本来觉得GPT Voice可太适合练习英语口语了,结果发现也不太行。 一方面,它的底层设定就是我稍微停个几秒,它就要开始说话了。可是我练英语口语的时候,好多时候都要停顿一会儿,思考接下来到底该怎么说,它就老打断我,我觉得这样很不好。 就连我讲中文的时候,经常稍微停一停思考一下,它也会打断我,体验真的很不流畅(虽然如果能做到无视它的打断倒也行,但总体还是很不喜欢)。 再者,如果是做英语表达练习,你肯定需要它对你的表达进行评论和优化,从而进行学习。与此同时,它还要回答你一些具体的问题,并推动对话继续。我感觉它很难同时做好所有这些反应。 而且 GPT Voice 的回复明显进行了非常严格的上下文限制,总体来说都很短。在口语表达所需要的种种反馈中,它的上下文长度感觉是不够的。 总结:直接用 GPT Voice 练口语不太行,需要一个别的什么产品,或者一个专门的口语练习 skill😂
Kairos
教过口语也做过AI✖️教育产品的人的建议是:真人教师和AI(包括口语产品)搭着用
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评论 · 2

Alex
你好啊,作为托雅老师,从我的教学经验来说,有一个很反直觉的结论,那就是口语不是练出来的。 直接对练口语充其量只能让自己保持当前已有的的口语水平。如果想提高,需要一个系统性的方案。 这是因为口语能力其实是一个非常复合的能力。取决于使用场景是单向的(演讲,脱口秀等)还是双向的交流(和人对话),它涉及的能力非常全面:通过语音/文字理解他人的意思,在脑内组织回应,把回应的意思准确无误地传达给听者,另外还有一些与具体语言无关的能力,比如讲话的条理,判断听众需求,听懂言外之意,跨文化沟通的注意和禁忌等等。 因此英语口语能力的提高必然是整体英语水平的提高的结果,尤其是输入水平的提高。当人用某种语言大量摄入了信息,产生了看法和表达欲的同时还在摄入过程中积累了很多表达的用词,这才是提高口语最好的时机。 但是即便在这时候,提高口语最好的方式并不是直接对话。因为直接开口的难度是很高的,相当于一个没玩过的游戏直接开始最高难度。这种状态下开口只会导致刚才所有积累的新东西都表达不出来。学习者往往为了能够流畅表达(这是最在乎的,和自尊心最相关的指标),只能退化到上一个舒适区,而不是循序渐进地把新摄入的信息纳入舒适区。在这个过程中,即时的反馈非常重要。学习者每一次遣词造句都必须有即时的反馈,再继续下一句,而不是把表达上的问题留到形成坏习惯再改。 我的产品就是通过提高综合能力,并通过在课堂上百试不爽的教学流程来让学习者把自己口头表达的舒适区逐渐扩大,而不是直接和AI对练。后面我会单独开帖写我的产品是如何解决听说读写问题的,敬请关注。
Alex#C2之路——第一期【设计理念】 从今天开始我会分期写一下我开发的英语学习小程序【C2之路】的设计理念以及用户会在使用中有哪些体验。 第一期来讲一下总体的设计思路。 我的小程序是围绕着外语学习的最基本单元——词汇——来设计的。但它不是一个简单的背单词小程序。和市面上绝大多数语言学习app也不同,我想做的是一个能够包揽语言学习全过程的应用。从词汇到语法,再到听说读写四项能力,既做到模块化又彼此紧密结合。最终目标是做一个能陪伴学习者从CEFR的A1级别一直学到C2级别的应用,因此起名叫C2之路(不是驾考应用)。 如何用词汇把所有这些能力串联起来呢?我的方案是,通过听说读写的练习,把每一个词都学精学透,踏踏实实地一步一个脚印达到精通。因此,整个小程序是一个比较有确定性的体系化的,但又通过AI提供个性化服务的教学流程,或者更像是一个由无数个任务组成的闯关游戏。学习者在经过定级测试以后,会从相应难度等级的词汇开始,两个词(为了有一定间隔)两个词地,经过关于这个词的义项解释和相关练习,过渡到和这个词语境相关的听说读写四个练习环节。学习者在完成所有四个环节以后,这个词就“毕业”了。由于经历了充足的语境和任务驱动的思考,学习者对单词的掌握程度会非常高,后续只需要少量的复现就能保持水平。 既然是围绕单词进行的学习,不可避免的就会遇到一个问题。英文里的单词有大量一词多义现象。这个现象在国内的九年义务教育阶段是被刻意回避的。回想一下当年学过的那些简单的单词,get,take,in等等,在那个阶段都只会学它们的一两个意思。这是合理的,因为学生遇到的语料难度并不会让更多义项频繁出现,自然不需要学那么多。但如果大家去查一些比较权威的词典,比如牛津剑桥韦氏柯林斯等等,就会发现越是“简单”的词,在词典里的义项越多。比如take这个词光是动词词性就多达42个义项,这还不算名词词性和多如牛毛的习语(idioms)。从这个意义上说,take就不能算一个单词,而是每一个义项用法都必须算一个单词,只不过它们刚好都拼写成take而已。如果学习者只会单词的第一个用法,遇到的英语语境稍微多样和复杂一点就会遇到”单词都认识,但就是看不懂“的障碍。 所有这些义项都有各自的使用场景,但不是所有场景都会被初学者遇到,因此对词汇的义项进行难度分级就十分必要。市面上绝大多数单词书都没有做这个工作。你会看到每个单词后面都跟着一大串中文意思。例句也只会和其中第一个最常见的意思有关。即使学习者想了解更多的义项,也必须自己查词典找例句。 为什么呢?因为根本没有现成的比较全面的公开可直接商用的数据。在英语学习市场还在快速抢占市场优先的野蛮生长年代,尤其是前AI时代,花人力物力去做这种最终会被友商迅速抄过去的高质量数据显然不划算。普遍的做法是直接用github上的公开数据或者把有道的网络词典爬一下。我所知道的唯一往正确方向做的公司是我的前东家之一,睿途教育。他们的教学总监就亲自监制了一套词汇书,是按照义项分词汇的,并且每个义项都有独享的例句。 那么如果我要给学习者匹配适合难度的词条,就必须给每一个义项一个难度等级。具体怎么做的可以参考我引用的这篇帖子。这样一来,用户就能专心学好词汇的每一种用法。我的app目前收录了22408个词条(义项),对应6702 个独特词形,分了13个难度等级。其中释义最多的几个词有:take(45 条)、run(43 条)、go(38 条)、have(34 条)、open(33 条)。这份数据目前在市面上是独一无二的。 那么为什么要用听说读写练习反复学一个词条呢?这源于记忆词汇的一个基本原理,那就是要在不同的可理解语境下遇到相同的单词并从语境中识别出该单词相同的义项。学习者接触到的这样的语境次数越多,每一次遇见对语境发生的理解越充分,效果就越好。事实上,我在大学自学英语时就自发地使用了这个方法。效果是我不仅能够在新语境中正确识别单词的意思,还会在表达输出时,在恰当的语境下使用这个单词的这个意思。只有这样,这个词条才算真正掌握。因此,我设计了听说读写四个环节的许多任务来提供充足的,多模态的语境,同时涵盖输入与输出,让学习者不仅见到和听到时能辨认,还能在说和写时用上。 这就是我设计的小程序的整体思路,下一期我会进一步讲讲我是如何设计学习者水平评测和语料水平对齐的。
呃😅不认同 口语就是练出来的