大语言模型在国际中文教育中的智能语伴应用研究

大语言模型在国际中文教育中的智能语伴应用研究

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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在教育领域的应用越来越受到关注。本文研究了大语言模型（以GPT4为例）在国际中文教育领域作为智能语伴的应用可能性。研究发现，GPT4生成的对话文本在语言结构和话题上与教材文本具有相似性，可以为智能语伴的应用提供依据。

大语言模型的语言特征

研究发现，大语言模型具有以下基本特征：

1. 语言风格流畅自然，基本符合语法规则
2. 常运用修饰性和概念性的表达，句法复杂度较高
3. 文本内容多围绕某一主题展开，指称和复述的内容较多
4. 具有信息重复性
5. 文本包含不常见的语言结构

智能语伴在教育领域的应用现状

在教育领域中，智能语伴作为一种教育工具，通过个性化和实时的方式为学习者提供语言交流和互动，提升学生的跨文化理解与交际能力。特别是在语言学习和口语训练方面，智能语伴发挥着重要作用。一些智能语伴已经服务于雅思英语口语考试，能够根据学习者的回答和发音质量给出准确的评估与建议，帮助学习者改善口语表达能力。

研究方法与结果

研究团队利用GPT4生成了与《新时代汉语口语》教材相同主题、相似句长和相似语体风格的平行对话文本，并从以下几个方面进行计量分析：

1. 阅读难易度
2. 实词以及指称代词数量
3. 相邻句中实词数量
4. 词语分级
5. 语篇衔接

研究发现：

• 生成式对话相对教材难度更低，更具有可读性
• 生成式对话的平均字数更少，适用于作为课后智能语伴
• 生成式对话中涉及了更多表示主体的实词
• 两类文本的主题相似，关键词语义重合度为0.57
• 生成式对话在词语数量上明显高于教材文本
• 在语篇连贯性方面两类文本的特征基本相同

智能语伴的应用流程设计

研究团队设计了一个基于产出导向法的教学流程，包括以下几个步骤：

1. 话题讨论
2. 阅读对话
3. 词语练习
4. 语言产出

通过图灵测试发现，74.6%的生成式文本通过了教学适用性测试，与教材文本的通过率（77.14%）相当。

结论

研究结果表明，大语言模型可以作为智能语伴应用于国际中文教育领域。但是，在具体实践中生成式语料时常会不符合口语语感，还需要对语料进行人工检阅和改写。此外，大模型作为智能语伴的教学流程设计还需进一步的实验与评估。