Kutumia ChatGPT kwa Kujifunza Kichina kama Lugha ya Pili: Utafiti wa Viwango vya CEFR na EBCL

1. Utangulizi

ChatGPT inawakilisha maendeleo makubwa katika uelewa na uzalishaji wa lugha asilia, ikitoa usaidizi mbalimbali kwa kazi za mawasiliano na kujifunza. Matumizi yake makubwa yanaleta maswali muhimu kuhusu umuhimu wa chatboti katika kufundisha lugha, hasa Kichina. Utafiti huu unachunguza jinsi wanafunzi wanaweza kutumia maagizo maalum kutumia Mfano wa Lugha Kubwa (LLM) kama chatboti binafsi, kwa lengo la kulenga viwango vya lugha kulingana na Mfumo wa Kawaida wa Ulaya wa Kumbukumbu ya Lugha (CEFR) na Mradi wa Kipimo cha Kichina cha Ulaya (EBCL), ikizingatia hasa viwango vya A1, A1+, na A2.

2. Mapitio ya Fasihi na Mfumo wa Kinadharia

Ujumuishaji wa AI katika elimu, hasa kwa kujifunza lugha, unategemea mabadiliko ya miongo kadhaa ya chatboti, kuanzia ELIZA hadi AI ya kisasa inayozalisha.

3. Mbinu: Uundaji wa Maagizo kwa Kulenga Kiwango

Mbinu kuu inahusisha kubuni maagizo sahihi ili kuzuia matokeo ya LLM kwa viwango maalum vya uwezo.

4. Usanidi wa Jaribio na Matokeo

Mfululizo wa majaribio ya kimfumo ulitathmini uzingatiaji wa ChatGPT kwa vizuizi vya maagizo.

5. Majadiliano: LLM kama Walimu Binafsi

6. Uelewa Muhimu na Mtazamo wa Mchambuzi

Uelewa Muhimu: Utafiti huu sio tu kuhusu kutumia AI kwa kujifunza lugha; ni mwongozo wa kwanza wa kuzuia ubunifu usio na mipaka wa AI inayozalisha ili kutoshea mifumo ya kielimu. Ubunifu halisi ni kuchukulia maagizo sio kama swali rahisi, bali kama kidhibiti cha kielimu cha wakati wa utekelezaji—seti ya maagizo ambayo huchuja ujuzi mkubwa wa LLM ili kutoa maudhui yanayofaa kwa kiwango. Hii inapita zaidi ya chatboti kama mwenzi wa mazungumzo hadi chatboti kama mwalimu anayejua mtaala.

Mtiririko wa Mantiki: Utafiti huu unatambua kwa usahihi tatizo kuu: LLM zisizo na kizuizi ni mbaya kwa wanaoanza kwa sababu hazina vizingiti vya kielimu vilivyojengwa. Suluhisho lao ni rahisi kwa ustadi: ingiza vizingiti hivyo kupitia uundaji wa maagizo. Mantiki inatoka tatizo (matokeo yasiyodhibitiwa) hadi utaratibu (orodha za EBCL kama vizuizi) hadi uthibitisho (kupima uzingatiaji). Inaiga mbinu katika nyanja zingine za AI, kama kutumia hali katika mifano inayozalisha (k.m., kuongoza uzalishaji wa picha katika mifano kama Stable Diffusion na vielelezo maalum) ili kuelekeza matokeo kuelekea usambazaji unaotakiwa, ukifanywa rasmi kama kujifunza uwezekano wa masharti $P(\text{matokeo} | \text{maagizo, kizuizi cha EBCL})$.

Nguvu na Kasoro: Nguvu iko katika mbinu yake ya vitendo, inayoweza kutumiwa mara moja. Mwalimu yeyote anaweza kurudia hii. Hata hivyo, kasoro ni mwelekeo wake mwembamba kwenye uzingatiaji wa msamiati. Inapima ikiwa AI inatumia maneno sahihi, lakini sio ikiwa inajenga mfuatano wenye msingi wa kielimu, inarekebisha makosa kwa ufanisi, au inajenga utata—vipengele muhimu vya ufundishaji binafsi wa binadamu. Kama ilivyoelezwa katika nadharia ya "Eneo la Maendeleo ya Karibu" (Vygotsky), ufundishaji binafsi wenye ufanisi hubadilika kwa nguvu kulingana na uwezo wa mwanafunzi. Uundaji wa maagizo wa sasa ni tuli; mpaka ujao ni marekebisho ya nguvu, yanayoendeshwa na AI ya maagizo haya kulingana na mwingiliano wa mwanafunzi.

