¿Cuándo fue la última vez que usaste un chatbot? Probablemente sea más reciente de lo que piensas. Una encuesta de 2022 de Tidio encontró que
Sin embargo, el tiempo de los chatbots preprogramados, capaces de proporcionar cinco respuestas, ha terminado: han llegado la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM). Y si bien los chatbots LLM están revolucionando el servicio al cliente, brindando soporte multilingüe y analizando información basada en datos, ahorrando a las empresas millones de dólares, sus usos ahora se han diversificado y ampliado a la educación, en particular, el aprendizaje de idiomas.
Teóricamente, los chatbots LLM podrían ser la herramienta más innovadora que el aprendizaje de idiomas haya experimentado, ya que son interactivos, accesibles y asequibles.
Pero, ¿sus alucinaciones e imprecisiones erráticas, causadas por los conjuntos de datos en los que han sido entrenados y su incapacidad para comprender la información rápida, los harán inadecuados para la enseñanza?
Profundicemos en lo que hace que un chabot LLM funcione, sus casos de uso educativo y por qué aún no competirá por trabajos de profesor de idiomas.
La forma en que funcionan los chatbots varía según el chatbot; sin embargo, en este artículo, los LLM, un subconjunto de la IA generativa, como Bard de Google y ChatGPT de OpenAI, serán el enfoque principal.
Sin embargo, es correcto reconocer de dónde provienen los chatbots en el aprendizaje de idiomas, ya que otras aplicaciones de idiomas famosas, como Duolingo, también usan chatbots de IA, en particular modelos de aprendizaje automático (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Aunque, las limitaciones aquí son que este tipo de marco está codificado, lo que significa que está programado para verificar y solo validar las respuestas correctas; es determinista. Si bien este tipo de prueba de idioma de preguntas y respuestas es beneficioso cuando se adquiere un nuevo idioma, los LLM pueden profundizar mucho más.
Los LLM se especializan en PNL y pueden generar e imitar el lenguaje humano, lo que los hace ideales para el aprendizaje de idiomas. Los usos del mundo real pueden incluir traducción automática, resumen de texto, sistemas de respuesta a preguntas, chatbots y generación de contenido: se destacan en la comprensión del contexto y la semántica de los datos de texto. Y debido a sus usos expansivos, los LLM se caracterizan por su enorme tamaño y requisitos computacionales, ya que contienen miles de millones de parámetros.
Por otro lado, el ML tradicional generalmente se enfoca en comprender datos, hacer predicciones, resolver tareas específicas a partir del reconocimiento de patrones y datos etiquetados y no etiquetados. Y dentro del aprendizaje de idiomas, las aplicaciones de ML pueden variar desde el reconocimiento de voz hasta la detección de fraudes (encontrar estudiantes a los que les gusta hacer trampa) y el análisis predictivo. Se utiliza mejor para tareas en las que los datos están estructurados y representados numéricamente. Y a diferencia de los LLM, los modelos de ML tradicionales son más pequeños y computacionalmente menos exigentes, según la complejidad de la tarea y el algoritmo elegido.
En una lección de idioma típica, un maestro puede tener entre 8 y 20 estudiantes con diferentes niveles (e intereses) en el idioma. Entonces, en una lección en la que un maestro puede necesitar responder preguntas del 50% de la clase, esto reduce un poco el tiempo y la energía del tutor.
Por lo tanto, los LLM son ideales para enseñar lo básico, como comprender reglas gramaticales simples y practicar vocabulario. Con los chatbots de LLM, los usuarios pueden usar computadoras portátiles aprobadas por la escuela y solicitar que se les expliquen las reglas gramaticales como si tuvieran cinco, 10 o 15 años, para todos los niveles de estudiantes. O pueden pedir que se explique una regla gramatical utilizando terminología futbolística, haciéndola personal para estudiantes individuales y, por lo tanto, algo a lo que es más probable que presten atención. Este mayor compromiso significa que es probable que los usuarios regresen y practiquen nuevamente.
