本字幕由TME AI技术生成
Hello
大家好
欢迎来到这一期的英语冰美式
我是乔治
Welcome back to this episode of english iced americano
今天和大家聊一个我们当下非常热门的话题
当然也不算是新话题
就是很热门
Ai 赋能我们的语言教学啊
这是我们今天想要聊一聊的
我们当前的英语教育领域就是人工智能ai 赋能啊
比较集中发展的一个领域了
我今年作为我们省的这个教学比赛的线上和线下的评委
也看到了很多的老师在ai 赋能英语教育方面的一些探索
呃
不过说实在的话
我个人觉得目前绝大多数的探索都没有触达到语言学习的核心
就我的观察来看啊
目前的这种所谓ai 赋能英语教育啊
就是在课堂上的这些用法大致分为两类
第一个呢
就是换汤不换药的那种类型
就老师自己对ai 也没有整明白
就是把ai 当成一个噱头
本质上还是老一套
比如说用ai 做一个口语的打分啊
或者是让ai 取代老师啊
做一个基础的一个批改的一个反馈
像这个ai 口语打分和这个作文儿或者是语音的一个反馈
这个都是我们用了很多年的ai 技术都没有能够采用
都还不涉及大语言模型的使用
还有一类呢
就是华而不实的一些数字人
这个使用的最多了
老师在课堂上就不开口说英语了
哎
他给你放一个数字人儿
一个卡通形象或者是一个仿真人形象在那里说英语啊
我这里说的是数字人啊
很多老师他跟我们吹牛说他用的是数字人
智慧的智
但其实他自己没有搞清楚数字人和数字人是有区别的
数字是要能够形成交互的
嗯 不是说我
我一个人在那边说话就完完了的对吧
啊
那我们就去看交互了没有
我觉得这两类总体上来说都没有什么创意
嗯
有的时候我觉得甚至都不必要
还有比这两类更数人的
就是说我采用了这种自适应的技术
就所谓自适应啊
就是根据用户的水平进行一个调整
说白了就跟我们打游戏闯关这种差不多
如果你在做题的时候呢
你发现这个题目越做越难
唉
说明你前面的题做对了
那如果说越做越简单
那说明前面的题做错了
系统在给我们降低难度
那这种自适应其实像国外的考试
像gre 不是都已经采用了十几二十年了吗
也不是一个什么新鲜的事情是吧
为什么呢
因为这个逻辑它只是按照难度来进行推送的
如果要做的好一点准一点
是需要结合大数据的
就是说像一些短视频网站那样啊
根据用户的一个精准你的画像
比如说兴趣点啊
薄弱点啊等等来进行内容的推送
但是要做到这个是很难的
怎么对学生有一个精准的兴趣
薄弱优势的这种呃
画像呢
另外你可能还要结合你课程本身的一个知识图谱来进行设计
别说我们学校里的老师了
就是这些专门做英语教育app 的这些所谓大厂也做不到
另外还有一种呢啊
这个从前年就有了
叫v 二虚拟现实
它的卖点是这样的
哎
我们不是缺乏真实的语言使用环境吗
好
我给你一个vr 眼镜
你戴上
这样你进入一个仿真的所谓语言环境
那实际上我们在看这些公开课的时候一眼就可以看出来
这种所谓的仿真环境都是提前预设提前制作好的
它根本不是一个真正的实时对话
嗯
从技术角度上来说
我们要实现实时对话完全不需要用vr 眼镜
你现在手机上就可以实现
而且是造价比较低的
其实你要用vr 来做这种实时对话就是大材小用了
而且成本是一个巨大的问题
我记得我们当年和字节跳动的这个pickle 团队就是做vr 眼镜的这个团队我们接触过啊
他们当时也在全力的打造这个vr 眼镜的生态啊
现在据说他们是已经放弃了
当时我们就听说
如果你是一个普通的这种电脑游戏
如果把这个游戏要移植到vr 眼镜这个生态里边去啊
这个成本要翻五到十倍啊
我们现在做一个视频加上数字人
其实这个成本不高的
几乎是没有成本
但是我如果要把这套东西弄到vr 里面去
这个成本会非常的高
就别说一般的老师他不具备这个技术啊
就算具备这个技术
学校也不具备这个财力
所以我们一旦看到这些东西就知道大概率这个是为了比赛而作秀的一个东西
说了这么多的坏话
那我作为一个从业者
其实我真正思考的是我们到底如何真正的在语言学习领域去用好ai
对于我们学习者来说
怎样使用ai 才是一个高效的方式
那我今天就和大家来稍微分享一下我的一些思考
