การอภิปรายล่าสุดเกี่ยวกับการใช้อัลกอริทึมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ภาษาได้แบ่งแยกชุมชนเทคโนโลยีและการศึกษา วิธีการที่เสนอมาเกี่ยวข้องกับการเลือกหนังสือโดยอิงจากการครอบคลุมคำศัพท์และความถี่ของคำ แต่นักวิจารณ์โต้แย้งว่าวิธีนี้พลาดประเด็นเรื่องวิธีที่คนเรียนภาษากันจริงๆ
ปัญหาการผัดวันประกันพรุ่งขึ้นเป็นจุดสำคัญ
การถกเถียงที่ร้อนแรงที่สุดมุ่งเน้นไปที่ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยอัลกอริทึมช่วยหรือขัดขวางการเรียนรู้ภาษากันแน่ สมาชิกในชุมชนหลายคนมองว่าแนวทางนี้เป็นกรณีคลาสสิกของการทำให้ปัญหาง่ายๆ ซับซ้อนเกินไป ความกังวลคือผู้เรียนอาจใช้เวลาในการปรับปรุงอัลกอริทึมการเลือกหนังสือมากกว่าการอ่านและฝึกภาษาจริงๆ
หากฉันเริ่มต้นด้วยเป้าหมายในการเรียนภาษาแต่กลับไปกังวลเรื่องความซับซ้อนแบบ asymptotic ของอัลกอริทึมแนะนำหนังสือ k เล่มแบบอัตโนมัติสำหรับค่า k ที่กำหนดเอง ฉันคิดว่าฉันควรกังวลเรื่องการผัดวันประกันพรุ่งอย่างจริงจัง
ความรู้สึกนี้สะท้อนความหงุดหงิดที่กว้างขวางต่อโซลูชันเทคโนโลยีที่เพิ่มความซับซ้อนในที่ที่ความเรียบง่ายอาจทำงานได้ดีกว่า ผู้ใช้หลายคนแนะนำว่าหนังสือแบ่งระดับแบบดั้งเดิม - หนังสือที่เขียนขึ้นเฉพาะสำหรับผู้เรียนภาษาในระดับทักษะต่างๆ - ยังคงมีประสิทธิภาพมากกว่าแนวทางอัลกอริทึมใดๆ
การเปรียบเทียบความซับซ้อนของอัลกอริทึม
- การเลือกหนังสือเล่มเดียว: เวลาเชิงเส้น O(mn)
- การเลือกหนังสือสองเล่มที่ดีที่สุด: เวลากำลังสอง O(n²)
- การเลือกหนังสือ k เล่มที่ดีที่สุด: NP-hard (การเติบโตแบบเลขชี้กำลัง)
- มีวิธีการแก้ปัญหาแบบประมาณค่าผ่าน submodular optimization
การตรวจสอบความจริงเรื่องการกระจายคำ
ผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาในการอภิปรายได้เน้นย้ำข้อบกพร่องพื้นฐานในแนวทางที่อิงความถี่ ในขณะที่อัลกอริทึมมุ่งเน้นคำที่ใช้บ่อย การใช้ภาษาจริงกลับเป็นไปตามรูปแบบที่แปลกประหลาด คำ 100 คำที่ใช้บ่อยที่สุดปรากฏทุกที่ แต่คำที่ใช้บ่อยหลายคำไม่ค่อยปรากฏในการสนทนาประจำวัน
สมาชิกในชุมชนชี้ให้เห็นว่าคำอย่าง octopus หรือ spine (เช่นในสันหนังสือ) อาจเป็นคำที่ใช้บ่อยทางสถิติแต่ไร้ประโยชน์ในทางปฏิบัติ เว้นแต่คุณจะคุยกับนักชีววิทยาทางทะเลหรือบรรณารักษ์ สิ่งนี้สร้างช่องว่างระหว่างสิ่งที่อัลกอริทึมถือว่าสำคัญกับสิ่งที่ผู้เรียนต้องการจริงๆ สำหรับการสื่อสารจริง
การเรียนรู้เฉพาะทางได้รับการสนับสนุนมากขึ้น
