Comuniqa:探索利用大语言模型提升口语技能
人机交互
2024-05-15 v3 计算机与社会
摘要
在本文中,我们研究了大语言模型(LLM)提升英语口语技能的潜力。这在印度等国家尤为相关,在这些国家,英语对学术、职业和个人交流至关重要,但对许多人来说仍是非母语。传统的口语技能提升方法通常依赖人类专家,在可扩展性、可及性和可负担性方面存在局限。人工智能(AI)的最新进展为克服这些局限性提供了有前景的解决方案。我们提出了 Comuniqa,一种旨在提升英语口语技能的基于 LLM 的新型系统。我们采用以人为中心的评估方法,将 Comuniqa 与人类专家提供的反馈和指导进行比较。在评估中,我们将参与者分为三组:使用基于 LLM 的系统提升口语技能的组、由人类专家指导完成相同任务的组,以及同时使用基于 LLM 的系统和人类专家的组。通过问卷调查、访谈和实际学习环节,我们提供了关于不同学习模式有效性的详细视角。我们的初步发现表明,虽然基于 LLM 的系统具有值得称赞的准确性,但它们在准确性和共情能力方面均缺乏人类水平的认知能力。尽管如此,Comuniqa 迈出了实现可持续发展目标 4:优质教育的重要一步,为那些可能无法获得人类专家指导以提升口语技能的个人提供了有价值的学习工具。
引用
@article{arxiv.2401.15595,
title = {Comuniqa : Exploring Large Language Models for improving speaking skills},
author = {Manas Mhasakar and Shikhar Sharma and Apurv Mehra and Utkarsh Venaik and Ujjwal Singhal and Dhruv Kumar and Kashish Mittal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15595},
year = {2024}
}
备注
Accepted at 7th ACM SIGCAS/SIGCHI Conference of Computing and Sustainable Societies : ACM COMPASS 2024