Приложение на големите езикови модели в обучението по английски език
(Златинка Николова Джаджарова – ст. учител по английски език, в СЕУ „Св. Паисий Хилендарски“ – гр. Дупница)
Резюме: Иновациите в образователните технологии, използващи големи езикови модели (LLM), показват значителен потенциал за автоматизиране на трудоемкия процес при преподаване на английски език. Разработени са различни нововъведения, които автоматизират широк спектър от образователни задачи, включително генериране на въпроси към текст, създаване и оценяване на тест, предоставяне на обратна връзка, оценяване на есета и др.
Фокусът в настоящата статия е насочен към големите езикови модели и приложението им в обучението по английски език. LLM моделите се прилагат в различни образователни задачи. Например създаване на персонализирани учебни материали, адаптиране на съдържанието към индивидуалните нужди на учениците и предоставяне на обратна връзка в реално време. Също така предвиждането на бъдещи резултати, например успеваемост на учениците или ангажираност в учебния процес. Организиране и структуриране на информация по ясен и разбираем начин, например за създаване на учебни материали за часа по английски език. Предлагане на персонализирани ресурси за обучение, базирани на интересите и нуждите на учениците.
Ключови думи: големи езикови модели (LLM), преподаване на английски език, учебни материали, персонализирани ресурси, структуриране на информация
Постиженията в областта на генеративния изкуствен интелект и големите езикови модели стимулират създаването на множество иновации в образователните технологии. Тези технологии се стремят да автоматизират задачи, които отнемат много време и усилия, като генериране и анализ на текстово съдържание. Примери за такива задачи са създаването на въпроси с отворен отговор и анализ на анкети за обратна връзка от учениците.
Големите езикови модели са генеративни модели на изкуствен интелект, обучени на огромно количество текстови данни. Те могат да генерират текстово съдържание, което наподобява човешката реч, въз основа на входни данни на естествен език. Използвайки техники на дълбоко обучение и механизми на самовнимание, тези модели се фокусират избирателно върху различни части от входните текстове, в зависимост от поставената задача. Това им позволява да усвояват сложни шаблони и взаимоотношения между текстовите съдържания, като семантични, контекстуални и синтактични връзки.
Модели като GPT-3.5 и Gemini са предварително обучени с огромни количества данни от различни дисциплини, което им позволява да изпълняват задачи за обработка на естествен език с минимално или никакво допълнително обучение. Това намалява технологичните бариери пред иновациите, базирани на големи езикови модели, и позволява на изследователи и практикуващи да разработват нови образователни технологии, без да започват от нулата.
Пускането на пазара на ChatGPT, чатбот с изкуствен интелект, базиран на големи езикови модели, който се нуждае само от текстови инструкции без допълнително обучение или фина настройка, допълнително понижава бариерите за хора без техническа подготовка да се възползват от генеративните възможности на тези модели.
Големите езикови модели намират широко приложение в часовете по английски език, като значително подобряват преподаването и ученето. Те могат да генерират персонализирани учебни материали, съобразени с индивидуалните нужди и интереси на всеки ученик. Моделите могат да създават текстове за четене с различна трудност, от прости разкази за начинаещи до сложни статии за напреднали. Учителите могат да задават теми, които са от интерес за учениците, а моделите ще генерират текстове, съобразени с тези теми. Освен това, LLM моделите могат да обогатяват текстовете с мултимедийни елементи като изображения, видеоклипове и аудио записи, което прави четенето по-ангажиращо и интересно.
Генеративните модели на изкуствен интелект и големите езикови модели (LLM) революционизират образователните технологии, като предлагат нови начини за проверка на разбирането и усъвършенстване на учебните процеси. Една от основните им способности е генерирането на различни типове въпроси, като тестове с множествен избор, въпроси с отворен отговор и задачи за решаване на проблеми. Тези въпроси могат да оценяват различни нива на разбиране, от основното фактическо до по-дълбокото аналитично мислене, като предоставят незабавна обратна връзка, която помага на учениците да идентифицират областите, в които се нуждаят от подобрение.
LLM моделите също така са способни да разработват персонализирани упражнения, съобразени с нивото на владеене на езика на всеки ученик. Те могат да генерират разнообразни дейности, включително упражнения за граматика, речник, писане и говорене, както и интерактивни упражнения, които правят ученето забавно и ангажиращо. Освен това, моделите могат да препоръчват ресурси за изучаване на английски език, съобразени с индивидуалните нужди и интереси на всеки ученик, като предлагат уебсайтове, приложения, видеоклипове и книги, които са актуални и подходящи.
Едно от големите предимства на LLM моделите е тяхната способност да адаптират учебните материали към темпа и стила на учене на всеки ученик. Те могат да осигуряват допълнителни упражнения за учениците, които се нуждаят от повече подкрепа, и да персонализират съдържанието според интересите на учениците, като например спорт, музика или технологии. Това води до повишена ангажираност и подобрено разбиране на английския език, тъй като материалите са съобразени с нуждите и интересите на учениците.
Автоматизираното оценяване е друга важна функция на LLM моделите. Те могат да оценяват есета, като анализират граматиката, логическата последователност и релевантността на съдържанието, предоставяйки незабавна обратна връзка. Тестовете с множествен избор също могат да бъдат генерирани и оценявани автоматично, което спестява време на учителите. В реално време LLM моделите могат да предлагат корекции на граматиката, речника и структурата на изреченията по време на писмени упражнения, както и да предоставят подробни обяснения, които да помогнат на учениците да разберат грешките си.
Практикуването на езика се улеснява чрез симулации на разговори, където LLM моделите водят текстови диалози с учениците, симулирайки реални ситуации. Някои интеграции с разпознаване на реч могат да помогнат на учениците да упражняват своето произношение. Моделите могат също така да генерират въпроси въз основа на прочетени текстове за проверка на разбирането и да предоставят обобщения на текстове, което помага на учениците да схванат основните идеи и детайли.
LLM моделите подпомагат и обогатяването на речника, като предоставят дефиниции в контекст, примерни изречения за нови думи, синоними и антоними. Те също така улесняват планирането на уроци, като предлагат планове на уроци, дейности и ресурси въз основа на учебната програма, и създават интерактивни упражнения, които правят ученето ангажиращо.
Преводът и подобряването на езика са други важни аспекти, които LLM моделите поддържат, особено за ученици, които не говорят английски като роден език. Моделите могат да превеждат фрази, идиоми или цели текстове, улеснявайки разбирането и създавайки упражнения, които помагат на учениците да превеждат между родния си език и английския. Чрез интегрирането на LLM моделите в часовете по английски език преподавателите могат да създадат по-ефективна, персонализирана и ангажираща среда за обучение, което води до подобряване на резултатите на учениците.
Източници: