Umjetna inteligencija u nastavi stranih jezika
KAKO KORIŠTENJE UMJETNE INTELIGENCIJE MIJENJA ULOGU NASTAVNIKA?
Stručnjak za didaktiku stranih jezika prof. dr. Torben Schmidt bitan je ekspert na polju digitalnog učenja stranih jezika. U razgovoru sa dr. Moritzom Dittmeyerom on objašnjava u čemu je potencijal tehnologija umjetne inteligencije u savladavanju stranih jezika te kakvi izazovi u tom kontekstu postoje.
Umjetna inteligencija je sveprisutna. Napredne tehnologije, posebno u oblasti NLP-a (Natural Language Processings), kao i mogućnost da se obrađuju ogromne količine podataka, čine da se razvija sve više alata i programa koji nam u svakodnevici pomažu pri govoru i pisanju.
Ali kako se ovakav razvoj odražava na učenje stranih jezika i na didaktičke pristupe u podučavanju i učenju stranih jezika? Koje su tehnologije umjetne inteligencije posebno pogodne kao pomoć u sticanju znanja stranog jezika, a gdje su najveći izazovi u primjeni? I šta to sve znači za nastavnike u online nastavi i nastavi uživo?
Profesore Schmidt, Vi ste profesor za didaktiku engleskog jezika. Šta je to što iz oblasti učenja i podučavanja engleskog jezika možemo prenijeti na njemački? U pogledu tehnološki podržanog učenja razvoj je posljednjih godina bio intenzivan.
Didaktike različitih stranih jezika, ovdje posebno engleskog i njemačkog kao stranog jezika (DaF), uopšte se ne razlikuju u velikoj mjeri. Mi smo zapravo jedna velika zajednica, community, baš zato što digitalno učenje sa sobom nosi povezujući element. Diskursi su i preko granica faha i jezika vrlo slični.
Ipak, mislim da mi didaktičari za engleski jezik uživamo određene prednosti: kao prvo samom činjenicom da engleskih govornika ima puno više. Nadalje, imamo znatno više profesora lingvistike i projekata u oblasti kompjuterske lingvistike. Zbog svega toga smo mi koji se bavimo didaktikom engleskog jezika posljednjih godina bili u stanju da damo određene smjernice, posebno kada je riječ o kompjuterski podržanom učenju stranih jezika.
Kompjuterski podržano učenje stranih jezika, možete li ukratko objasniti šta je to zapravo i kako to funkcioniše?
Pojam kompjuterski podržanog učenja stranih jezika nije nov. Computer Assisted Language Learning, skraćeno CALL, postoji već desetljećima. Općenito govoreći, ta oblast se bavi oblicima i postupcima učenja i podučavanja stranih jezika. U tome bih ja razdvojio tri oblasti:
Kao prvo, govorimo o izgradnji inteligentnih sistema za vježbu, pomoću kojih se može vježbati, recimo, gramatika, vokabular ili slušanje sa razumijevanjem. Analizom i obradom podataka ti bi programi i onima koji jezik uče i onima koji ga podučavaju trebali dati optimalnu povratnu informaciju o napretku u učenju.
Drugo je razvoj alata, koji će onima koji uče pomoći da, na primjer, prevode tekstove ili da sami pišu eseje. I za pripremu usmenih prezentacija postoje programi koji učenike u tome mogu podržati. Ti programi pomažu da se oblikuju slajdovi ili da se tekst koji se govori u toku prezentacije jezički i sadržajno poboljša i optimizira.
Treća oblast je primjena medija u nastavi u smislu prenošenja sadržaja i davanja poticaja. Pristup materijalima za učenje stranih jezika postao je vrlo jednostavan. Integracijom odgovarajućih digitalnih materijala u nastavu, oni koji uče mogu upoznati autentične diskurse, govore i jezičke prakse.
Sve su to mogućnosti koje po prirodi stvari u velikoj mjeri mijenjaju djelovanje onih koji jezik podučavaju.
Prije nego se pobliže pozabavimo promjenama za nastavnike i nastavnice, želio bih da progovorimo o temi umjetne inteligencije. Upravo u oblasti kompjuterski podržanog učenja stranih jezika primjena umjetne inteligencije je u međuvremenu dobila značajnu ulogu. Šta konkretno treba da zamislimo kada kažemo umjetna inteligencija i kako nam to može koristiti u učenju i podučavanju stranih jezika?
Kada je posrijedi uloga umjetne inteligencije u nastavi jezika, kao prvo se moramo upitati šta su to uopšte osnovni zadaci i sposobnosti nastavnika. Ovdje ću istaći dva aspekta, mada je još puno toga potrebno da bi neko bio dobar nastavnik: koordinacija materijala i vježbi sa jedne strane, te sa druge strane analiza uspjeha onih koji jezik uče.
