Neue Studie: Generative KI revolutioniert Sprachlernen bei Kindern mit maßgeschneiderten Geschichten

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Kathy Schmidt
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Bunte KI-Symbole verbessern Sprachlernwerkzeuge für Kinder.

BerlinProfessor Inseok Hwang von der POSTECH und Forscherinnen der Ewha Womans University haben ein neues System entwickelt, um Kindern das Sprachenlernen zu erleichtern. Mit Hilfe von KI und moderner Haustechnik erstellten sie personalisierte Geschichtenbücher. Dieses System wurde auf der ACM CHI Konferenz vorgestellt und mit einem Preis ausgezeichnet.

Kinder müssen ihre Sprachfähigkeiten entwickeln, um besser zu denken, Freundschaften zu schließen und in der Schule erfolgreich zu sein. Traditionelle Lehrmethoden verwenden für alle Kinder dieselben Materialien, was ihre unterschiedlichen Hintergründe nicht berücksichtigt. Dieses neue System behebt das, indem das Lernmaterial an die Umgebung jedes Kindes angepasst wird.

Die Hauptmerkmale des Systems umfassen:

  • IoT-Heimgeräte zur Überwachung der Sprachentwicklung
  • Techniken zur Sprechertrennung und morphologischen Analyse zur Bewertung des Wortschatzes
  • Fortgeschrittene generative KI-Technologien wie GPT-4 und Stable Diffusion
  • Individuelle Kinderbücher mit gezielten Vokabeln

Das System nutzt IoT-Geräte im Haushalt, um die Sprache aufzuzeichnen, die Kinder täglich hören und sprechen. Forscher analysieren diese Daten, um herauszufinden, mit welchen Wörtern Kinder konfrontiert werden, welche sie verwenden und welche sie hören, aber nicht aussprechen. Anschließend bewerten sie jedes Wort basierend auf für die Sprachpathologie wichtigen Kriterien.

Generative KI-Technologien wie GPT-4 und Stable Diffusion ermöglichen die Erstellung personalisierter Lernmaterialien. Sie können eigens zugeschnittene Kinderbücher mit spezifischem Wortschatz für jedes Kind kreieren. Das System kann den Wortschatz und die Geschichten an die sich verändernden Sprachfähigkeiten und Umgebung eines Kindes anpassen.

Das Team erprobte das System bei neun Familien über einen Zeitraum von vier Wochen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kinder die Zielwörter gut lernten. Dies deutet darauf hin, dass das System im Alltag, nicht nur in Therapiesitzungen, eingesetzt werden kann.

Jungeun Lee von POSTECH erklärte, dass sie generative KI einsetzen, um die Schwächen älterer Methoden zu überwinden. Sie betonte, dass ihr Ziel darin besteht, personalisierte Anleitungen zu schaffen, die den Bedürfnissen verschiedener Personen gerecht werden.

Professor Inseok Hwang erklärte: „Wir haben mittels interdisziplinärer Forschung ein personalisiertes Sprachsystem entwickelt, das auf generativer KI und Sprachpathologie basiert." Er hofft, dass ihre Entdeckungen Lehrer dazu inspirieren werden, die unterschiedlichen Hintergründe der Kinder anzuerkennen und zu integrieren.

Professorin Dongsun Yim von der Ewha Womans University äußerte sich optimistisch über ihre Forschung. Sie erläuterte, dass ihr System maßgeschneiderte Sprachunterstützung für Kinder bieten kann, die in unterschiedlichen Umgebungen aufwachsen und verschiedene Sprachen erlernen.

Diese Forschung wurde durch das Mid-Career Researcher Program der National Research Foundation of Korea, das SSK, das ITRC des IITP und das ICT R&D Innovation Voucher Program finanziert.

Diese neue Methode könnte die Art und Weise, wie Kinder Sprachen lernen, revolutionieren. Sie berücksichtigt den Hintergrund jedes Kindes, um ein individuelles Lernerlebnis zu bieten. Dies fördert nicht nur das Sprachenlernen, sondern auch das allgemeine Denkvermögen und die sozialen Fähigkeiten der Kinder. Es ist effektiver als ein einheitliches Lernsystem, da es auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kindes eingeht.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1145/3613904.3642580

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Jungeun Lee, Suwon Yoon, Kyoosik Lee, Eunae Jeong, Jae-Eun Cho, Wonjeong Park, Dongsun Yim, Inseok Hwang. Open Sesame? Open Salami! Personalizing Vocabulary Assessment-Intervention for Children via Pervasive Profiling and Bespoke Storybook Generation. , DOI: 10.1145/3613904.3642580
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