Ai 英语教育这个领域其实并不是一个新的领域
我之前的工作其实就是在啊ai 赋能语言教育这个方面
只不过我们当时还没有大语言模型
所以很多的所谓实时对话
他的用户交互体验并没有那么好
那么现在呢
随着技术的进步
这方面有了巨大的提升
那很多人就在问了
这个ai 老师啊
他能不能取代我们的真人老师呢
我觉得某种程度上他不仅能取代
而且应该取代
首先这个ai 它是解决了一个供需不平衡的问题
我们全国现在学英语的需求量是很大的
从幼儿园就开始了
一直到博士阶段都是需要有英语学习的
甚至我妈退休了以后在老年大学还在学对吧
为了出国旅游嘛
所以说这个需求量非常大
但是合格的英语教师相对来说它的量是比较小的
你别看我们几乎所有的大学都有英文专业啊
但真正有教学能力的
英语水平达到native speaker 这个级别的凤毛麟角
特别是在二三线城市就更少了
那另外一个方面就是说
即便是英语水平达标了
懂不懂科学的教学方法这个也存疑
我们很多的英语老师他自己的学习经验就是题海战术
所以他觉得这个有用啊
再加上我们现在这个英语的考核啊
就是考试吗
升学率吗
以这个为导向
某种程度上呢
也影响了学校里的教学啊
就是题海战术把分数搞上去是不利于学生掌握英语的交际能力的啊
那么现在ai 的出现呢
可以弥补一个发音上的短板
就是说如果老师他自己的英语水平不行
Ai 可以弥补这方面的问题
比如说这个tts 技术
语音合成技术
你打一段文本进去
让他直接读出来
你想让他说美英就说美英
想让他说英英就英英啊
甚至是印度英
澳洲英都可以
比如说我们现在使用的像啊豆包啊这样的大语言模型
你把它调整成英文发英
他就会给你一个非常标准的美英的发音
这个要比绝大多数老师的英语说的都要好
那以前我们学英语怎么办呢
我们学英语就是听磁带啊
听cd 啊
都是一些固定的东西
你写了一篇文章想要读一读
但是你不知道这篇文章应该怎么读
你也找不到人帮你读
现在这个问题就不存在了
我们现在可以把我们写的文章扔到大语言模型里边
让他读给我们听
Ai 解决的第二个问题就是交际情境的问题
我们现在在二三线城市
四五线城市是没有所谓的这种外语使用环境和需求的
这本上接触不到老外
那现在有了大语言模型的这个对话功能
是可以和他进行一个实时的对话的
这就创造了一个语言使用的机会和条件
当然我们现在网络上也有一些app 啊
它可以提供和老外真人交流的一些机会啊
但是ai 对话有一个独特的好处就是降低语言的这种焦虑感
因为我们知道他是个机器人嘛
不是个真人嘛啊
说错了没关系嘛
所以我们和他对话的时候
心理压力就不会有那么大
这个是有利于我们去进行训练的
还有一个它的灵活度比较高
比如说我们在上海可以看到很多老外
那我们能不能就随便抓住一个老外就跟人家聊天呢
呃 肯定不能
第一
人家也不一定有空
即使有空
他想聊的不一定是我们想聊的
呃 对吧
可能不在一个频道上面
你要找到一个有共同话题的人还是挺难的了
但是现在有了大语言模型
我就可以去设置啊
我可以说你扮演一个在上海某酒吧里的一个美国人
然后我们现在就啊
来就这个fashion
这个时尚来进行一个对话
我们可以定话题
这个灵活性是无可比拟的
Ai 的第三个好处是实现了个性化教学
这个个性化是我们教育界提倡了很多年却很难落地的一个问题
怎么针对每一个学习者的特点来实现他个人的一个纵向增值
也就是说在他自己的水平之上有所提升
这个很难做到
一个教室四五十个人
老师为了兼顾一能按照这个中等水平的这个孩子去讲课
那就会出现我们常说的啊
就有人吃不饱
有人吃不了这样一种现象
那么现在有了ai 就可以了
就有利于我们探索所谓的这种自适应教学
它背后的理论就是克拉深的i 加一理论嘛
收入理论
就根据我们的水平推送一些比我们水平略高一丢丢的这些学习内容
这个在传统的课堂上
老师面对四五十个孩子
精力有限时间有限是做不到的
但是ai 可以
Yeah 啊
假如说哎
我是一个aa 一啊初级水平的人
那么ai 就只会跟我练一些自我介绍啊
问路啊这种简单话题
那如果我是一个c 一级别的人
他可能会谈一些抽象的话题
比如说ai 的发展对社会是好是坏是吧
那么在反馈的时候
他也可以做到个性化
