Использование промптов ChatGPT для изучения китайского языка как L2: исследование уровней CEFR и EBCL

1. Введение

ChatGPT представляет собой значительный прогресс в понимании и генерации естественного языка, предлагая универсальную помощь в задачах коммуникации и обучения. Его широкое использование поднимает ключевые вопросы о применимости чат-ботов для преподавания языков, особенно китайского. Данное исследование изучает, как учащиеся могут использовать специфические промпты для взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM) в качестве персонализированных чат-ботов, с целью таргетирования языковых уровней на основе Общеевропейских компетенций владения иностранным языком (CEFR) и проекта European Benchmarking Chinese Language (EBCL), уделяя особое внимание уровням A1, A1+ и A2.

2. Обзор литературы и теоретическая основа

Интеграция ИИ в образование, особенно в изучение языков, основывается на десятилетиях эволюции чат-ботов, от ELIZA до современных генеративных ИИ.

3. Методология: инженерия промптов для таргетирования уровня

Ключевая методология включает проектирование точных промптов для ограничения вывода LLM конкретными уровнями владения.

4. Экспериментальная установка и результаты

Систематическая серия экспериментов оценила соблюдение ChatGPT ограничений промптов.

5. Обсуждение: LLM как персонализированные репетиторы

6. Ключевая идея и перспектива аналитика

Ключевая идея: Это исследование не просто об использовании ИИ для изучения языка; это новаторский план по ограничению безграничной креативности генеративного ИИ, чтобы он соответствовал педагогическим рамкам. Настоящее новшество заключается в том, чтобы рассматривать промпт не как простой запрос, а как педагогический контроллер времени выполнения — набор инструкций, который динамически фильтрует обширные знания LLM для предоставления контента, соответствующего уровню. Это выходит за рамки чат-бота как собеседника к чат-боту как репетитору, осведомленному о учебной программе.

Логическая последовательность: Исследование правильно определяет основную проблему: неограниченные LLM ужасны для начинающих, потому что им не хватает встроенных педагогических ограничителей. Их решение элегантно просто: внедрить эти ограничители через инженерию промптов. Логика протекает от проблемы (неконтролируемый вывод) к механизму (списки EBCL как ограничения) к валидации (измерение соответствия). Это отражает техники в других областях ИИ, такие как использование кондиционирования в генеративных моделях (например, направление генерации изображений в моделях типа Stable Diffusion с помощью специфических дескрипторов) для управления выводом к желаемому распределению, формализованному как изучение условной вероятности $P(\text{вывод} | \text{промпт, ограничение EBCL})$.

Сильные стороны и недостатки: Сильная сторона заключается в практической, немедленно применимой методологии. Любой учитель может это повторить. Однако недостаток — узкая фокусировка на лексическом соответствии. Оно измеряет, использует ли ИИ правильные слова, но не то, создает ли он педагогически обоснованные последовательности, эффективно исправляет ошибки или выстраивает сложность — ключевые особенности человеческого репетиторства. Как отмечено в основополагающей теории «Зоны ближайшего развития» (Выготский), эффективное репетиторство динамически подстраивается под границу возможностей учащегося. Текущая инженерия промптов статична; следующий рубеж — динамическая, управляемая ИИ корректировка самих этих промптов на основе взаимодействия с учащимся.

Практические выводы: Для EdTech-компаний: низко висящий плод — создание библиотек промптов для каждого уровня CEFR и навыка (аудирование, распознавание иероглифов). Для исследователей: приоритет должен сместиться от соблюдения ограничений к валидации результатов обучения. Проведение A/B-тестов, сравнивающих практику с ИИ, управляемым промптами, с традиционными цифровыми инструментами. Для политиков: это исследование предоставляет конкретный аргумент для срочной разработки стандартизированных спецификаций «педагогического API» для ИИ в образовании — общих форматов для передачи целей обучения и ограничений любой LLM, аналогичных стандарту SCORM для электронного обучения.

7. Технические детали и математическая основа

Стратегия промптирования может быть сформулирована как задача оптимизации, где цель — максимизировать вероятность генерации LLM педагогически соответствующего текста ($T$) при заданном промпте ($P$), который кодирует ограничения EBCL ($C$).

Основная цель — максимизировать $P(T | P, C)$, где $C$ представляет набор допустимых иероглифов/лексики для целевого уровня (например, A1). Промпт $P$ действует как контекст кондиционирования, аналогично техникам в контролируемой генерации текста.

Упрощенная функция оценки $S(T)$ для проверки соответствия вывода может быть определена как:

$S(T) = \frac{1}{|T_c|} \sum_{c_i \in T_c} \mathbb{1}(c_i \in C)$

где $T_c$ — набор уникальных иероглифов в сгенерированном тексте $T$, $\mathbb{1}$ — индикаторная функция, а $C$ — набор ограничений EBCL. Оценка 1.0 указывает на идеальное соответствие. Эффективные промпты исследования увеличивают ожидаемое значение $E[S(T)]$.

Это связано с концепцией маскирования вероятности в декодер-трансформерах (архитектура, лежащая в основе моделей типа GPT), где вероятности токенов, не входящих в $C$, устанавливаются в ноль перед сэмплированием.

8. Результаты, графики и экспериментальные данные

Основной результат: Включение явных ограничений списка иероглифов в промпт привело к статистически значимому снижению использования иероглифов вне словаря (OOV) в сгенерированных ChatGPT диалогах и упражнениях.

