2024年1月20日
人工智能理解语意的能力超越了大多数人类，然而正是人类为语言赋予了意义。
人工智能已开始加速学习语言
为了掌握自己的每日步数和睡眠时间，数以千万计的用户正在使用Strava和Sleep Cycle等健康类APP。只要看看这个庞大的人数，你就会明白人们在追求目标时多么需要数据支持。语言学习也不例外。
在语言学习领域，人工智能终于能够实时收集学生们的语音数据了。要知道就在不久前，它还只能分析自学部分的语音，对即兴而发的对话则束手无策。然而今天，只要你有合适的数据，人工智能就能进行洞察分析。
每天提供超过5000小时的在线课程，这正是EF的独特之处。当人工智能遇到如此大规模的数据集，它就能判断学员的优势和不足，识别出谁在小组课上发言最多、谁躲在课堂的角落，还能标记出“关键学习事件”—“也就是学员们突然醍醐灌顶的时刻，”EF Corporate Learning 全球学术事务主管David Bish博士解释说。Hult EF是EF旗下的B2B部门。
我们可以用人工智能来赋予人们更强的学习能力。
人工智能还可以追踪教师用语，为培训机构提供更多一重质量保证。EF人工智能与教育科技副总裁Tim Hesse表示，通过分析课程流程，EF教育科技团队可以“优化教学内容，让课程变得越来越好。我们用人工智能来赋予人们更强的学习能力。”
对教师而言，人工智能由于缩短了课程规划和改作业等过程，能节省大量时间。EFSET Workplace是使用人工智能判卷子的一个好例子，这个开创性的语言能力测试评估的是阅读、写作、口语和听力技能。过去，老师们常常需要两天时间才能判完卷子，而使用EFSET Workplace后，考试成绩即刻可得。
EF教育科技创意与设计副总裁Tim Ackroyd强调了人工智能在打造个性化课程方面的潜力。“它使教学内容更贴合每位学生的实际需求，也更好记忆。”他发现，人工智能给学生们创造了更多课后练习机会。学生们最希望掌握的技能是口语，而提高口语水平的最有效方法是多参与真正的对话，无论是在课堂上还是在真实世界中。“我们现在的人工智能工具已经非常接近与真正的人类对话”，Ackroyd把它称为由人工智能驱动的“自学的演变”。
综合这些因素来看，人工智能正在让自学体验变得更强大，让老师们能够提供更多以学生为中心的课程，更不用说它具有全天24小时可进入课堂的便利性，以及能让学生们在课堂内外获得始终如一的支持。
通过持续学习逐渐完善的数据模型
人工智能可以学习任何基于规则的东西，因此能熟练掌握任何语言。但语言不是一成不变的。它的背后是文化，而且会随着时间的推移而演变——这就是为何同样都是说“秋天”，美国人用“fall”这个单词，而英国人用“autumn”，这也解释了为何莎士比亚的英语听起来与我们今天的语言大不相同。语言从本质上来说处于不断变化之中——这个过程由人类驱动。人工智能真能捕捉到所有细微差别吗？
在Hesse看来，完全可以。“OpenAI（ChatGPT背后的公司）、谷歌、还有其它一些大公司已经做得非常出色，因为他们的模型是基于非常庞大的数据集而训练的，任何公开可用的内容全都进入了它们的数据集，其中也包含了书面语和口语的海量差异。”
我们可以分析自己数十万小时的音频。
“经过训练，这些强大的系统能非常精细化地评估学生的能力，因为我们可以分析我们自己数十万小时的音频。”准确地说，EF有20万节录音课，这是英语学习者最大的口语数据集。因为它来自学员，“它是不完美的，所以我们对照海量的语言来评估它，就能帮助学生了解自身与现实生活中讲英语的人相比有哪些优势和不足。”