比如说对于a 一初级水平的人
可能他的反馈主要集中在词汇使用和语法准确度
那么对于像b 级的中级的使用者
反馈可能集中在内容的完整度和逻辑的衔接问题
那么对于c 级的
呃
高级使用者
呃
他可能会聚焦在表达是否得体
论证是否合理这个上面
嗯嗯 呃
这种个性化的练习和反馈是教育界梦寐以求的
现在使用大语言模型赋能的这个ai 工具是可以大有作为的
那说了这么多
那关于ai 工具应该如何使用呢
我们怎么使用ai 工具去提升我们的词汇云语法能力
怎么去提升我们的
呃
听书读写水平
其实我们在小报童上面有一个ai 加英语学习的这么一个小册
我会在收note 里边把这个链接贴给大家
里边有我写的很多的文章
内容比较多啊
一期博客也说不完
如果大家感兴趣的话呢
可以点进去看一看
那我们以后啊
选取一部分内容来和大家细谈
刚刚说了这个ai 老师可以在哪些方面帮助我们
但是ai 目前也有一些局限
在目前这个阶段
Ai 还有很多的事情啊做不到
需要真人老师去做
我接下来要说的这些关于ai 的局限呢
是在我们当前这个时间节点的局限
随着技术的不断发展
可能啊
四五年以后
我今天说的这些局限就可能已经不存在了
那第一个局限
当前是语音方面的反馈问题
在ai 英语教学领域有一个专门的技术叫mdd mispronunciation detection and diagnosis
就是发音的识别与诊断
这个技术和a 个r 技术就是是语音识技术呢呢
有一定相通通技地方
但呢
它有更细致一些些
像我国国内的这个流利说这个公司
它做的这个产品就是把这个mdd 技术进行一落落地
它做的比较早
就是可以根据你的发音告诉你
你哪个单词里边的哪一个音发的不到位
也可以告诉你你整体的流利度是怎么一个情况
那现在像这个讯飞啊
字节呀
腾讯啊
都有相关的要么是产品要么是相关的这个能力来开放这个api 让大家去使用
但是这个功能它的一个主要问题在于
就是说它可以告诉你你的哪个发音不对
但是它不能告诉你应该怎么样正确的去发音
我给大家举一个例子大家就知道了
比如说哎ed 这个词
Bed 床bed
那我们发成了but 哦
它识mdd 技术它识别出来了
很多时候其实也识别不出来
假设说它识别出来了
那它只能告诉你啊
你这个哎这个音发的不对啊
呃
那要怎么发对呢
它可能会给你一个描述啊
这个音是一个半高的前元音啊
嘴的开口度不大啊
不元唇
那像这样一种描述对于我们学习者来说是无效的
什么叫不原唇
什么叫嘴不大
什么叫前元音
什么叫发音靠前
这些描述对于我们学习者来说其实是
其实是只能氛围上面懂一下是吧
是没有办法指导我们去发音的
那有一些app 它会这样做
他说
那我把这个bad 这个单词的正确发音放给你听
你自己听一听嘛
啊
应该是bad
你看看你自己听一听你就能听出这个区别了嘛
那这种设计其实就是对
呃
这个语言学习本身的一种误解
我们光靠听能学会一些内容
但是很多内容不是说光靠听就能听会的
这里有三个问题
第一个问题是我就是听不出来bad 和but 有区别
听不出来怎么办
就好像前鼻音音后鼻音
我们南方像很多人是分不清bein 和in 有区别吧
没区别
很多人听不出这个区别对吧
那么这是第一个问题
听就听不出区别
那好
还有第二个问题就是我即便听出了区别
我怎么知道这个音应该怎么发音呢
我能听出区别
Bad 和but
我能第二出区别
但是我不知道哎
我不知道我舌头应该怎么摆
呃
开口度应该是多少
我不知道怎么样发出这个正确的发音
这个情况也存在吧
对吧
那第三个情况是
即使我知道怎么发音
就是你刚才告诉我了啊
你嘴开口度不大啊
什么舌头要靠前一点
我就算知道了
我可能还是发不出来啊
比如说西班牙语里边有那个弹舌的那个音
都是都是
都是那种音
我知道它是舌头在弹
我也知道方法
但是我的舌头我就是弹不起来呀
因为我口腔的相关的肌肉没有经过这方面的训练嘛
我也不知道应该怎么训练
所以这个三个问题就是
第一个听不出区别
第二个是听出区别不知道应该怎么发音
第三个是即便是理论上面知道啊发音的方式
但是自己还是发不出来
这三个问题目前ai 都不能够给予我们一个比较好的解决方案
