AIが言語学習に与える影響
〜連載：AIと語学学習の理解（１）〜
2024年10月24日 古長 ダイアナ（EduDX lab.Asia研究員）
はじめに
近年、人工知能（AI）は多くの分野で急速に進展しており、特に教育分野においては大きな影響を及ぼしています。パンデミックにより、リモートやオンライン教育の必要性が増し、AIの採用が加速しました。AI技術は、よりパーソナライズされた、適応的で効率的な学習体験を提供し、この分野の大幅な成長に貢献しています。本レポートでは、教育におけるAIの役割に焦点を当て、自然言語処理（NLP）、音声認識、機械学習などの技術とその実際の応用、および言語学習への影響を探ります。
言語学習におけるAI技術
言語学習を変革している主要なAI技術には、特に次の3つが挙げられます：
自然言語処理（NLP）、音声認識、機械学習です。
(1) NLPは、人間の言語を理解し処理するAIシステムであり、文法チェッカー、翻訳システム、会話型チャットボットなどを実現します。例えば、DuolingoやBabbel、Mondlyなどのアプリは、NLPを活用してパーソナライズされたレッスンを提供しています。
(2) 音声認識は、発音トレーニングにおいて重要な役割を果たし、学習者に対して即時のフィードバックを提供し、流暢さの向上を支援します。これには、LingやRosetta Stone、FluentU、Googleアシスタントなどが含まれます。
(3) 機械学習は、適応型学習を支え、学習者のパフォーマンスを分析し、個々のニーズに合わせたレッスンを提供します。
これらのAI技術は、言語学習に大きな進歩をもたらしていますが、いくつかの課題も残っています。NLPは文脈や慣用句、皮肉、文化的ニュアンスを理解するのが難しく、その有効性を制限する可能性があります。また、音声認識は、多様なアクセントや方言を正確に処理できないことが多く、非ネイティブスピーカーに対して誤ったフィードバックを提供する可能性があります。
AIプロジェクトの例
多くの大学や企業がAIを言語学習に導入しています。以下は、その注目すべき2つの事例です：
・オープン大学のAIイニシアチブ：オープン大学は、英国教育省との協力のもと、300万ポンド規模のAIプロジェクトを実施し、学習成果を向上させ、教育格差を縮小することを目指しています。このプロジェクトは、AI駆動のパーソナライズされた学習リソースの開発、教師の支援、教育アクセスの拡大に焦点を当てています（The Open University, 2024）。
・GoogleのAI言語学習：Googleアシスタントは、会話練習にNLPと音声認識を使用し、Google翻訳は機械学習を活用して100以上の言語にリアルタイムで翻訳を提供し、グローバルな言語アクセスと習熟度を向上させています。
結論
自然言語処理（NLP）、音声認識、機械学習などのAI技術は、パーソナライズされた、効率的で適応型の学習体験を提供することで、言語学習を革新しています。アクセントや文化的ニュアンス、文脈理解などの課題が残る一方で、AIは教育において変革的な役割を果たし続けています。オープン大学やGoogleなどの機関は、AIを活用して学習成果を向上させ、アクセスを拡大しています。
次のレポートでは、言語学習におけるAIの具体的なメリットと課題について詳しく掘り下げていきます。引き続きご期待ください！
参考文献
Global Market Estimates. (2022). AI in education market: Forecast to 2027
https://www.globalmarketestimates.com/market-report/ai-in-education-market-3891#:~:text=The%20global%20AI%20in%20education,45.6%25%20from%202022%20to%202027.
The Open University. (2024). The Open University and Department for Education launch £3m AI initiative to improve educational tools.
https://www.open.ac.uk/blogs/news/around-ou/university-news/the-open-university-and-department-for-education-launch-3m-ai-initiative-to-improve-educational-tools
Artificial Intelligence in Language Learning: What Are We Afraid of. (2022)
https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1363313.pdf
Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. (2023)
https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-022-13428-4