“另一件很棒的事情是我们如何让它具有地域公平性，”Hesse说。虽然欧洲通用语言参考框架（CEFR）定义的水平程度非常宽泛，但人工智能让我们看到了一个颗粒度更细的画面。“不同地区对流利度的定义是不同的，所以，打个比方来说，我们可以将来自中国、巴西或瑞典的学生与同地区的学生进行比较。”
监测课堂上的讲话，以标记关键的学习时刻
自学学生的互动角色扮演
将学生与同地区的其他英语使用者进行比较
EF Hello借助人工智能聊天机器人为学生提供支持
帮助教师生成个性化的课程内容
为教师提供质量保证
但即使有了这些能力，当我们说到语言时，要考虑的不仅仅是词汇和语法。比如说，我们还会考虑手势和面部表情，在不同的地方它们有不同的含义。再比如说，社会语言学态度——即我们对单词、语法和发音的选择——暗示了我们的身份，包括我们的年龄、性别和社会经济背景。这些因素并不是靠嘴表达的，却也成为交流的一部分，不同的语言对它们有不同的理解，甚至在不同地区之间，人们的理解也不一样。
正如Bish所说，“机器人没有护照，也没有文化遗产”——而人类的交流仍然有鲜明的文化和圈层烙印。“学生们一次又一次地告诉我们，他们想与来自世界各地的人一起上课，就像参加国际会议一样。他们想在真实的工作环境中练习。”
人工智能的语言流利度不是问题，但它从未像人类一样学习
人工智能可以不眠不休地吸收语言模式，但它并没有经历过语言学习的艰难过程。而这正是掌握了第二语言的老师们能真正与学生分享的体会，甚至比“母语”老师更能与学生们产生共鸣。
“语言学习是一个痛苦的过程，” Bish说。“你必须在一定程度上改变自己的行为和个性，变得更大胆。学员需要一个安全的环境去冒险。”这需要情商——能够理解手势、表情和其他细微动作的能力。
人工智能可以为学生提供“一个安全的空间，让他们在进入课堂前建立信心，”Ackroyd说。“我认为，清楚何时与人工智能互动以及何时与人类互动真的很重要。”
Bish表示，人工智能在支持教师时效果最好。“在语言课堂上，我们把人际互动放在首位，因为我们从研究中知道，人们是通过人际互动学会一门语言的。”我们不但没有取代人类，“反而需要更多的老师，因为一对一课程以及与老师的频繁接触正是需求所在。
最终，“这是一个人际交往的过程，教师在这个过程中管理期望值、提供反馈并建立信任。当我们安排了与人工智能的三分钟对话，我们不会想让它去控制课程。人工智能可以指出学生哪儿犯了错，但这要和教学法结合起来使用，” Bish说。
教学法的技巧在于，清楚学生是需要一句温柔的鼓励，还是需要一些空间自己解决问题。人工智能就像飞机上一位高效的副驾驶员，“它帮助老师们在正确的时间获得正确的内容，为学习提供动力，然后让到一旁，让专业的人做专业的事。”
责任感的力量
这并不意味着人工智能的作用仅限于语法和词汇。Bish说：“我们发现学员并不是每节课都有饱满的学习热情。如果通往流利外语的道路不是一条直线，那么人们很难一直情绪高昂。”
这就是人工智能可以发挥作用的地方。根据学员在沉浸式在线课堂上的表现，EF的人工智能系统可以针对他们的语言能力生成详细的数据洞察分析，涵盖从语法点到自信心的各个维度。Ackroyd说：“帮助学生看到自己的微小进步很重要，要定期让他们知道自己的努力得到了什么回报。这有点像BMI（体重指数）向你展示什么是健康的，什么是不健康的。”这些结果能帮助学生真正了解自己的表现和行为后果。
就像有一个竞选伙伴一样，责任感会推着你往前走。Bish说：“我们在最近的研究中发现，如果你和一个人类一起上课，而不是人工智能一起上课，就更有可能准时出现在课堂，因为你不想让这个人失望。这种社会情感关系实际上是语言学习能坚持下去的原因——这一点不可或缺。”
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