生成式人工智能开创儿童语言学习的未来
计算机科学与工程系的 Inseok Hwang 教授与浦项科技大学计算机科学与工程系的学生 Jungeun Lee、Suwon Yoon 和 Kyoosik Lee 以及梨花女子大学交流障碍系的 Dongsun Yim 教授合作，创建了一个用于生成个性化故事书的创新系统。该系统利用生成人工智能和家庭物联网技术来帮助儿童学习语言。他们的研究成果在人机交互领域的领先会议“ACM CHI(ACM SIGCHI 计算机系统人为因素会议)”上展出，并获得了“荣誉奖”，被认可为提交作品中排名前 5% 的作品之一。
儿童的语言发展至关重要，因为它会影响他们的认知和学业成长、与同龄人的互动以及整体社会发展。定期评估语言进步并及时提供语言干预1)以支持语言习得至关重要。问题是，儿童在多样化的环境中长大，导致他们接触词汇的方式各不相同。然而，传统方法通常依赖标准化词汇表和预制的故事书或玩具进行语言技能评估和干预，缺乏多样性支持。
认识到传统的、一刀切的方法无法解决儿童的不同背景，该团队创建了一个创新的教育系统，该系统针对每个孩子的独特环境量身定制。他们首先使用家用物联网设备来捕捉和监控儿童在日常生活中听到和说的语言。通过说话人分离2)和形态分析技术3)，研究人员检查了儿童接触的词汇、他们说的单词以及他们听到但没有发声的单词。然后，他们根据与言语病理学相关的关键因素计算每个单词的分数，从而评估每个单词。
为了创建个性化的教育材料，该团队利用了先进的生成式人工智能技术，包括 GPT-4 和 Stable Diffusion。这使他们能够制作定制的儿童读物，无缝整合每个孩子的目标词汇。通过将言语病理学理论与实践专业知识相结合，研究人员开发了一种有效且个性化的语言学习系统。
研究人员设计该系统是为了适应儿童语言发展的变化，允许个性化因素权重和灵活的词汇选择标准。该系统可以自动为每个孩子提取目标词汇并创建个性化的故事书，确保词汇和故事书都能够根据儿童语言发展和环境的变化不断更新。在 9 个家庭中对该系统进行了为期四周的测试后，结果表明，孩子们有效地学习了目标词汇，证明了该系统在治疗室以外的日常环境中的适用性。
论文第一作者、浦项科技大学的 Jungeun Lee 表达了她的愿望，她评论道：“我们通过使用生成式人工智能有效地解决了传统的、一刀切的儿童语言评估和干预方法的局限性。”她补充道：“我们的目标是利用人工智能创建适合不同个人水平和需求的定制指南。”
通讯作者浦项科技大学的黄仁锡教授表示：“通过跨学科研究，我们成功开发了一种个性化语言刺激和发展系统，该系统将生成式人工智能技术与言语病理学理论相结合。”他继续说道：“我们希望我们的研究结果能够鼓励教育工作者尊重和融入儿童的多样化环境和学习目标。”
论文合著者、梨花女子大学教授任东顺也表达了她的期待，她表示：“我们的工作展示了非传统个性化语言支持服务的潜力。”她补充道：“该系统展示了针对接触不同环境和语言的儿童量身定制目标词汇提取和语言刺激传递的能力。”
该研究得到了韩国国家研究基金会中期职业研究员计划、SSK、IITP 的 ITRC 和 ICT 研发创新券计划的支持。
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