都需要我们有经验的老师来去指点
甚至是手把手训练所个ai 的
第二个问题就是大语言模型它在专业性上面目前是不靠谱的
嗯 呃
我现在感觉到也很搞笑啊
有一些人啊
他用这个大语言模型去做一些智能体
然后说是个ai 英语老师
他甚至给我们一些语音方面的一些诊断
我觉得这是非常不负责任的
为什么呢
因为大语言模型它不具备诊断语音的这个能力
我们就看现在这个豆包的这个大语言模型
你是可以跟他对话的
但是他的反馈不是根据我们的发音在反馈
他的工作流程是这样的
就是我们说一段话
这个语音它通过一个叫asr 语音识别的技术把我们的语音转写成文本
然后这个大语言模型对转写的这个文本进行理解和反馈
对
所以大语言模型评判的是文本
而不是我们的语音
我们现在这个as 二
也就是语音识别的技术是很强的
就算我们有口音啊
发音有问题
它也能够根据上下文来把我们的句子纠正成正确的文本
那么只要这个文本是对的
那么大语言模型就会认为我们的发音是没有问题的
所以所有使用大语言模型的智能体
只要他说它能给予我们发音方面的诊断
我觉得这都是吹牛的
都是不负责任的
那他给出的诊断都是无效的
当然我也注意到现在有很多所谓的端到端的这种语音模型已经出现了
它中间不经过文本的转写
那如果以后这种模型普及了
那说不定它这个大语言模型就能够实现语音的转写
但是目前技术还没有达到这一步
嗯 好的 另外呢
大语言模型它在语言学知识上面还是有很多问题的
主要是它依赖的这个语料啊
主要是网络的信息本身就是错的
不准确的
或者说是模棱两可的
呃
就会出现这样的情况
同样一个问题
你今天问他和明天问他
可能得出的是两个答案
比如说我之前问过一个大语言模型
我就不说是哪一个了
我问他i am a student 这句话应该在哪里停顿
我们知道是应该是i'm am 是在a 后面停顿是吧
要读成i am a student
停顿的位置在a 后面
那这个大圆模型呢
第一天它告诉我要在im 后面停顿啊
他觉得要在i'm a student
要要这么说
第二天呢
他答对了
第二天他说要在a 后面停顿啊
就是i'm a student
这个时候我以为呃
这个模型是不是进步了
迭代了
我还挺高兴
但是我想想我再试验一下
我就换了一句话
我说i was a student
你告诉我在哪里停顿
他又告诉我在was 后面停顿
哎 又错了
为什么会出现这个问题呢
就是因为我们网络上充斥着各种关于所谓一群的这种呃
观点
一群这个概念本身是一个非常老而且缺乏基础理论
经不起推敲的一个概念
它只是在教学领域为了方便讲解它
其实它并没有什么道理啊
为了方便讲解而呃
深造出的一个概念
我们从语法上面来说
A student 啊
可以作为一个呃
所谓的名词短语
其实理论上来说叫限定词短语是吧
那它就是一个所谓的哎
一群
按照网络上的一些概念来说
网络上的和一群相关的一些说法就是
哎
你要在一群的边界上面去进行停顿
但其实这里恰恰不能够在一群的边界停顿
因为a 这个冠词它要弱读
而且要跟前面的am 连在一起
这个现象
这个叫语法单位和韵律单位不对应的
这种现象在语言学领域是一个常识
但这个常识呢
却和大家网络上说的那种议群的概念是相违背的
大约模型没有办法分辨这些啊
所以他给出的答案就时对时错
那像这样的一些问题
还是需要一个专业的老师来给予我们一些啊
比较负责任的一些反馈
Ai 的第三个局限
我觉得也是一个最大的问题
就是它可能不适合所有人
我记得前几年很多的孩子都在上网课
全世界都是这样
美国当时就有一个调查
就研究上网课对孩子的这个学习到底是好还是不好
结论还是挺有意思的
就对于那些比较好的孩子啊
Top ten percent
对这些孩子来说
上网课是有利的
但是对于那些中等的啊
甚至是比较差的孩子来说
上网课是非常不好的
注意啊
是非常不好啊
不仅仅是不好啊
道理很简单
好的孩子他自主学习能力很强
他会规划
他知道网课的这一段我要认真听
那一段我可以不怎么听
不上网课的时候他也知道应该怎样去安排时间
那对于中等和中等偏下的孩子
他不知道重点在哪里
听完了以后他也不知道应该怎么归纳
更不知道怎么样利用自己的时间
