কেন এলএলএম চ্যাটবট শীঘ্রই যে কোনও সময় ভাষা শিক্ষকদের প্রতিস্থাপন করবে না

শেষ কবে আপনি একটি চ্যাটবট ব্যবহার করেছিলেন? এটি সম্ভবত আপনার ধারণার চেয়ে আরও সাম্প্রতিক। টিডিওর 2022 সালের জরিপে এটি পাওয়া গেছে ৮৮% অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে একটি চ্যাটবটের সাথে গত 12 মাসে ন্যূনতম একটি কথোপকথন হয়েছে এবং সারা বিশ্বে প্রায় 1.5 বিলিয়ন মানুষ চ্যাটবট ব্যবহার করে।

যাইহোক, প্রাক-প্রোগ্রামড চ্যাটবট-এর সময়-পাঁচটি উত্তর দিতে সক্ষম— শেষ হয়েছে: জেনারেটিভ এআই এবং বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) এসেছে। এবং যখন LLM চ্যাটবট গ্রাহক পরিষেবায় বিপ্লব ঘটাচ্ছে, বহুভাষিক সহায়তা প্রদান করছে, এবং ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি বিশ্লেষণ করছে—ব্যবসায় লক্ষ লক্ষ ডলার সাশ্রয় করছে—এর ব্যবহার এখন বৈচিত্র্যময় হয়েছে এবং শিক্ষায়, বিশেষ করে, ভাষা শিক্ষায় প্রসারিত হয়েছে।

তাত্ত্বিকভাবে, এলএলএম চ্যাটবটগুলি ভাষা শেখার সবচেয়ে উদ্ভাবনী হাতিয়ার হতে পারে, কারণ সেগুলি ইন্টারেক্টিভ, অ্যাক্সেসযোগ্য এবং সাশ্রয়ী। বিল গেটস এমনকি দাবি করেছে যে তারা বছরের চেয়ে 18 মাসে বাচ্চাদের পড়তে শেখাতে পারে। সর্বোপরি, একটি এলএলএম ব্যবহার করা একটি আরও ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা কারণ এগুলি নির্ধারণবাদী নয় এবং তাদের উত্তরগুলি নিয়ন্ত্রণ করা যায় না। সুতরাং এটি তাদের নতুন ডেটা শোষণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং তৈরি করার ক্ষমতা—মানুষের ভাষায় বিশেষীকরণ—যা তাদের বিশেষ করে শিক্ষার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য , বিশেষ করে ভাষা শিক্ষা।

কিন্তু তাদের অনিয়মিত হ্যালুসিনেশন এবং ভুলতা, তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়া ডেটা সেটের কারণে এবং তাৎক্ষণিক তথ্য বুঝতে তাদের অক্ষমতা, তাদের শিক্ষার জন্য অনুপযুক্ত করে তুলবে?

এলএলএম চ্যাবট টিক কি করে, এর শিক্ষাগত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং কেন এটি এখনও ভাষা শিক্ষকের চাকরির জন্য প্রত্যাশী হবে না তা নিয়ে আলোচনা করা যাক।

চ্যাটবটগুলির পিছনে বিজ্ঞান

চ্যাটবট যেভাবে কাজ করে তা চ্যাটবটের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়; যাইহোক, এই প্রবন্ধে, LLM-গুগলের বার্ড এবং OpenAI-এর ChatGPT-এর মতো জেনারেটিভ এআই-এর একটি উপসেট-কে প্রধান ফোকাস করা হবে।

যাইহোক, ভাষা শিক্ষার চ্যাটবটগুলি কোথা থেকে এসেছে তা স্বীকার করা ঠিক, কারণ অন্যান্য বিখ্যাত ভাষার অ্যাপ, যেমন ডুওলিঙ্গো, এআই চ্যাটবটগুলিও ব্যবহার করে, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) মডেল৷ যদিও, এখানে সীমাবদ্ধতাগুলি হল যে এই ধরনের ফ্রেমওয়ার্ক ব্যাক-কোডেড, যার অর্থ এটি পরীক্ষা করার জন্য এবং শুধুমাত্র সঠিক উত্তর যাচাই করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে; এটা নির্ধারক। একটি নতুন ভাষা অর্জন করার সময় এই ধরনের প্রশ্ন-উত্তর ভাষা পরীক্ষা উপকারী হলেও, এলএলএম আরও গভীরে যেতে পারে।

