Lớp học tiếng Quan thoại công nghệ cao sử dụng AI và VR có gì hấp dẫn

Thông thường, cách tốt nhất để học một ngoại ngữ là hòa mình vào môi trường nơi có nhiều người nói ngôn ngữ đó. Tiếp xúc càng nhiều, cùng với áp lực phải giao tiếp với mọi người, sẽ giúp bạn nhanh chóng nắm và luyện tập các từ vựng mới. Nhưng không phải ai cũng có cơ hội sống hoặc học tập ở nước ngoài.

Hợp tác với IBM Research, Viện Bách khoa Rensselaer (RPI) - một đại học ở Troy, New York - đã mang đến cho các sinh viên đang học tại đây một lựa chọn mới lạ trong việc học tiếng Trung Quốc: một môi trường ảo 360 độ, đưa họ dịch chuyển tức thời đến một con phố đông đúc ở Bắc Kinh hoặc một nhà hàng Trung Hoa đông đúc. Các sinh viên sẽ phải mặc cả với các quầy hàng ven đường, hoặc gọi món ăn, và môi trường này được trang bị nhiều khả năng AI khác nhau để phản hồi lại họ theo thời gian thực. Vì đây chỉ là lớp học thử nghiệm, nên khóa đầu tiên sẽ diễn ra vào mùa hè này, chỉ kéo dài 6 tuần nhằm phục vụ mục đích đánh giá.

Dự án này lấy cảm hứng từ hai thành viên của RPI, vốn thường sử dụng các trò chơi nhập vai để giúp sinh viên học tiếng Trung Quốc. Trong vài năm trở lại đây, nhiều nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các môi trường học tương tác có thể giúp tăng cường khả năng hiểu và lưu giữ ngôn ngữ. Một nghiên cứu xuất bản năm 2018 còn khẳng định học tiếng Nhật trong môi trường ảo 3D khiến sinh viên nắm bắt được tốt hơn những từ vựng mà họ gặp trong trình giả lập. Dựa trên những ý tưởng đó, các giáo sư đã hợp tác với IBM Research để khám phá xem liệu họ có thể tự tạo ra cho sinh viên của mình những lợi ích đó hay không.

Bên cạnh việc tạo dựng những ảnh chiếu kỹ thuật số về cảnh đường phố xung quanh các sinh viên, môi trường ảo còn sử dụng nhiều loại cảm biến để đảm bảo tương thích động với các từ ngữ và hành động của sinh viên. Microphone, được đeo trên người những người tham gia học, sẽ truyền âm thanh của họ trực tiếp vào thuật toán nhận diện giọng nói. Các camera sẽ theo dõi chuyển động và cử chỉ của họ để đăng ký mỗi khi họ chỉ vào các vật thể hoặc bước đến các nhân vật ảo khác nhau. Ví dụ, nếu một sinh viên chỉ vào một đĩa cá trong khung cảnh nhà hàng và hỏi đó là cái gì, thì một nhân vật ảo có thể phản hồi lại câu hỏi đó với tên gọi và miêu tả về đĩa cá. Công nghệ dẫn dắt này còn cho phép mỗi nhân vật ảo đưa ra những câu trả lời phức tạp hơn đối với những câu hỏi khó nhằn (ví dụ: lịch sử của cái đĩa là thế nào?) bằng cách tận dụng những kiến thức có sẵn trên Wikipedia (tuy nhiên chủ đề thảo luận hiện vẫn còn nhiều hạn chế, chủ yếu xoay quanh những bài tập mà các sinh viên cần hoàn thành).

Nhiều công nghệ bên trong môi trường ảo hiện đã có mặt trên các sản phẩm thương mại trên thị trường, được các nhà nghiên cứu ghép nối lại cùng nhau để tạo ra một trải nghiệm thuần nhất. Nhưng một vài công nghệ lại được phát triển dành riêng cho dự án. Ví dụ, tiếng Quan thoại có 5 thanh điệu, gây ra những khó khăn đối với nhiều người mới học, nhưng lại rất quan trọng trong việc truyền đạt ý nghĩa câu nói. Ví dụ, chỉ cần nói từ "bán" (卖 mài) nhẹ đi một chút là bạn có thể nhầm sang "mua" (买 mǎi). Do đó, các nhà nghiên cứu đã tạo nên một thuật toán để phân tích thanh điệu trong phát âm của các sinh viên. Nó so sánh các thanh điệu đó với thanh điệu của những người bản địa và chỉ ra sự khác biệt, sau đó sẽ cung cấp các đoạn âm thanh và hình ảnh phản hồi trực tiếp ngay trong môi trường ảo. Điều đó cho phép các sinh viên có thể hỏi một nhân vật ảo rằng làm sao để nói thứ gì đó và ngay lập tức thực hành từ vựng mới.

Hui Su, giám đốc của Phòng thí nghiệm hệ thống nhận thức và nhập vai của IBM Research, người đứng dầu dự án, cho biết nhóm của ông vẫn đang trong giai đoạn đầu nhằm tìm hiểu tính hiệu quả của môi trường ảo. Nhưng trong một lần chạy thử vào cuối năm 2017, các nhà nghiên cứu nhận thấy nó đã giúp tăng tính tương tác và sự thích thú trong việc học ngoại ngữ của các sinh viên, và giúp họ nhanh chóng học được các từ mới hơn.

Ví dụ, trước khi thực hiện một bài tập gọi đồ ăn ở nhà hàng, các sinh viên chưa được dạy làm sao để trả tiền cho món ăn họ gọi, nhưng thông qua quan sát các bạn cùng lớp và thảo luận với các nhân vật ảo, nhiều sinh viên đã nắm được từ vựng cần thiết để làm điều đó. "Quả là một sự ngạc nhiên nho nhỏ" - Su nói - "Một trong các sinh viên bình luận rằng đây đúng là cách hiệu quả để dạy ngoại ngữ".

Trong năm đầu tiên, khóa học mới sẽ sử dụng môi trường ảo trong nửa số thời gian học, nửa còn lại là phương pháp học thông thường, tuy nhiên điều này có thể thay đổi trong tương lai.

Nếu lớp học chứng minh được hiệu quả trong cải thiện kết quả học tập của sinh viên, nó có thể đóng vai trò hình mẫu cho các lớp học khác và mở rộng sang các loại ngôn ngữ khác. Nhưng nó còn có thể được ứng dụng ngoài phạm vi các trường đại học để phục vụ đào tạo cho các lãnh đạo, huấn luyện các nhân viên nhà nước, hoặc tiến hành bất kỳ hoạt động chuẩn bị nào khác có thể hưởng lợi từ việc giải lập bối cảnh và nhập vai.

Mục tiêu cuối cùng của dự án sẽ là hỗ trợ cho sứ mệnh lâu dài của các nhà nghiên cứu: hiểu được các môi trường nhập vai và nhận thức có thể tác động thế nào đến việc học tập và cộng tác, Su cho biết.

Tham khảo: MITTechnologyReview