所以就会越来越差
那我觉得现在的ai 学习也是这样嘛
Ai 怎么才能够给予我们一个比较好的辅助
我们可以用它来背单词
学语法
练听历
练口语
但是怎么样循序渐进的去做
在什么阶段我们要使用什么样的ai 的功能
这个规划目前为止ai 还是做不到的
英语学习者他往往不具备就是把英语学习目标进行拆分的这个能力
不知道自己的短板在什么地方
比如说口语能力不强
那是听力输入不够啊
是语法构架不行啊
是词汇量不够啊
是哪一方面的问题呢
可能自己没有办法去分析清楚
可能甚至不知道应该从哪几个方面去进行分析
那这种规划制定能力
当前ai 做不好
那需要有经验的老师来去帮我们去做
哎呀
我感觉我今天说了很多了
那在最后呢
我想跳出英语学习这个范畴
再笼统的聊一聊ai 的进步对我们的影响
我前一阶段我在网络上看到英国巴斯大学的一个翻译系的主任
他在讲ai 翻译对人工翻译的一个影响
巴斯大学它这个翻译专业特别的强
他说了半天
主要观点就是ai 翻译虽然很强
但是有很多的领域必须要人去做
所以呢
翻译这个专业还是有价值的
还是要去学习的
大概就要这么个观点
那哪些领域是ai 无法取代的呢
他说了两点
我们大家来听一听啊
第一个
他说在那种高度保密的情况之下
只能用人去翻译
比如说我们两国的领导人在开闭门的会议
你这个时候总不能拿出一个deep sick 或者是拿一个豆包去翻译吧
要保密啊
第二个呢
他说ai 翻译呢
欠缺情感
我们说话是有面部表情的语气语调的啊
像这种东西呢
Ai 是没有办法完全识别的
也不可能根据我们的面部表情语气语调对我们的这个讲的话进行一个合理的翻译
比如说啊
这个事情你是专家
这个是个很诚恳的一个表达对吧
我换个语调
这个事儿你是专家呀
这个是不是就有点阴阳怪气
那我们刚才也说了
现在的翻译软件都是先把我们的语言转化成文本
然后把文本进行一个翻译
那这里的这个语气语调就没有了吧
但是这个是不是就是a 们的一个短板呢
他说的这两点
我觉得第一点就是两国领导人或者是两个ceo 在那讨论一些秘密的事情
我觉得这个场景是存在的
但是这个需求量太少了吧
对吧
第二点我觉得就是ai 欠缺这个情感
或者说无法识别情感
我觉得这个短板很快就要被补齐了
现在大家研究的一个方向就是所谓的多模态的模型
就是我们开着前置摄像头
就是不仅能够识别我们的语气语吧
甚至能够识别我们的语部表情
根据这种多模态的信息输入来和我们进行一个更加仿真的交际
那这个技术拆gpt 说他们已经具备了
我们国内的厂商据说也在紧锣密鼓的开发当中
未来四五年我相信这个技术会逐渐的普及
那么他说的这个情感的短板也就不存在了
那么回到我们今天的话题
作为英语学习者
或者说英语老师
我们的价值到底在哪里
我觉得在当前这个阶段
最需要真人老师来帮助的
可能还是做一个前期的语言发展目标的拆解和规划
随着大元模型能力的不断提升
我觉得我们老师这个角色要慢慢的回归到教育的一个本质
就是教会学生如何学习
也就是学习的方法
在这个过程当中
我觉得我们的角色要发生转变
就不再是一个知识的灌输者
就慢慢的转变成两个角色
一个是教练
负责给学生做规划
拆解目标
提供科学的方法和工具
第二个是做啦啦队
给予一些情绪价值
为什么这么说呢
因为语言学习它是一个长期的甚至是枯燥的过程
有的人学了两三年看不到自己的提升就放弃了
那这个时候呢
就需要老师给予一些情绪上的鼓励
我之前辅导过一个学生
我每个礼拜跟他线上见一次面
聊一聊他学习当中的问题
然后给他制定下一步的学习方案
其实大多数时候我是在给这个学员鼓劲啊
啊
他刚开始按照我的要求去做的时候呢
正确率非常低
这个时候我就要去给他分析
你看你这个错误为什么会出现
你出现这个错误恰恰证明你有所提高了
你错了一条简单的题目和错了一条难的题目
这个不能等而视之对吧
我通过这样的一些呃话术和鼓励
给予他一些情绪价值
让他坚持下去
所以我觉得我们未来的教育工作者
一方面是做教练给方法
另一方面呢
是做啦啦队给情绪价值
好了
我觉得今天聊的有点多了
希望对大家有所启发
当然这只是我个人的一些想法
欢迎大家在评论区给我们留言
我们今天的节目就先到这里
感谢大家的收听
再见