Uelewa Unaoweza Kutekelezwa: Kwa kampuni za EdTech: Matunda yanayopatikana kwa urahisi ni kujenga maktaba ya maagizo kwa kila kiwango cha CEFR na ujuzi (kusikiliza, kutambua herufi). Kwa watafiti: Kipaumbele lazima kibadilike kutoka uzingatiaji wa kizuizi hadi uthibitisho wa matokeo ya kujifunza. Fanya majaribio ya A/B ikilinganisha mazoezi ya AI yaliyoongozwa na maagizo dhidi ya zana za kidijitali za kitamaduni. Kwa watunga sera: Utafiti huu hutoa hoja halisi kwa kuhitaji kwa dharura kukuza viwango vya "API ya kielimu" kwa AI katika elimu—muundo wa kawaida wa kuwasiliana malengo ya kujifunza na vizuizi kwa LLM yoyote, sawa na kiwango cha SCORM kwa maudhui ya e-learning.

7. Maelezo ya Kiufundi na Mfumo wa Hisabati

Mkakati wa kutoa maagizo unaweza kuwekwa kama tatizo la uboreshaji ambapo lengo ni kuongeza uwezekano wa LLM kuzalisha maandishi yanayofaa kielimu ($T$) kutokana na maagizo ($P$) ambayo yanaweka alama kwa vizuizi vya EBCL ($C$).

Lengo kuu ni kuongeza $P(T | P, C)$, ambapo $C$ inawakilisha seti ya herufi/msamiati unaoruhusiwa kwa kiwango lengwa (k.m., A1). Maagizo $P$ hufanya kazi kama muktadha wa hali, sawa na mbinu katika uzalishaji wa maandishi uliodhibitiwa.

Kazi rahisi ya kupima $S(T)$ ili kutathmini uzingatiaji wa matokeo inaweza kufafanuliwa kama:

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

ambapo $T_c$ ni seti ya herufi za kipekee katika maandishi yaliyozalishwa $T$, $\mathbb{1}$ ni kazi ya kiashiria, na $C$ ni seti ya kizuizi cha EBCL. Alama ya 1.0 inaonyesha uzingatiaji kamili. Maagizo yenye ufanisi ya utafiti yanaongeza thamani inayotarajiwa $E[S(T)]$.

Hii inahusiana na dhana ya kufunika uwezekano katika vigeuzi vya kufasiri pekee (muundo nyuma ya mifano kama GPT), ambapo uwezekano wa ishara za ishara zisizo katika $C$ huwekwa kuwa sifuri kabla ya sampuli.

8. Matokeo, Chati na Ugunduzi wa Majaribio

Matokeo Makuu: Ujumuishaji wa vizuizi vya wazi vya orodha ya herufi katika maagizo ulisababisha kupungua kwa kitakwimu kwa matumizi ya herufi nje ya msamiati (OOV) katika mazungumzo na mazoezi yaliyozalishwa na ChatGPT.

Maelezo ya Chati ya Kubuniwa (Kulingana na Ugunduzi): Chati ya mihimili ikilinganisha hali mbili ingeonyesha:

• Hali A (Maagizo ya Jumla): "Tenda kama mwalimu wa Kichina kwa mwanzo." Husababisha kiwango cha juu cha OOV (k.m., 25-40% ya herufi nje ya orodha ya A1), kwani mfano unachota kutoka kwa msamiati wake kamili.
• Hali B (Maagizo yaliyozuiwa): "Tenda kama mwalimu wa Kichina kwa mwanafunzi wa CEFR A1. Tumia herufi zifuatazo pekee katika majibu yako: [Orodha ya herufi za A1]." Husababisha kiwango cha chini sana cha OOV (k.m., 5-10%), kuonyesha uzingatiaji wenye ufanisi wa kizuizi.

Uelewa Muhimu kutoka kwa Matokeo: Uwezo wa mfano wa kufuata maagizo magumu, yaliyojumuishwa (orodha ya herufi) unathibitisha uwezekano wa kutumia uundaji wa maagizo kama "API" nyepesi ya udhibiti wa kielimu, bila kuboresha mfano yenyewe.

