自然语言理解技术在早教领域的应用
本文笔者将从三个方面分享下自然语言理解技术在早教领域的应用:丰富的学习资源、独特的教学方式、有效的习惯培养。
自然语言处理(NLP)是人工智能和计算机科学领域的一个热门研究话题,NLP技术试图教会机器理解人类的语言,使机器能够更有效地与人类沟通。
目前这一技术还在探索阶段,虽有些许不成熟的地方,但仍然在许多场景中找到了切入点,并获得了市场的认可。
其中,儿童早教是一个最近比较热的领域。一方面早教领域涉及到很多有关知识和语言学习的需求,而NLP技术恰恰擅长于解决这类的问题。另一方面,小孩子总是充满好奇心,对新鲜事物和新技术的接受度往往要高于其他用户群体。
于是NLP技术成功的打入了儿童早教领域,相关的产品应用层出不穷,对早教市场带来了颠覆似的冲击。
在这里我想盘点一下NLP技术在儿童早教领域的应用,洞察NLP技术对儿童早教领域所产生的影响,以及NLP技术在早教领域的发展方向。
当然在早教场景下,NLP技术往往需要结合语音识别(ASR),文本转语音(TTS),知识图谱等多项技术共同来实现应用的落地,不过其中的核心技术重点与难点依然是NLP。
基于目前市场上各家早教类智能产品所推出的功能和卖点,我将NLP在早教领域中的影响总结为三个部分,分别是丰富的学习资源,独特的教学方式,以及有效的习惯培养。
一、丰富的学习资源
目前,由NLP技术所驱动的早教产品主要集中在儿童类知识问答和语言学习上。与传统的学习资源相比,其优势有两个方面:内容的丰富性与时间的灵活性。
知识问答系统一般会结合深度学习算法和完备的知识数据库来实现,一个问答系统会集成多个基于儿童知识数据库创建的垂直问答服务,每个服务处理特定话题的问题。
基于儿童相关领域知识数据库创建的问答系统,可以很好的回答小朋友用自然语言提出的各种问题,问答系统知识的丰富程度与答案的多样性是这类应用产品的优势。
语言学习在早期教育中占据着举足轻重的地位,特别是对于3至6岁的儿童。而这个阶段,孩子的父母很可能没有足够时间与孩子交谈和互动。
于是儿童对话机器人就成了孩子练习和学习说话的小伙伴,孩子可以随时随地的和机器人进行语言的交流,从而更快的熟悉对语言的使用,也有助于孩子练习口语和听力的技巧。
二、独特的教学方式
除了信息资源的优势外,NLP技术还为早教类产品带来了全新的交互体验方式,语音交互推动了各种前所未有的儿童教育方法。相关产品,如早教机器人,智能玩具等,都正在尝试重新定义孩子学习和娱乐的方式。
孩子们都喜欢看动画片和阅读故事书,传统的动画片和书本都是被动的将信息展示给孩子,而在NLP技术的帮助下,动画片和书本可以主动的与孩子进行交流,使得孩子获得更加丰富的交互体验。
小朋友可以与故事中的人物进行对话,并参与到故事当中,主动推进故事情节的发展。
NLP技术也被应用于点播多媒体内容。例如,相关产品能够收集大量儿童与教育相关的媒体资源,儿童可以通过简单的语音命令,随时搜索和选择感兴趣的内容。
这些产品不仅在内容方面,而且在对话流设计和文本到语音(TTS)技术方面都是专门针对儿童而设计的。
三、有效的习惯培养
训练孩子良好的行为方式,培养孩子优秀的生活习惯和激发孩子的学习兴趣,在儿童早教领域中也是颇为重要的环节,传统的早教产品在这方面的表现一直差强人意,而 基于NLP技术实现的智能机器人/智能玩具,则可以有效的解决这个问题,帮助孩子孩子培养好的行为习惯,目前,已有多家企业投入到这一机会当中。
随着NLP技术的不断突破,智能玩具的对话能力变得越来越强。
如今先进的儿童对话机器人,已经能够实现主动推送消息并启动一个对话场景,引导孩子进入一个特定的话题;机器人可以提醒孩子刷牙,做功课,能让孩子知道什么时候睡觉,什么时候喝水,什么时候洗澡;还会鼓励孩子培养积极的社交行为,例如礼貌地讲话以及正确的待人方式。
早教的另一个热门话题是培养孩子的机器商(MQ) MQ 是衡量一个人熟悉机器的程度和与进行交互协作的能力。
现在人们普遍认为,MQ将在未来成为人类最重要的技能之一,并相信要从小就培养孩子的MQ能力。
NLP技术在早教行业中的应用直接推动了孩子对MQ的培养,小朋友能通过和机器人的对话和交互,快速拉近与其之间的距离,从小就习惯于同机器交流和协作。
四、总结
NLP技术正在逐步的渗入各行各业当中,在早期教育领域中更是得到广泛探索和部署。这篇文章从教育资源,教育方式和教育内容三个角度诠释了NLP技术在早教场景下的优势和应用特点。
海量的知识数据和不受时间限制的服务形态,意味着教育资源的绝对优势,语音交互,甚至多模态交互的支持,意味着更好的学习体验,而习惯养成和MQ的全新教育内容,是传统早教类产品不具备的优势。
预计NLP技术将继续赋予早教市场更多的机会,特别是在习惯养成和MQ培养方面。
未来将会有更多知识数据产生,而智能的,可交互式的早教产品将成为行业中的标配。届时,早教领域将离不开对NLP技术的依赖。
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