To je nešto gdje ćemo u bliskoj budućnosti vidjeti puno više inteligentnih tutorskih sistema za vježbanje. Inteligencija tih sistema odlikuje se time da su u stanju npr. analizirati puteve učenja i greške učesnika/ca na kursu.
Onda se može predvidjeti koliko je vjerovatno da će neki učenik sa znanjem kakvo je kod njega identifikovao sistem, uspješno savladati određeni zadatak. Osim toga, ti su sistemi u mogućnosti da procijene koja je povratna informacija za onoga koji uči odgovarajuća.
Čime se odlikuju ti inteligentni sistemi? Zašto je uopšte dobro da oni koji podučavaju strani jezik koriste metode umjetne inteligencije kao podršku?
U normalnoj situacija nastavnik ima u jednoj grupi 20 do 30 učenika/ca, čije ponašanje u toku učenja treba posmatrati. Prednost umjetne inteligencije ovdje je u tome da je moguće analizirati hiljade učenika i učenica iz mnogobrojnih grupa ili škola. U takvoj situaciji je moguće još bolje, sistematičnije i brže ustanoviti koji zadaci su za kojeg učenika u kojem momentu odgovarajući, a koji nisu.
Umjetna inteligencija može biti od pomoći u odabiru materijala, kao i u drugim segmentima učenja, a ne samo prilikom vježbanja - dakle na određeni način to je sistem asistencije onima koji jezik podučavaju ili onima koji pišu udžbenike. Danas je, pojednostavljeno govoreći, obično takva situacija da nastavnik za obradu neke teme odabere tekst iz nekog udžbenika, kojeg onda moraju obrađivati svi učenici. Uz pomoć tehnologije nastavnik ne samo da može pronaći i odabrati tekstove, nego ih može još i pojednostaviti, pripremiti ili čak potpuno samostalno sačiniti novi tekst, kako bi učenicima ponudio neku vrstu jezičkog menija sa odgovarajućim tekstovima koji potiču učenje. To bi, naravno, sa aspekta diferenciranja procesa učenja bila odlučujuća prednost.
Objasnili ste da već postoji mnogo programa koji mogu podržati nastavnike prilikom oblikovanja zanimljive, individualizirane nastave jezika okrenute budućnosti. Da sada obrnemo stvar i da Vas upitamo: da li nove tehničke mogućnost upravo na polju umjetne inteligencije predstavljaju opasnost za nastavnike/ce tj. za njihovu struku? Šta biste Vi kazali voditeljici online kursa jezika koja se boji da će za duži ili kraći vremenski period njeno radno mjesto biti ukinuto?
Strahovi su potpuno neopravdani; ja sada samo mogu da kažem da nema razloga za brigu. I dalje ćemo trebati nastavnike i nastavnice, dobro obrazovane stručnjake za strane jezike, koji će se služiti interesantnim sadržajima i metodama specifičnim za njihov fah i pri tome raditi kompetentno i kritički promišljati to što rade. Osim toga, nastavnici i nastavnice su od esencijalnog značaja i prilikom planiranja nastave, te kada je neophodno pristupiti empatično onima koji uče strani jezik i ohrabriti ih.
Naravno da postoje oblasti u kojima će tehnologije učenja i dalje napredovati krupnim koracima. To su oblasti vježbanje sa fokusom na formi, učenje jednostavnih oblika pismene i usmene komunikacije, kao i korištenje programa sa alatima za sticanje određenih jezičkih sposobnosti. Mislim da u tim oblastima inteligentni sistemi mogu biti od velike pomoći.
Ovdje je ponovno bitna informatička pismenost nastavnika. Od centralnog je značaja da nastavnici poznaju odgovarajuće aplikacije, te da su u stanju da podatke i rezultate pripremljene na taj način kompetentno koriste. U međuvremenu postoje studije koje pokazuju da korištenje inteligentnih digitalnih sistema u nastavi, recimo prilikom vježbanja, dovodi do boljih rezultata u učenju.
Danas je analogno vježbanje u nastavi poprilično „pucanj naslijepo“. Programi asistencije nastavnicima mogu pomoći da analiziraju napredak u učenju, te da na osnovnu toga planiraju daljnji rad. Kada se nastavni kadar jače okrene digitalnom okruženju za vježbanje, te u fazi vježbanja počne koristiti tzv. Teacher-Dashboards, koji analiziraju i pripremaju podatke o učenicima, onda će automatski biti informisani o tome koji učenici upravo imaju najviše problema, gdje su ti problemi, te da li prelazak na iduću fazu nastave već u tom trenutku ima smisla ili je pak neophodno prvo još produbiti znanje.
