die BlackBoxChallenge , deren Partner die Skyeng School ist. Python-Kenner können versuchen, künstliche Intelligenz zu erschaffen - ein Agent, der in die Black Box geschickt wird, wo unbekannte Abenteuer und Rätsel auf ihn warten. Am Eingang haben die Teilnehmer keine Informationen darüber, was in der Box passiert, und sie müssen einen Agenten erstellen, der lernen kann, wie man das Spiel mit unbekannten Regeln spielt.
    Der Wettbewerb geht bereits zu Ende - die Entscheidungsfindung endet am 30. Mai.

    Der Preisfonds beträgt 600.000 Rubel, jetzt kämpfen ungefähr 1.280 Menschen dafür.

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