研究人员开发了一种生成面向个性化词汇增强的故事书的系统。
POSTECH计算机科学与工程系的黄仁石教授与学生李仲恩、尹秀媛、李奎石，以及与梨花女子大学传播障碍系的任东山教授合作，推出了一种令人兴奋的定制故事书制作方法。该创新系统利用生成性人工智能和家庭物联网技术来帮助儿童学习语言。他们的研究成果在享有盛誉的“ACM CHI（ACM计算机系统人因会议）”上进行了展示，并获得了“荣誉提名奖”，这表明他们的工作在所有参赛作品中位列前5%。
儿童的语言发展至关重要，影响着他们的认知能力、学业表现、同伴关系以及整体社会成长。对语言进展的定期评估和及时干预1) 对于有效的语言获取是必不可少的。然而，儿童往往在不同的环境中成长，导致词汇接触的差异。不幸的是，传统的方法往往依赖于统一的词汇表和现成的故事书或玩具，未能考虑这一多样性。
研究团队认识到传统“一刀切”策略的局限性，这些策略忽视了儿童的独特背景，因此他们设计了一种先进的教育系统，专门为每个孩子的环境量身定制。他们通过利用家庭物联网设备跟踪和分析儿童在日常生活中接触及使用的语言来启动这一过程。通过采用扬声器分离2)和形态学分析3)等技术，他们评估了儿童接触到的词汇，以及他们表达和聆听但没有大声说出的单词。每个单词根据与言语学相关的关键因素进行评分。
为了生成定制的教育资源，该团队利用最先进的生成AI技术，如GPT-4和稳定扩散。这使他们能够创建量身定制的儿童书籍，完美结合每个孩子所需的特定词汇。通过将言语病理学理论与实践经验相结合，研究人员设计了一个高效且个性化的语言学习平台。
该系统旨在适应儿童语言发展的变化，具有可定制的因素和灵活的词汇选择标准。它能够自动识别每个孩子的目标词汇并生成个性化的故事书，允许根据儿童的语言技能或环境的任何变化进行持续更新。在对9个家庭进行了为期四周的系统测试后，结果表明儿童成功掌握了预定词汇，证实了其在临床环境以外日常生活中的实际应用。
来自POSTECH的主要作者李仲恩对他们的成就表示，”我们有效地解决了传统、统一的儿童语言评估和干预方法的不足，运用了生成AI。” 她进一步评论道，“我们的目的是利用AI生产符合个体不同需求和水平的个性化指南。”
来自POSTECH的通讯作者黄仁石教授指出，“通过跨学科的合作研究，我们成功开发了一种个性化的语言刺激和发展系统，将生成AI技术与言语病理的原则相结合。” 他表达了希望他们的结果能够激励教育工作者接受并整合儿童环境与学习目标的多样性。
共同作者、梨花女子大学的任东山教授也表示了她的乐观，称：“我们的研究展示了创新的个性化语言支持服务的潜力。” 她强调，“该系统突出了为接触多样环境和语言的儿童定制词汇提取和语言刺激的能力。”
这项研究得到了韩国国家研究基金会中期研究人员计划、SSK、IITP的信息技术研究中心和ICT研发创新券计划的资助。