9. Mfumo wa Uchambuzi: Mfano wa Kutoa Maagizo

Hali: Kutoa mazungumzo rahisi kwa mwanafunzi wa A1 anayejizoeza salamu na kuuliza kuhusu hali.

Maagizo Dhaifu (Yanayosababisha Matokeo Yasiyodhibitiwa):
"Toa mazungumzo mafupi kwa Kichina kati ya watu wawili wanaokutana."
Hatari: Mfano unaweza kutumia msamiati na miundo mbali zaidi ya A1.

Maagizo Mazuri, Yaliyozuiwa Kwa Kufundisha (Kulingana na Mbinu ya Utafiti):

Wewe ni mwalimu wa AI wa Kichina mtaalamu wa kufundisha wanaoanza kabisa katika kiwango cha CEFR A1.

**KAZI:** Toa mazungumzo ya mazoezi kwa mwanafunzi.

**VIZUIZI VIKALI:**
1. **Msamiati/Herufi:** Tumia herufi ZA ORODHA YA A1 YA EBCL pekee (iliyotolewa hapa chini). Usitumie herufi yoyote nje ya orodha hii.
   [Orodha: 你, 好, 我, 叫, 吗, 很, 呢, 什么, 名字, 是, 不, 人, 国, 哪, 里, 的, 了, 有, 在, 和, ...]
2. **Sarufi:** Tumia sentensi rahisi za SVO na vidokezo vya sarufi vya kiwango cha A1 pekee (k.m., sentensi ya 是, maswali ya 吗).
3. **Mada:** Mazungumzo yanapaswa kuwa kuhusu "salamu na kuuliza jinsi mtu anavyokuwa."
4. **Muundo wa Matokeo:** Kwanza, toa mazungumzo ya Kichina na Pinyin juu ya kila herufi. Kisha, toa tafsiri ya Kiingereza.

**Anza mazungumzo.**

Maagizo haya yanaonyesha mbinu ya utafiti kwa kujumlisha mfumo wa kielimu (CEFR A1, orodha ya EBCL) moja kwa moja katika seti ya maagizo, na kubadilisha LLM kutoka kwa kizazi cha maandishi cha jumla hadi msaidizi wa kufundisha aliyelengwa.

10. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Utafiti

• Marekebisho ya Maagizo ya Nguvu: Kukuza mifumo ambapo AI yenyewe hubadilisha vigezo vya kizuizi (k.m., kuanzisha hatua kwa hatua herufi za A2) kulingana na tathmini ya wakati halisi ya utendaji wa mwanafunzi, kuelekea kwa mwalimu wa kweli wa Eneo la Maendeleo ya Karibu.
• Ujumuishaji wa Njia Nyingi: Kuchanganya uzalishaji wa maandishi uliozuiwa na AI inayozalisha picha (k.m., DALL-E, Stable Diffusion) ili kuunda viungo vya kuona maalum kwa msamiati na mazungumzo yaliyozalishwa, na kuboresha uelewa wa herufi za picha.
• Marekebisho ya Makosa na Mzunguko wa Maoni: Uundaji wa maagizo unaowezesha LLM sio tu kuzalisha maudhui, bali pia kuchambua pembejeo ya mwanafunzi (k.m., sentensi zilizochapishwa, nakala za mdomoni) na kutoa maoni ya kusahihisha yanayolingana na kiwango cha mwanafunzi.
• Uwekaji wa Kawaida na Uwezo wa Kuingiliana: Kuunda viwango vya wazi kwa "maagizo ya kielimu" au metadata ambayo inaweza kusomwa na zana yoyote ya AI ya kielimu, sawa na viwango vya IMS Global Learning Consortium. Hii ingeruhusu ushiriki wa shughuli za kufundisha zinazolenga kiwango kati ya majukwaa.
• Masomo ya Ufanisi wa Muda Mrefu: Mwelekeo muhimu zaidi ni kufanya masomo ya muda mrefu kupima ikiwa kujifunza na walimu wa AI waliozuiwa na maagizo kunasababisha maendeleo ya haraka, kukumbuka bora, na uwezo wa juu ikilinganishwa na mbinu za kitamaduni au mazoezi ya AI yasiyozuiwa.

11. Marejeo

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). (Imetajwa kama mfano wa mfumo wa hali katika AI inayozalisha).