Megpróbálhatjuk megérteni a kínai nyelvhasználót úgy, hogy nem beszélünk kínaiul, és csupán a testbeszédre és a gesztikulációra hagyatkozunk, de azért ilyenkor nagy segítségünkre lehet egy tolmács. Az e-learning rendszerekkel történő kommunikáció esetében ez a tolmács a natural language processing (NLP), a mesterséges intelligencia egyik ága, ami jelentős szerepet játszik a számítógépek és az emberek közötti kommunikációban. Lényegében lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék, és feldolgozzák az emberi nyelvű szövegeket. De pontosan mi az NLP? Mire használják általában, és specifikusan az e-learning esetében? Milyen nehézségeket okoz a használata és milyen változásokat hoz az e-learning jövőjébe? Műhelycikkünkben ezekre keressük a választ.
Mi a natural language processing?
Az NLP vagy természetes nyelvi feldolgozás célja, hogy a számítógépek olyan képeségekkel rendelkezzenek, mint a szövegértés, a szöveggenerálás, vagy a kérdések megválaszolása. Az NLP alapját a szövegfolyamatok, a nyelvi modellek, a mélytanulás és a kognitív számítástechnika alkotja.
Az NLP alkalmazási területei közé tartoznak például a chatbotok, a virtuális asszisztensek vagy a szövegfordító programok, amik hatékonyabbá és egyszerűbbé teszik az e-learning rendszer és a tanulók közötti interakciókat, emellett jobb hozzáférhetőséget biztosíthatnak pl. hallás vagy látássérült tanulók számára.
A natural language processing alkalmazási területei általánosságban
Ahhoz, hogy megértsük az NLP szerepét az e-learning rendszerben, érdemes áttekintenünk, milyen feladatokat képes elvégezni általánosságban.
Az NLP szövegosztályozással csoportosítja e-maileinket különboző mappákba, hogy időt takarítsunk meg, és ne maradjunk le egyetlen fontos e-mailről sem, ami egyébként könnyen elveszne a többi haszontalan levélszemét között.
A gépi fordítás szintén a természetes nyelvi feldolgozást használja, ami a rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adat és a nagy teljesítményű gépek miatt sokat fejlődött az elmúlt időben.
A beszédfelismerő technológia is természetes nyelvi feldolgozást használ ahhoz, hogy a beszélt nyelvet olvasható formátumba alakítsa át.
Manapság számos olyan szoftver áll rendelkezésre, ami ellenőrzi szövegünk nyelvtanát, helyesírását és stilisztikáját, természetesen a natural language processing segítségével. A prediktív szövegbevitel szintén az természetes nyelvi feldolgozás segítségével kifejlesztett funkció.
A keresőmotorok az NLP segítségével releváns eredményeket javasolnak a korábbi keresési előzmények, a felhasználói tevékenységek és a trendek alapján.
Az NLP teszi lehetővé, hogy az Alexa, a Siri vagy a Google Assistant szinte ugyanúgy legyenek képesek beszélgetést folytatni a felhasználóval, mint egy valódi ember.
Miután a hívás legelején egy gépi hang értesít minket arról, hogy a hívás rögzítésre kerül, a felvétel sokszor egy adatbázisba kerül, hogy az NLP-rendszer tanulhasson belőle és fejlődhessen. Az automatizált rendszerek az ügyfeleket gyakran irányítják virtuális chatbotokhoz, amik csakúgy, mint egy valódi ügyfélszolgálatos, készségesen válaszolnak a felmerülő kérdésekre.
A közösségi médián sokan írják meg a véleményüket egy-egy termékről vagy szolgáltatásról. A vállalatok ezen adatok elemzésével következtetéseket vonhatnak le, viszont elég nagy falat lenne ezeket egyesével átbogarászni. A természetes nyelvi feldolgozás viszont képes hangulatelemzésre, ami releváns, megbízható visszajelzést hozhat ki a véleményekből.
A legtöbb chatbot és virtuális asszisztens előre programozott válaszadási rendszerrel rendelkezik, ami meghatározott szabályokat és mintákat követ, hogy képes legyen megválaszolni a felmerülő kérdéseket.
Az e-learning tananyagok lokalizációja és a mesterséges intelligencia
A lokalizáció nagyon fontos az e-learning tartalmak esetében is, de ez a folyamat a legtöbbször túlmutat a fordításon. Mi változott ebben a generatív mesterséges intelligencia eszközök tömeges megjelenésével? Miért érdemes lokalizálni a tananyagokat? Mik lehetnek a lokalizálás lépései?
Olvass tovább!Natural language processing az e-learningben
A természetes nyelvi feldolgozás lehetővé teszi a tanulók számára, hogy szinte úgy lépjenek kapcsolatba az e-learning platformmal, mint egy valódi emberrel. Összeszedtük, melyek a fő funkciói az NLP-nek az e-learning esetében!
Személyre szabás
Az NLP algoritmusok hozzájárulnak az adaptív tanuláshoz: elemzik a tanulók nyelvi bevitelét, így azonosíthatják preferenciáikat, erősségeiket és gyengeségeiket, és személyre szabott tanulási formákat ajánlhatnak. Ez segít a tanulóknak a releváns tartalmak elérésében és hozzájárul a célzott visszajelzéshez: az NLP-modellek a nyelv elemzésével automatikus visszajelzést adhatnak, azonosíthatják a tanulók hibáit és javaslatokat tehetnek a javításukra, ami hatékonyabb tanulási folyamathoz vezet.