এলএলএমগুলি এনএলপিতে বিশেষজ্ঞ এবং মানুষের ভাষা তৈরি এবং অনুকরণ করতে পারে, তাদের ভাষা শেখার জন্য আদর্শ করে তোলে। বাস্তব-বিশ্বের ব্যবহারে মেশিন অনুবাদ, পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ, প্রশ্ন-উত্তর ব্যবস্থা, চ্যাটবট এবং বিষয়বস্তু তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে—তারা পাঠ্য ডেটার প্রসঙ্গ এবং শব্দার্থ বোঝাতে পারদর্শী। এবং তাদের বিস্তৃত ব্যবহারের কারণে, এলএলএমগুলি তাদের বিশাল আকার এবং গণনামূলক প্রয়োজনীয়তা দ্বারা চিহ্নিত করা হয় কারণ এতে কোটি কোটি প্যারামিটার রয়েছে।

অন্যদিকে, ঐতিহ্যগত এমএল সাধারণত ডেটা বোঝা, ভবিষ্যদ্বাণী করা, প্যাটার্ন স্বীকৃতি থেকে নির্দিষ্ট কাজগুলি সমাধান করা এবং লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটার উপর ফোকাস করে। এবং ভাষা শিক্ষার মধ্যে, ML-এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি বক্তৃতা স্বীকৃতি থেকে জালিয়াতি সনাক্তকরণ (প্রতারণা করতে পছন্দ করে এমন ছাত্রদের সন্ধান) এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে পরিবর্তিত হতে পারে। এটি এমন কাজের জন্য সর্বোত্তম ব্যবহার করা হয় যেখানে ডেটা কাঠামোগত এবং সংখ্যাগতভাবে উপস্থাপন করা হয়। এবং LLM-এর বিপরীতে, প্রথাগত ML মডেলগুলি ছোট এবং গণনাগতভাবে কম চাহিদাপূর্ণ, টাস্কের জটিলতা এবং নির্বাচিত অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে।

LLMs: ভাষার ক্লাসের জন্য নতুন সুপার টুল?

একটি সাধারণ ভাষার পাঠে, একজন শিক্ষক 8 থেকে 20 জনের মধ্যে যেকোন জায়গায় ভাষাতে বিভিন্ন স্তরের (এবং আগ্রহ) সহ ছাত্র থাকতে পারেন। সুতরাং, এমন একটি পাঠে যেখানে একজন শিক্ষককে ক্লাসের 50% প্রশ্নের উত্তর দিতে হতে পারে, এটি শিক্ষকের সময় এবং শক্তিকে কিছুটা পাতলা করে দেয়।

তাই, সাধারণ ব্যাকরণের নিয়মগুলি উপলব্ধি করা এবং শব্দভাণ্ডার অনুশীলন করার মতো মৌলিক বিষয়গুলি শেখানোর জন্য এলএলএমগুলি আদর্শ। এলএলএম চ্যাটবটগুলির সাহায্যে, ব্যবহারকারীরা স্কুল-অনুমোদিত ল্যাপটপগুলি ব্যবহার করতে পারে এবং ব্যাকরণের নিয়মগুলিকে ব্যাখ্যা করার জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে যেন তারা পাঁচ, 10 বা 15 বছর বয়সী, প্রতিটি স্তরের ছাত্রদের জন্য ক্যাটারিং। অথবা তারা ফুটবল পরিভাষা ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করার জন্য একটি ব্যাকরণের নিয়মের জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে, এটি একেকজন ছাত্রদের জন্য ব্যক্তিগত করে তোলে এবং তাই, এমন কিছু যা তাদের মনোযোগ দেওয়ার সম্ভাবনা বেশি। এই বর্ধিত সম্পৃক্ততার অর্থ ব্যবহারকারীরা আবার ফিরে আসার এবং অনুশীলন করার সম্ভাবনা রয়েছে।

