Towards a Voice-based Chatbot for Language Learners (ChaLL)
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Inhalt dieser Seite
Steckbrief
- Projektleitung
- Luzia Sauer (PHZH), Michael Geiss (PHZH)
- Organisationseinheit
- F-BW-BDW (Bildung und Digitaler Wandel)
- Projektphase
- Abgeschlossen (1.2.2023 – 31.7.2024)
- Projekttyp
- Forschungs- und Entwicklungsprojekt
- Finanzierung
- Innosuisse
- Beteiligte Institutionen
- Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW; Universität Zürich
Beschreibung
Englischsprechen kommt im schulischen Alltag häufig zu kurz. Um Schüler:innen jedoch optimal auf ein Leben in einer globaler werdenden Welt vorzubereiten, in der Kommunikation vorherrschend interaktiv ist, sollte interaktives Sprechen bereits in der Primarstufe routinisiert werden. Viele Schüler:innen kommen in den wenigen Wochenlektionen kaum zu Wort und dialogische Sprechstrategien werden oft unsystematisch gefördert. Mit der Entwicklung eines stimmbasierten Chatbots soll dieser Einschränkung entgegengewirkt werden. Schüler:innen bekommen mit dem Chatbot die Möglichkeit, in der Schule oder zu Hause Englisch individualisiert, autonom, zeitunbegrenzt und angstfrei zu üben und so ihre Fremdsprachenkompetenzen zu verbessern.
Projektergebnisse
Das Projekt «Towards a Voice-based Chatbot for Language Learners (ChaLL)» ist ein abgeschlossenes Kooperationsprojekt von ZHAW, PHZH und UZH, das von Innosuisse über 18 Monate gefördert worden ist. Im Projekt wurde der Prototyp eines interaktiven Chatbots entwickelt, um Schülerinnen und Schüler in der Primarschule mehr Gelegenheiten zum Englischsprechen zu bieten und ihre Fremdsprachkompetenzen gezielt zu fördern. Da das Sprechen im Englischunterricht oft zu kurz kommt und viele Schüler:innen nicht ausreichend Gelegenheit haben, dialogisches Sprechen mit Sprachexpert:innen zu üben, soll der Chatbot diese Lücke schliessen. Er ermöglicht es den Schülerinnen und Schülern, selbstständig und zeitlich unbegrenzt zu üben, sei es in der Schule oder zu Hause. So können sie in einer entspannteren Umgebung ihre Englischkenntnisse schrittweise und nachhaltig verbessern.
Der Chatbot basiert auf fortschrittlicher Sprachverarbeitungstechnologie und wurde so konzipiert, dass er natürliche Dialoge simulieren kann. Er passt sich dem individuellen Sprachniveau der Lernenden an und fördert gezielt die sprachliche Entwicklung, indem er Fehler und Lücken erkennt und darauf pädagogisch sinnvoll reagiert. Das System ahmt damit die Lernunterstützung durch eine Lehrperson nach.
Für die Entwicklung des Chatbots wurde eine grosse Menge an Sprachdaten von Schülerinnen und Schülern auf der Primarstufe (über hundert Stunden Audiomaterial) gesammelt, anonymisiert und annotiert. Diese Aufnahmen bildeten die Grundlage für den Chatbot, der die Sprechfehler der Lernenden beibehält, damit er darauf gezielt Feedback geben kann. Um das Lernen so realistisch wie möglich zu gestalten, wurden unterschiedliche Stimmen und Akzente – einschliesslich Kinderstimmen – in das System integriert.
Der Chatbot unterstützt derzeit prototypisch zwei Kommunikationsmodi: «Chit Chat», in dem die Schülerinnen und Schüler frei sprechen und primär ihre Sprachflüssigkeit entwickeln können, sowie «Challenges», die sich innerhalb eines kommunikativen Rahmens auf bestimmte grammatische Strukturen und Vokabeln konzentrieren. Die Aufgabentypen orientieren sich am Lehrplan 21, um den Einsatz im Unterricht zu erleichtern und Lernziele gezielt anzusteuern.
In ersten Tests an Schulen hat der Chatbot positive Rückmeldungen erhalten, und es wurden nützliche Daten gesammelt, die zur Weiterentwicklung des Systems genutzt werden können. Eine Analyse der Benutzendenerfahrungen lieferte wertvolle Erkenntnisse zur weiteren Anpassung des Chatbots an die Bedürfnisse junger Lernender.
Zusammenfassend bietet das Projekt ChaLL mit seinem stimmbasierten Chatbot eine Grundlage, um das Englischlernen auf der Primarstufe interaktiver und realitätsnaher zu gestalten. Der Prototyp ist einsatzbereit, auch wenn noch Optimierungen geplant sind, um die Benutzungsfreundlichkeit zu steigern und die konkreten Lernarrangements weiter auszugestalten. Ziel wird es sein, mithilfe des Chatbots eine authentische und nachhaltige Sprachpraxis in den schulischen Alltag zu integrieren und die Schüler:innen optimal auf eine global vernetzte Welt vorzubereiten.
Konferenzbeiträge
Luzia Sauer und Margarida Pereira: «Developing ChaLL: Towards a voice-based chatbot for language learners». Oral presentation at Evidence-based foreign language learning – Multilingualism in education. Ascona, 7. bis 10 Juni 2023.
Manuela Hürlimann, Luzia Sauer, Nicola Good, Gerold Schneider & Mark Cieliebak: «The ChaLL Project: Developing a Voice Bot for Practising a Foreign Language». Poster Presentation at 8th Swiss Text Analytics Conference. Neuchâtel, 12. bis 14. Juni 2023.
Luzia Sauer und Manuela Hürlimann: «Developing ChaLL: A digital speaking companion for language learners». Oral presentation at Language Learning and Teaching in Digital Transformation. Luzern, 1. und 2. September 2023.
Manuela Hürlimann, Luzia Sauer, Gerold Schneider, Johannes Graën, Jean-Philippe Goldman, Janick Michot, Katsiaryna Mlynchyk, Ahmet Yavuz Uluslu, Irina-Camelia Stroescu, Jan Deriu, Michael Geiss und Mark Cieliebak: «ChaLL - A Chatbot for Language Learners». Poster presented at the SwissText Analytics Conference. Chur, 10. bis 11. Juni 2024.
Pius von Däniken, Janick Michot, Manuela Hürlimann, Jan Deriu, Luzia Sauer, Katsiaryna Mlynchyk, Mark Cieliebak: Error-preserving Automatic Speech Recognition of Young English Learners’ Language. Poster presented at The 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics in Thailand, 11. bis 16. August 2024.
Luzia Sauer, Manuela Hürlimann, Katsiaryna Mlynchyk, Gerold Schneider, Mark Cieliebak, Michael Geiss, Jean-Philippe Goldmann: «Boosting English Speaking Skills with a Chatbot for Children». 2nd International Education Conference. Berlin, 9. bis 11. August 2024.
Gerold Schneider, Johannes Graën, Manuela Hürlimann, Luzia Sauer, Janick Michot, Mark Cieliebak, Matthias Bachann: «A Voice-Based Chatbot for Language Learners». ICAME 2024 Conference, Vigo, 22. Juni 2024.
Publikationen
Michot, Janick, Manuela Hürlimann, Jan Deriu, Luzia Sauer, Katsiaryna Mlynchyk, und Mark Cieliebak (2024) Error-preserving Automatic Speech Recognition of Young English Learners’ Language.