Nastavnici u takvoj situaciji mogu da lično pristupe pojedinim učenicima, da im neke stvari još jednom objasne, te da im na raspolaganje stave nove zadatke, možda čak i one koje im je predložio sistem.
Želio bih da nastavnici u ovoj oblasti dobiju snažnu podršku, kako bismo ih osposobili da kompetentno primjenjuju digitalne sisteme, posebno u fazi vježbanja.
Budućnost učenja jezika leži u modelu Blended Learning tj. integrisanog koncepta učenja: to je kombinacija individualno prilagođene nastave sa zanimljivim, modernim sadržajima koja se izvodi bez računara, i digitalnih faza vježbanja sa adaptivnim i personaliziranim materijalima i primjenom svih inteligentnih alatnih programa.
Za kraj našeg razgovora želio bih da porazgovaramo i o našem radu u Goethe-institutu. Šta biste Vi nama na Goethe-institutu preporučili? Da li da i mi razvijemo neku pametnu jezičku aplikaciju koja može stati u džep ili u torbicu, ili da radije pokušamo da dalje moderniziramo naše dosadašnje kurseve, koji su sadržajno i didaktički visokokvalitetni, ali su ipak klasično strukturirani?
Mislim da bi se isplatilo da u postojeće kurseve na određenim tačkama, korak po korak, integrišete nove tehnologije. U svakom slučaju polazna tačka treba da budu ciljne grupe specifične za Goethe-institut, te sve ono po čemu su Goethe-kursevi inače prepoznatljivi.
Ne mislim da bi bilo pametno da sada počnete sami da razvijate neku najbolju moguću adaptivnu platformu za njemačku gramatiku. Za to je potreban sasvim drugačiji pristup, te bi prvo bilo potrebno generisati ogromne količine jezičkih podataka.
Ja bih dakle pogledao kako su kursevi do sada bili strukturirani i na kojim mjestima lokalno mogu biti poboljšani primjenom postojećih tehnologija i metoda. Tu bi možda korisni bili alati koji specijalno potiču jezičke kompetencije. Pomoću alata Chatbots učenike je moguće, koristeći definirane scene, približiti određenim formama komunikacije.
Nadalje, oblast dijagnoze i povratne informacije vrlo je bitan. Ovdje se na primjer radi o pitanju kako učenike pomoću inteligentnih sistema bolje informisati o njihovom procesu učenja i njihovom napretku, kao i o njihovim deficitima. Međutim, bilo bi vrlo pametno generisati podatke koji bi obuhvatali veliki broj različitih kurseva, kako bi saznali koje su to tipične greške i teškoće učenika. Tako je moguće saznati kako je kurseve i povratne informacije potrebno oblikovati u budućnosti, kako bi učenicima bio omogućen najveći mogući uspjeh u procesu učenja.
Ukupno gledano mislim da smijete biti hrabri bez ustručavanja! Posjedujete ogroman korpus podataka. Ako ga budete koristili zajedno sa metodama umjetne inteligencije, onda ono što već svakako dobro radite, možete raditi još bolje.
Osim toga razmislio bih o tome u kojim manjim poljima bi bilo pametno razviti nešto vlastitim snagama. Pri tome zaista mislim na neki alat umjetne inteligencije kao recimo Kako inteligentno vježbati 1000 najčešćih riječi u njemačkom jeziku. Čak i da tu već postoje programi, moguće je razviti neku aplikaciju specifičnu za pristup kakav se njeguje na Goethe-institutu, gdje bi u središtu bio upravo vokabular sa kurseva na Goethe-institutu.
Nadalje, oblast dijagnoze i povratne informacije vrlo je bitan. Ovdje se na primjer radi o pitanju kako učenike pomoću inteligentnih sistema bolje informisati o njihovom procesu učenja i njihovom napretku, kao i o njihovim deficitima. Međutim, bilo bi vrlo pametno generisati podatke koji bi obuhvatali veliki broj različitih kurseva, kako bi saznali koje su to tipične greške i teškoće učenika. Tako je moguće saznati kako je kurseve i povratne informacije potrebno oblikovati u budućnosti, kako bi učenicima bio omogućen najveći mogući uspjeh u procesu učenja.
Ukupno gledano mislim da smijete biti hrabri bez ustručavanja! Posjedujete ogroman korpus podataka. Ako ga budete koristili zajedno sa metodama umjetne inteligencije, onda ono što već svakako dobro radite, možete raditi još bolje.