উপরন্তু, LLM চ্যাটবট কথোপকথন অনুশীলনের জন্য চমৎকার বিকল্প কারণ তারা একটি নেটিভ স্পিকারের অনুকরণ করতে পারে। এছাড়াও, তাদের ইন্টারেক্টিভ এবং বিনোদনমূলক প্রকৃতি আরেকটি মূল কারণ যা মানুষকে আগ্রহী করে তোলে। এবং সমস্ত শিক্ষক জানেন যে ব্যস্ততা ভাষা শিক্ষার অন্যতম বড় বাধা হতে পারে।

এলএলএম চ্যাটবটগুলির একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল তাদের ব্যাপক অ্যাক্সেসযোগ্যতা। যে কেউ একটি অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে এবং চ্যাট জিপিটি বা গুগলের বার্ডের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে, কারণ তাদের উভয়েরই উপযুক্ত বিনামূল্যের সংস্করণ রয়েছে৷ সুতরাং, যতক্ষণ না আপনার কাছে একটি স্থিতিশীল ইন্টারনেট সংযোগ থাকে, ততক্ষণ সারা বিশ্বের যেকোনো শিক্ষার্থী একটি LLM চ্যাটবটের ব্যবহারিক ক্ষমতার সুবিধা নিতে পারে। যাইহোক, জীবনের কিছুই এবং এআই নিখুঁত নয়।

ভাষা শেখার ক্ষেত্রে এলএলএম-এর ত্রুটিগুলি উন্মোচন করা

যদিও এলএলএমগুলি ভাষা শেখার জন্য মূল্যবান হাতিয়ার, একটি নতুন ভাষা উপলব্ধি করার একটি মৌলিক স্তম্ভ হল সাবলীলতা, এবং এই দক্ষতাটি এলএলএম-এর সাথে অনলাইন চ্যাট করার মাধ্যমে অর্জন করা যায় না। যেহেতু চ্যাটবটগুলি মূলত লিখিত যোগাযোগের উপর ভিত্তি করে, তাই ভাষা শিক্ষার একমাত্র হাতিয়ার হলে তারা উচ্চারণ এবং কথা বলার দক্ষতাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে। শুধুমাত্র একজন মানব শিক্ষকই ছাত্রদের তাদের দক্ষতা নিখুঁত করতে, প্রদর্শন প্রদান করতে এবং আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে সংশোধন করতে সাহায্য করতে পারেন।

জেনারেটিভ এআই এবং এলএলএম-এর বিকাশের আশেপাশে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল এআই হ্যালুসিনেশন অবস্থা। এটি ঘটে যখন চ্যাটবট তাদের দেওয়া প্রশ্ন বা তথ্য চিনতে বা বুঝতে পারে না। অতএব, তারা 'AWOL' যান এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করা শুরু করে যার অর্থ তারা ভুল তথ্য সরবরাহ করতে পারে এবং ত্রুটি বা ভুল ধারণাকে শক্তিশালী করতে পারে।

এলএলএমগুলি ইন্টারনেট থেকে ডেটা শোষণ করে এবং তারপরে এই উত্সগুলির উপর ভিত্তি করে নতুন ডেটা তৈরি করে - এবং যেহেতু কেউ ইন্টারনেটে পোস্ট করতে পারে - ভুল এবং কুসংস্কারমূলক তথ্য এলএলএমগুলিতে অনুপ্রবেশ করতে পারে যা সত্য এবং কল্পকাহিনীর মধ্যে পার্থক্য করতে লড়াই করে৷

