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从智能时代看孩子学习外语的方式

  最近在读腾讯原副总裁吴军写的一本书《智能时代》,里面提到人类利用机器来进行翻译的发展史。颇有点像我们现在的英语学习状况。

《智能时代》

  书里面提到,在2002年,最好的中英翻译系统是SYSTRAN公司做的,为了完成这一系统,该公司组织了大量的人力编写机器翻译使用的语法规则。针对一种翻译,比如英语和汉语,他们要编写几万条规则。即便是这样,机器翻译的正确率还是不尽如人意。

  SYSTRAN公司所做的有点像我们传统学校里教孩子学英语的方式,把一种或多种语言的内容进行整理,制定系类的语法规则。把这些规则直接输入机器,就像是学校让孩子记住多种语法规则与单词一样。

  在机器翻译的历史中,SYSTRAN公司的中英翻译系统尽管一直遥遥领先,但是真要让机器来帮助翻译,最终会发现,翻译的内容准确度非常低,根本不能真正派上用场。就像是孩子们在学校里背会了很多单词与语法规则,但是最终应用英语时,发现根本不能适应。

  2005年,当时名不见经传的谷歌参加了一项由美国国家标准与技术研究所主持的测评交流,结果名声大噪,他们的机器翻译团队比其他研究团队同类的系统领先了一个时代!

  后来人们去研究谷歌为什么能在短时间内让机器翻译的研究前进一大步,发现谷歌是采用了数据驱动的方式:他们制定了非常简单的语言规则,然后给机器输入大量的数据,按照简单的规则告诉机器什么是对的什么是错的,让机器进行学习。

  Google的聪明之处是,它并没有把大量的规则直接输入到机器系统中,而是让机器在简单的Yes or No的规则下自己学习,并且数据输入量要比一般的同类研究机构大很多,量变的积累以及引入了机器学习的模式,最终导致了质变。

机器学习的模式

  这一个过程让我联想到婴儿的语言学习。

  人类在婴儿时代学习母语时,没有背诵、没有考试、没有语法规则,婴儿就是在每天大量听和看的输入和吸收过程中,完成了语言的启蒙。而且,只要智力和听力都正常,没有人不会用母语思考、交流。

  google的翻译机器学习语言其实与婴儿学习语言非常相似:他们都不是通过死记硬背的方式,而是通过在一个简单的对错标准下,让学习发生,并且能够在一定量学习时间后灵活应用语言。婴儿在最初学习母语的过程中,他有可能会把苹果当成梨,把牛奶和蜂蜜混为一谈,但是在大量的输入中,他会根据实际生活(机器会根据既定算法)不断地矫正自己的概念,从而形成正确的认知。对于任何人来说,这就是一个自然而然的过程。

英语启蒙学习

  从智能时代机器学习语言来看孩子的英语学习,孩子在什么状态下学习英语最好呢?

  首先,必须有大量有效信息的输入。

  足够量的信息输入是前提,积累多了,自然就会从量变到质变。没有足够大的输入,学习英语是不可能获得很好效果的。英语学习不像母语学习那样全天候24小时都有输入的状态,因此,正确的方法、可理解的输入以及大量的输入变得更加不可或缺。没有大量的有效输入,任何方法都不能让孩子真正掌握一门外语,这几乎是语言学习的不变铁律!

  其次,在无压力的状态下学习是最好的。

  我们反对死记硬背的理由不仅仅是因为低效,死记硬背还会导致孩子学习中时刻处于压力状态,很难坚持!人类学习母语,就是没有人为的干涉,完全凭着好奇心向外界探索。所以这种方式的可持续性要容易很多。

  我们的学校教育要求孩子背诵,愿望是很美好的,好像他背下来就会了,实际上大量的信息即使背了下来也很容易忘记,背了忘忘了背,孩子一旦承受太多折磨、产生压力,就会容易放弃。

学英语要坚持

  基于这些理由,大思英语让孩子用做选择题的方式来进行闯关——让一个人背50个单词可能是一件非常痛苦的事情,但做出50次选择,可能就是两三分钟的事情。

  在闯关的过程中,孩子不需要一次做对,但他会在对错的选择中,不断地修正自己的认知。到目前为止我们还没有发现一个孩子通过持续学习没有继续通关的,只要孩子能坚持,他的分数会越来越高,对于英语发音和意思之间的链接越来越清晰,而且绝大部分孩子都能在一两个月的听力学习中能自发的张口用英语表达想法!

  这样的学习方式,不仅仅可以让孩子更容易坚持,而且可以让孩子更容易做到把自己所学习到的内容应用起来。在轻松的状态下,让孩子获得大量的英语输入,让孩子不知不觉中就能听懂英语,把英语用起来!这就是我们确信的孩子学英语的最好状态!

  智能时代,让孩子们来体验大思英语的魅力吧!

  ※本文为大思英语创始人张杰原创,转载请标明出处。

  部分图片来源于网络




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