インテリジェントコンピュータ支援言語学習(ICALL)またはインテリジェントコンピュータ支援言語指導(ICALI)は、コンピュータ技術を第二言語または外国語の教育と学習に適用するものです。[ 1 ] [ 2 ] ICALLは、人工知能とコンピュータ支援言語学習(CALL)システムを組み合わせ、学生とインテリジェントに対話し、学生の学習進捗に柔軟かつ動的に対応するソフトウェアを提供します。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]
自然言語処理(NLP)とインテリジェントチュータリングシステム(ITS)は、人工知能における主要なコンピューティング技術であり、ICALLに情報を提供し、影響を与えています。[ 5 ] [ 6 ] ICALLに適用されているその他のコンピューティング技術には、知識表現(KP)、自動音声認識(ASR)、ニューラルネットワーク、ユーザーモデリング、エキスパートシステムなどがあります。言語学習に関して、ICALLはその教育法において言語理論と第二言語習得理論を活用しています。[ 5 ] [ 6 ]
ICALLは、1970年代後半[ 1 ]から1980年代初頭[ 5 ]にかけて、コンピュータ支援言語学習(CALL)の分野から発展しました。ICALLは比較的小規模な分野であり、まだ完全に形成されていません。
ほとんどの言語学習技術のパターンに倣い、英語は ICALL 技術で主要な言語として取り上げられています。[ 7 ] ICALL プログラムは、ドイツ語[ 8 ] 、日本語[ 8 ] 、ポルトガル語[ 8 ] 、中国語(北京語)[ 9 ]、アラビア語[ 7 ]などの言語でも開発されています。ICALLシステムは、言語リソースが少ないために学習しにくい言語や、クリー語のようにあまり学習されていない言語の学習にも貢献しています。[ 3 ]
インテリジェント CALL は、ICALL が構文解析に大きく依存していることから、構文解析ベース CALL と呼ばれることもあります。[ 5 ] ICALL ソフトウェアにおける構文解析機能の一例として、学生ユーザーが自由に生成した文の構文と形態の誤りを検出する構文解析器が挙げられます。構文解析を使用して誤りを見つけた後、ICALL は学生に修正フィードバックを提供できます。 [ 5 ]構文解析は、自然言語処理のタスクとみなされています。
学生がランダムに生成された独自の文章に対してフィードバックを受け取ることができるため、ICALLはより魅力的な教師の役割を果たします。学生が特定の分野で苦労している場合、一部のICALLシステムはその分野で新しい文章や質問を作成し、学生に練習の機会を与えます。[ 5 ]基本的に、ICALLは学生の進歩に合わせて学生の学習ニーズにインテリジェントに適応することを目的としており、これは多くの場合、(部分的または完全に)チューターまたは教師の役割を果たすことを意味します。[ 8 ] [ 10 ]この役割を果たそうとするプログラムは、チュートリアルICALLに分類されます。[ 1 ]
チュートリアルなしの ICALL システムには、さまざまな言語ツールや対話システムが含まれます[ 1 ] 。たとえば、デジタル対話相手などです[ 2 ]。学生が書いたエッセイを自動的に評価するプログラムも開発されています[ 5 ]。たとえば、E-rater [ 11 ]。
ICALL技術には、人工知能がCALLシステムに統合されてから日が浅いことと、この膨大なタスクの複雑さから、依然として多くの問題と限界があります。[ 1 ]人工知能教育ソフトウェアは、これらの問題を解決するために、言語教師の言語知識と教育法をできる限り取り入れるように努めるべきです。[ 10 ]これには、生徒の学習状況の追跡、フィードバックの提供、生徒のニーズに応じた新しい難易度の高い教材の作成、効果的な指導戦略の理解、言語エラー(文法、スペル、意味、形態など)の検出が含まれます。[ 5 ] [ 10 ]
さらに、ICALL システムの開発には長い時間がかかり、開発者は多くの分野の専門家に相談する必要があります。[ 10 ] ICALL ソフトウェアのプログラミングは、必然的に複数の分野の専門家が関わるプロジェクトです。[ 8 ]
ICALLのさらなる研究開発は、応用言語学、計算言語学、人工知能、教育技術など、多くの分野に恩恵をもたらすだろう。ICALLはまた、第二言語習得に関する現在の知識を拡大するだろう。[ 5 ]限界はあるものの、ICALLは、特に技術が進歩するにつれて、価値のある分野である。[ 8 ]
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