Описание гипотетического графика (на основе выводов): Столбчатая диаграмма, сравнивающая два условия, показала бы:

• Условие A (Общий промпт): «Выступай в роли репетитора китайского для начинающего». Результат — высокий уровень OOV (например, 25-40% иероглифов вне списка A1), так как модель черпает из своего полного словарного запаса.
• Условие B (Ограниченный промпт): «Выступай в роли репетитора китайского для учащегося уровня CEFR A1. Используй в своих ответах только следующие иероглифы: [Список иероглифов A1]». Результат — значительно более низкий уровень OOV (например, 5-10%), демонстрируя эффективное соблюдение ограничений.

Ключевой вывод из результатов: Способность модели следовать сложным, встроенным инструкциям (список иероглифов) подтверждает осуществимость использования инженерии промптов в качестве легковесного «API» для педагогического контроля без тонкой настройки самой модели.

9. Аналитическая основа: пример использования промптов

Сценарий: Генерация простого диалога для учащегося уровня A1, практикующего приветствия и вопросы о самочувствии.

Слабый промпт (приводит к неконтролируемому выводу):
"Сгенерируй короткий диалог на китайском между двумя встречающимися людьми."
Риск: Модель может использовать лексику и структуры, далеко выходящие за рамки A1.

Сильный, педагогически ограниченный промпт (на основе методологии исследования):

Вы — ИИ-репетитор китайского языка, специализирующийся на обучении абсолютных новичков уровня CEFR A1.

**ЗАДАЧА:** Сгенерировать учебный диалог для учащегося.

**СТРОГИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ:**
1. **Лексика/Иероглифы:** Используйте ТОЛЬКО иероглифы из официального списка иероглифов EBCL A1 (предоставлен ниже). Не используйте никакие иероглифы вне этого списка.
   [Список: 你, 好, 我, 叫, 吗, 很, 呢, 什么, 名字, 是, 不, 人, 国, 哪, 里, 的, 了, 有, 在, 和, ...]
2. **Грамматика:** Используйте только простые предложения SVO и грамматические конструкции уровня A1 (например, предложения с 是, вопросы с 吗).
3. **Тема:** Диалог должен быть о "приветствиях и вопросах о том, как дела".
4. **Формат вывода:** Сначала предоставьте китайский диалог с пиньинем над каждым иероглифом. Затем предоставьте перевод на английский.

**Начните диалог.**

Этот промпт иллюстрирует подход исследования, встраивая педагогическую рамку (CEFR A1, список EBCL) непосредственно в набор инструкций, преобразуя LLM из генератора общего текста в целевого помощника в обучении.

10. Будущие применения и направления исследований

• Динамическая корректировка промптов: Разработка систем, в которых сам ИИ модифицирует параметры ограничений (например, постепенно вводя иероглифы A2) на основе оценки производительности учащегося в реальном времени, двигаясь к истинному репетитору в Зоне ближайшего развития.
• Мультимодальная интеграция: Комбинирование ограниченной генерации текста с ИИ генерации изображений (например, DALL-E, Stable Diffusion) для создания пользовательских визуальных пособий для сгенерированной лексики и диалогов, улучшая понимание логографических иероглифов.
• Коррекция ошибок и обратная связь: Разработка промптов, которые позволяют LLM не только генерировать контент, но и анализировать ввод учащегося (например, напечатанные предложения, транскрипции речи) и предоставлять корректирующую обратную связь, адаптированную к уровню учащегося.
• Стандартизация и совместимость: Создание открытых стандартов для «педагогических промптов» или метаданных, которые могут быть прочитаны любым образовательным инструментом ИИ, аналогично стандартам IMS Global Learning Consortium. Это позволило бы бесшовно делиться учебными активностями, специфичными для уровня, между платформами.
• Лонгитюдные исследования эффективности: Наиболее критическое направление — проведение долгосрочных исследований для измерения того, приводит ли обучение с репетиторами ИИ, ограниченными промптами, к более быстрому прогрессу, лучшему запоминанию и более высокому уровню владения по сравнению с традиционными методами или неограниченной практикой с ИИ.

11. Ссылки

1. Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An overview of chatbot technology. Artificial Intelligence Applications and Innovations, 584, 373-383.
2. Council of Europe. (2001). Common European Framework of Reference for Languages: Learning, teaching, assessment. Cambridge University Press.
3. European Benchmarking Chinese Language (EBCL) Project. (n.d.). Official documentation and character lists.
4. Glazer, K. (2023). AI in language education: A review of current tools and future potential. Journal of Educational Technology Systems, 51(4), 456-478.
5. Huang, W. (2022). The impact of generative AI on second language acquisition. Computer Assisted Language Learning, 35(8), 1125-1148.
6. Imran, M. (2023). Personalized learning paths through adaptive AI tutors. International Journal of Artificial Intelligence in Education.
7. Li, J., et al. (2024). ChatGPT and its applications in educational contexts: A systematic review. Computers & Education: Artificial Intelligence, 5, 100168.
8. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
9. Wallace, R. S. (2009). The anatomy of A.L.I.C.E. In Parsing the Turing Test (pp. 181-210). Springer.
10. Wang, Y. (2024). A meta-analysis of the effectiveness of chatbots in language learning. Language Learning & Technology, 28(1), 1-25.
11. Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.
12. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (Цитируется как пример фреймворка кондиционирования в генеративном ИИ).