এই ধরনের হ্যালুসিনেশন বিশ্বাসকে দুর্বল করতে পারে, এবং বিবিসি জানিয়েছে যে চ্যাটজিপিটি ছাত্রদের কাছে জানতে চাওয়া হয়েছে সেক্সি ছবি . সুতরাং, যখন শিশুদের সাথে একটি শিক্ষামূলক পরিবেশে ব্যবহার করা হয়, তখন এলএলএম-এর অ-নিয়ন্ত্রক দিকটি একটি সুরক্ষামূলক সমস্যা তৈরি করে। শিশুদের সাথে কাজ করার জন্য মানব শিক্ষকদের অবশ্যই কঠোর পরীক্ষা-নিরীক্ষার মধ্য দিয়ে যেতে হবে: LLM চ্যাটবটগুলিতে অনুরূপ সংযম প্রয়োগ করা না হলে, এটি শিশুদের একটি সম্ভাব্য ক্ষতিকারক পরিস্থিতিতে ফেলতে পারে।

তদুপরি, একটি ভাষা শেখার মধ্যে শুধুমাত্র সংমিশ্রণ, কাল এবং ব্যাকরণের নিয়মগুলি আয়ত্ত করা হয় না। ভাষা শিক্ষা আরও অনেক কিছুকে অন্তর্ভুক্ত করে, যেমন সাংস্কৃতিক বোধগম্যতা, বাগধারার অভিব্যক্তি এবং প্রাসঙ্গিক ব্যবহার। যদিও একটি LLM চ্যাটবট অনুরোধে কিছু বাগধারা বা অপবাদ প্রদান করতে পারে, তবে এটি একজন জ্ঞানী শিক্ষককে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার চেষ্টা করতে পারে না, যিনি উদাহরণস্বরূপ, স্প্যানিশ-ভাষী দেশগুলির মধ্যে প্রয়োজনীয় সূক্ষ্মতা প্রদান করতে পারেন। এর পাশাপাশি, সাধারণভাবে বলতে গেলে, চ্যাটবট ব্যবহার করার সময় শিক্ষার্থীদের অবশ্যই উদ্যোগ নিতে হবে। ব্যবহারকারীদের জানতে হবে কি প্রম্পট জিজ্ঞাসা করতে হবে এবং নতুনদের, উদাহরণস্বরূপ, এই জ্ঞানের অধিকারী হওয়ার সম্ভাবনা কম।

অতিরিক্তভাবে, LLM চ্যাটবট-এর সম্ভাব্যতা যা পরীক্ষার সময় ছাত্রদের প্রতারণা করতে সাহায্য করে—যেমন উত্তর প্রদান বা বক্তৃতা শনাক্ত করার ক্ষমতা—কিছু সিয়াটেল এবং ক্যালিফোর্নিয়ার স্কুল ডিস্ট্রিক্টকে ChatGPT-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি ব্লক করতে প্ররোচিত করেছে।

অস্বীকার করার কিছু নেই যে জেনারেটিভ এআই, বিশেষ করে এলএলএম চ্যাটবট, একটি অবিশ্বাস্য হাতিয়ার যা ব্যবসার অনেক দিককে বিপ্লব করছে এবং শীঘ্রই স্কুলগুলিতে প্রয়োগ করা হবে। যাইহোক, মডেলের অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং সামর্থ্য একটি নতুন ভাষা শেখার সময় দুটি প্রধান বাধা অতিক্রম করতে পারে, এর অপ্রত্যাশিত ভুল এবং হ্যালুসিনেশনের অর্থ হল বর্তমান প্রযুক্তি প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে না এবং একজন ভাল ভাষা শিক্ষককে প্রতিস্থাপন করতে পারে না।

জেনারেটিভ এআই এর হ্যালুসিনেশন সমস্যাটি অতিক্রম করতে একটি উল্লেখযোগ্য বাধা রয়েছে, কিন্তু; সঠিক পরিস্থিতিতে, এলএলএমগুলি তত্ত্বাবধানে হোমওয়ার্ক এবং ব্যাকরণ অনুশীলনের জন্য সহায়ক সরঞ্জাম হতে পারে। সামগ্রিকভাবে, শিক্ষকদের এই জ্ঞানে নিরাপদ থাকা উচিত যে, বর্তমানে, জেনারেটিভ এআই শিক্ষা ব্যবস্থাকে দখল করবে না।