Además, los chatbots LLM son excelentes alternativas para la práctica de la conversación, ya que pueden imitar a un hablante nativo. Además, su naturaleza interactiva y entretenida es otra razón clave que mantiene a la gente interesada. Y todos los profesores saben que el compromiso puede ser uno de los mayores obstáculos en el aprendizaje de idiomas.
Uno de los beneficios significativos de los chatbots LLM es su accesibilidad generalizada. Cualquiera puede crear una cuenta y acceder a aplicaciones como Chat GPT o Google's Bard, ya que ambas tienen versiones gratuitas competentes. Entonces, siempre que tenga una conexión a Internet estable, cualquier estudiante de todo el mundo puede aprovechar las capacidades prácticas de un chatbot LLM. Sin embargo, nada en la vida y la IA es perfecto.
Si bien los LLM son herramientas valiosas para el aprendizaje de idiomas, uno de los pilares fundamentales para comprender un nuevo idioma es la fluidez, y esta habilidad no se puede lograr chateando en línea con un LLM. Como los chatbots se basan principalmente en la comunicación escrita, podrían dificultar la pronunciación y las habilidades para hablar si son la única herramienta utilizada en el aprendizaje de idiomas. Solo un maestro humano puede ayudar a los estudiantes a perfeccionar sus habilidades, brindar demostraciones y, lo que es más importante, corregir.
Uno de los problemas más importantes que rodean el desarrollo de la IA generativa y los LLM es el estado de alucinación de la IA. Esto ocurre cuando los chatbots no reconocen o no entienden la pregunta o la información que se les ha dado. Por lo tanto, se ausentan sin permiso y comienzan a fabricar respuestas, lo que significa que pueden proporcionar información inexacta y pueden reforzar errores o conceptos erróneos.
Los LLM absorben datos de Internet y luego generan nuevos datos basados en estas fuentes, y dado que cualquiera puede publicar en Internet, la información incorrecta y perjudicial puede infiltrarse en los LLM que luchan por diferenciar entre realidad y ficción.
Este tipo de alucinaciones pueden socavar la confianza, y la BBC informó que se sabe que ChatGPT pregunta a los estudiantes por
Además, aprender un idioma no solo consiste en dominar las conjugaciones, los tiempos y las reglas gramaticales. El aprendizaje de idiomas abarca mucho más, como la comprensión cultural, las expresiones idiomáticas y el uso contextual. Si bien un chatbot de LLM puede proporcionar algunas expresiones idiomáticas o jerga a pedido, no puede competir con un maestro experto que, por ejemplo, puede proporcionar los matices esenciales entre los países de habla hispana. Además de esto, en términos generales, los estudiantes deben tomar la iniciativa al usar un chatbot. Los usuarios necesitan saber qué indicaciones preguntar, y es poco probable que los principiantes, por ejemplo, posean este conocimiento.
Además, el potencial de los chatbots LLM para ayudar a los estudiantes a hacer trampa durante los exámenes, como proporcionar respuestas o capacidades de reconocimiento de voz, ha llevado a algunos distritos escolares de Seattle y California a bloquear plataformas como ChatGPT.
No se puede negar que la IA generativa, particularmente los chatbots LLM, es una herramienta increíble que está revolucionando muchos aspectos de los negocios y está en camino de implementarse pronto en las escuelas. Sin embargo, mientras que la accesibilidad y la asequibilidad del modelo pueden superar dos obstáculos importantes al aprender un nuevo idioma, sus imprecisiones impredecibles y alucinaciones significan que la tecnología actual no puede rivalizar ni reemplazar a un buen profesor de idiomas.
La IA generativa tiene un obstáculo importante que superar con respecto a su problema de alucinaciones, pero; en las circunstancias adecuadas, los LLM pueden ser herramientas útiles para la tarea supervisada y la práctica de la gramática. En general, los maestros deben estar seguros sabiendo que, en la actualidad, la IA generativa no se hará cargo del sistema educativo.