น่าสนใจที่ชุมชนแสดงความกระตือรือร้นมากขึ้นต่อแนวทางอัลกอริทึมเมื่อนำไปใช้กับเป้าหมายการเรียนรู้เฉพาะทาง ผู้ใช้หลายคนแบ่งปันประสบการณ์การเรียนภาษาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ - เช่นการอ่านเอกสารทางคณิตศาสตร์ในภาษา Swedish, French หรือ German สำหรับการประยุกต์ใช้แคบๆ เหล่านี้ แนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพคำศัพท์จึงสมเหตุสมผลมากกว่าเนื่องจากชุดคำมีขนาดเล็กกว่าและคาดเดาได้มากกว่า
แนวทางนวัตกรรมหนึ่งที่กล่าวถึงเกี่ยวข้องกับการแบ่งคอลเลกชันหนังสือทั้งหมดเป็นประโยคและเรียนรู้คำจากที่ใช้บ่อยที่สุดไปหาที่ใช้น้อยที่สุด โดยใช้ประโยคที่เลือกมาอย่างระมัดระวังเป็นสื่อการเรียนแบบ flashcard วิธีนี้แก้ไขปัญหาระดับที่เหมาะสมโดยการหาประโยคที่ตรงกับความรู้คำศัพท์ปัจจุบันของผู้เรียน
แหล่งเรียนรู้ภาษาทางเลือกที่กล่าวถึง
- Graded Readers: หนังสือที่เขียนขึ้นเฉพาะสำหรับระดับทักษะที่แตกต่างกัน
- French for Reading ( Dandberg และ Tatham )
- German for Reading Knowledge ( Jannach )
- Thousand Character Text (千字文): หนังสือเรียนภาษาจีนที่ใช้อักษรจีนเฉพาะตัว 1,000 ตัว
- ชุดข้อมูล Mozilla Common Voice สำหรับแบบฝึกหัดการฟังเขียนตาม
ปัจจัยการเรียนรู้ทางอารมณ์
ส่วนสำคัญของการอภิปรายมุ่งเน้นไปที่เหตุผลที่แอปยอดนิยมอย่าง Duolingo ประสบความสำเร็จแม้จะมีประสิทธิภาพทางอัลกอริทึมน้อยกว่า ฉันทามติของชุมชนแนะนำว่าการเรียนรู้ภาษาเป็นกระบวนการทางอารมณ์โดยพื้นฐาน ที่คำเชื่อมโยงกับความทรงจำและประสบการณ์เฉพาะ
การถกเถียงเผยให้เห็นว่าผู้ใช้หลายคนชอบแอปที่รู้สึกถูกต้องมากกว่าแอปที่สอนอย่างมีประสิทธิภาพที่สุด สิ่งนี้อธิบายว่าทำไมแนวทางแบบเกมจึงมักชนะในตลาด แม้ว่านักการศึกษาจะวิจารณ์ประสิทธิภาพการสอนจริงของพวกเขา ผู้ใช้บางคนอธิบาย Duolingo ว่าใกล้เคียงกับโซเชียลมีเดียมากกว่าการสอนภาษาอย่างจริงจัง ออกแบบมาเพื่อการกระตุ้น dopamine มากกว่าการเรียนรู้อย่างแท้จริง
บทสรุป
การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นความตึงเครียดคลาสสิกระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงทฤษฎีกับการประยุกต์ใช้จริง ในขณะที่แนวทางอัลกอริทึมต่อการเรียนรู้ภาษาเสนอความท้าทายทางเทคนิคที่น่าสนใจ ผู้เรียนที่มีประสบการณ์ส่วนใหญ่ชอบวิธีการที่เรียบง่ายและดึงดูดอารมณ์มากกว่า กรณีการใช้งานเฉพาะทางแสดงให้เห็นความหวัง แต่สำหรับการเรียนรู้ภาษาทั่วไป ฉันทามติเอนเอียงไปทางแนวทางดั้งเดิมที่ให้ความสำคัญกับ input ที่เข้าใจได้มากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์
การถกเถียงในที่สุดเน้นย้ำว่าการเรียนรู้ของมนุษย์ต่อต้านโซลูชันอัลกอริทึมล้วนๆ ต้องการความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการมีส่วนร่วมที่เทคโนโลยีปัจจุบันยังดิ้นรนที่จะบรรลุ