Chatbotok
Az NLP-alapú virtuális asszisztensek vagy csevegőrobotok az e-learning rendszerben is képesek megérteni és megválaszolni a tanulók „gyakran ismételt kérdéseit”, valós idejű támogatást és útmutatást nyújtva. A chatbot releváns magyarázatokat, javaslatokat vagy forrásokat kínálhat, és a tanulóknak lehetőségük van vele beszélgetni alapvető ismeretekről, illetve azonnali visszajelzést kaphatnak kvízek és feladatok esetén is.
Szöveglétrehozás
Az NLP nemcsak az embereket értheti, hanem a létező összes írott tartalmat is! A modell a kulcsszavak segítségével hatékonyan vesz részt a tananyag tartalmának gondozásában. Az oktatási források elemzésével és kategorizálásával kinyerheti a legfontosabb információkat, azonosíthatja a releváns fogalmakat vagy témákat, és eljuttathatja a tanulókhoz. Emellett oktatást támogató tartalmakat, összefoglalókat, kérdéseket vagy tanulókártyákat (flashcardokat) is képes létrehozni és értelmezni.
Szövegek besorolása
Az NLP-modellek lehetővé teszik az e-learning rendszerek számára, hogy a szövegbesorolás funkciójával elemezzék és megértsék a tanulók által írt vagy beszélt nyelvet. A szövegek besorolása alatt érthetünk olyan feladatokat, mint a hangulatelemzés, a témák kategorizálása, a tanulói visszajelzések értékelése, a tanulók teljesítményének értékelése vagy akár spam szűrés.
NLP-vel kapcsolatos problémák az e-learning rendszerben
Megértés
Az NLP-modellek nehezen értik meg a nyelv kontextusát, különösen, ha szarkazmusról, iróniáról és nem szó szerinti jelentésről van szó. Ez pontatlan vagy értelmetlen eredményekhez vezethet az oktatási tartalmak feldolgozása során.
Az adatok elérhetősége
Az NLP-modelleknek nagy mennyiségű, jó minőségű képzési adatra van szükségük a jó teljesítményhez. Ez kihívást jelenthet az e-learningben, ahol egy adott területhez vagy témához korlátozott mennyiségű megjegyzett adat állhat rendelkezésre.
Számítási kapacitás
Az NLP-modellek számításigényesek, nagy teljesítményű hardvert és nagy memóriakapacitást igényelnek. Ez kihívást lehet olyan e-tanulási környezetben, ahol az erőforrások korlátozottak.
Elfogultság, előítéletesség
Az NLP-modellek elfogultságot mutathatnak, az e-learningben viszont fontos biztosítani, hogy az oktatás előítéletektől mentes legyen. Ha például a modellbe sztereotip adatokat táplálnak, az pontatlan eredményeket produkálhat.
Adatvédelem és adatbiztonság
Az NLP-modellek érzékeny személyes adatokat, például a diákok nevét és címét is feldolgozhatják, ami adatvédelmi és biztonsági problémákat vethet fel.
A jövő formálója: mesterséges intelligencia az oktatásban
Hogyan jelenik meg a mesterséges intelligencia az oktatásban? Milyen önvezérelt, mesterséges intelligencia alapú lehetőségek biztosítottak jelenleg az e-learningben? Munkatársunk, Takács Petra műhelycikkében sorra vesz néhány gyakorlati példát, hogy megmutassa: a jövő most zajlik.
Olvass tovább!Milyen jövőt hozhat a natural language processing az e-learningbe?
Ahogy az e-learning rendszerek egyre szélesebb körben terjednek el, és a mesterséges intelligencia is rohamtempóban fejlődik, az oktatás és tanulás is egyre hatékonyabbá és interaktívabbá válik.
Bár az NLP már az elmúlt időszakban is minőségi ugrást hozott az e-learningbe, a jövőben gyorsabb és automatikus tartalomgenerálást, jobban működő chatbotokat, előrehaladott gamification lehetőségeket és kiterjesztett valóságot ígér. Ha beváltja a hozzá fűzött reményeket, a különböző NLP-funkciók fejlesztésével személyre szabottabb felület és jobb hozzáférhetőség lesz elérhető például hallás- vagy látássérült tanulók, tanulásban akadályozottak számára.
Segítségre van szükséged?
Ha szervezetednél belevágnátok az e-learning rendszer bevezetésébe, de bizonytalan vagy, merrefelé indulj, keress minket, és segítünk kiválasztani a legjobb megoldást! Amennyiben korlátozottak az erre fordítható erőforrásaid, javasoljuk, hogy mindenképp vedd fel velünk a kapcsolatot, szakértő segítséggel ugyanis rengeteg munka és költség megtakarítható!
Ha hasznos volt ez az írás, kövess minket Facebookon vagy Linkedinen, hogy értesülj a legújabb cikkekről!
Illetve fordulj hozzánk bizalommal az alábbi elérhetőségek valamelyikén! ⬇️
Kik vagyunk?
Digitális oktatási szakértők és szoftverfejlesztők, akik követik a trendeket és innovatív megoldásokat kínálunk az általunk készített tananyagokban és rendszerekben. Már 14 éve foglalkozunk digitális képzésekkel, komplex e-learning tananyagok készítésével és rendszerek bevezetésével.
A Klippe Learning csapata elkészíti számodra azt a digitális oktatási és tanulási megoldást, amit megálmodtál – vagy megálmodjuk helyetted, ha nem tudod, hogy pontosan mire van szükséged. Saját tartalom, kreatív és motiváló módszerek, hozzád alakított platform.
Hol érsz el minket?
Ha szeretnél többet megtudni egyedi tananyagainkról, az e-learning rendszerekről, a képzéseinkről, vagy árajánlatot kérnél, vedd fel velünk a kapcsolatot:
írj nekünk a jobb oldali űrlapon keresztül!
vagy hívj fel minket:
vagy írj email-t:
