Практически с любым приложением для изучения иностранного языка можно поговорить на немецком. Однако, приложение, которое все понимает и может качественно скорректировать ошибки, — это уже другая задача.
Зачастую программе трудно разобрать немецкое произношение. Не забыли ли вы умлаут над гласной? Правильно ли произносите звуки, образуемые в гортани? Неужели приложение с радостью сообщило, что вы хорошо поработали, в то время как носитель немецкого языка вздрогнул бы, услышав, как вы исказили слово?
Немец, вероятно, не предал бы этому значения, а приложению для изучения языка следовало бы. Эффективность программ по изучению языка определяется тем, насколько хорошо они распознают и корректируют, казалось бы, незначительные ошибки в произношении. Чтобы достичь этого, необходима специализированная языковая программа с обратной связью, которая может выявлять различия в произношении и правильно интерпретировать речь учащихся. В настоящее время такой технологии не существует, несмотря на растущую потребность в глобальной коммуникации.
«Учитывая, что английский является международным языком, успешное общение, непременно зависящее от разборчивости речи, требует хорошего акцента», — сказала Оим Канг, профессор прикладной лингвистики, изучающий особенности произношения и обучение второму языку. «Тем не менее, преподаватели иностранного языка часто обеспокоены медленным процессом обучения правильному произношению, у них нет систематического способа оценки речевых изменений каждого учащегося, а сами ученики не могут отследить свой прогресс».
Для того чтобы решить эту проблему, главный исследователь Канг, получила грант в размере 300 000 долларов США от Национального научного фонда по программе ранних концептуальных грантов для поисковых исследований, чтобы выявить объективные показатели разборчивости речи, специфичной для каждого учащегося. Начальный этап проекта направлен на разработку оперативного набора показателей, основанных на речи, языке и восприятии, для объективной оценки разборчивости речи с целью улучшения методик обучения второму языку.
Этот модернизированный метод изучения языка будет использовать передовую технологию классификации акцентов на основе автоматического распознавания речи (ASR), которая даст как учителям, так и учащимся индивидуальную и объективную обратную связь. На первом этапе проекта будут определены базовые критерии для оперативных целей и установлена обратная связь по оценке концепции. Последующие этапы должны превратить этот подход с использованием ASR в гораздо более эффективную технологию для изучения языка.
Эта модель поможет преподавателям оценить уровень разборчивости речи учащихся и позволит ученикам самостоятельно регулировать свой прогресс в обучении. Канг считает, что такой подход может кардинально изменить изучение языка, обеспечив более эффективное обучение в учебных залах, а также создав непринужденную среду обучения для людей, беспокоящихся о незнании некоторых слов. Обратная связь по оценке качества произношения на основе машинного обучения будет анализировать речь учащихся, учитывая наиболее желательный паттерн произношения для изучающих второй язык, а не произношение носителя языка. Исследователь отметила, что её программа создается на основе сравнения произношения людей, разборчиво говорящих на втором для них языке, следовательно, она более удобна для учащихся.
«Это довольно инновационный проект, потому что ни в одной из областей изучения языка не существует программ с обратной связью для учащихся», — сказала Канг. «Люди разрабатывают различные технологии для изучения языка, но их эффективность всегда остаётся под вопросом. Ни одна программа не решает проблемы учащихся напрямую».
Повышение качества обучения языку обладает преимуществами и для экономического развития. Соединенные Штаты являются домом для тысяч квалифицированных специалистов из неанглоязычных стран, многие из которых работают в различных областях STEM. Более эффективное изучение языка сделает их более успешными в сфере коммуникации. Кроме того, этот междисциплинарный проект предоставляет различные возможности для практического обучения и получения опыта, как для аспирантов, так и для студентов бакалавриата в области языкового образования, прикладной лингвистики, компьютерной инженерии и речевых технологий.
Это особенно важно для Аризоны, где проживает большое количество людей, для которых английский язык не является родным, в том числе более 75 000 учащихся, изучающих его в государственных школах штата. Когда эта программа будет разработана, студенты и педагоги получат инструмент преподавания и обучения, соответствующий их потребностям.
Канг сотрудничает с ведущими исследователями: Джоном Хансеном из Техасского университета в Далласе и Стивеном Луни из Университета штата Пенсильвания. Это исследование, в силу своего междисциплинарного характера, также будет способствовать достижению прогресса в других областях, включая технологии компьютерных наук, системы обратной связи с исправлением ошибок, разработку алгоритмов и искусственный интеллект. Исследователь также ожидает увидеть больше междисциплинарной работы между лингвистикой, информатикой, образованием и наукой о речи. Для Канга, чья исследовательская карьера направлена на улучшение успешной глобальной коммуникации, это дорога в будущее. Она подает еще одну заявку на предоставление гранта в размере 1 миллиона долларов, чтобы продолжить эту работу.
«Подходы на основе ASR, связанные с искусственным интеллектом, используются в различных областях исследований, включая, безусловно, область языкового образования», — сказала Канг. «Технологии являются неизбежным аспектом инструментов преподавания и изучения языка, и мое исследование представляет прямые доказательства эффективности внедрения передовых технологий в языковые классы».
Источник: https://news.nau.edu/ Перевод: Хорунжая Варвара