教育科技市場充斥著各種旨在提高兒童讀寫能力的工具，從電子閱讀器到應用程式再到數位圖書館。過去幾年，越來越多的識字工具開始使用生成式人工智慧，要不是為了加速孩子的閱讀能力，就是為了激發更多的閱讀興趣。
最近，出現了一種新型工具。這些工具被稱為人工智慧驅動的閱讀教練、助理或導師，利用生成式人工智慧為學習者提供個人化的閱讀練習、故事、回饋和支援。
其中一些工具專注於特定的學習目標，例如語音教學，或故事中的主題區域。其他則包含孩子姓名等個人數據，並提供選擇設定和頭像的選項，為每個孩子提供獨特的敘述。
作為一名閱讀和兒童發展專業的教授，專門研究兒童數位工具，我研究了在指導兒童閱讀時什麼有效，什麼無效。透過 WiKIT（專注於教育科技證據的國際研究組織）與同事合作進行研究，我檢視了多種使用生成式人工智慧來教導孩子閱讀的工具。我看到許多有潛力帶來學習突破，例如，透過提供個人化的流暢度練習或針對每個使用者量身定制的回饋。但人們確實擔心這些工具對兒童文學和識字經驗的影響。
潛在的機會和缺點
根據工具的不同，這些人工智慧閱讀教練、助理和導師包含各種支持兒童識字的元素。一些常見的功能包括使用語音辨識技術聽孩子朗讀，然後使用人工智慧從一系列幹預措施或回饋中進行選擇，使用人工智慧產生供孩子閱讀的敘述文字或根據孩子的能力創建不同的提示。與許多教育科技工具一樣，這些工具通常使用獎勵系統，例如讓學習者在進步時收集徽章或獎品。這些元素中的每一個都有其自身的機會和缺點。
運用 語音識別技術 只要該技術基於科學支援的設計，聽孩子閱讀並使用人工智慧提供回饋就會有所幫助。問題在於，許多工具聲稱是基於科學的，但實際上並不是由學習科學家開發的，也沒有經過嚴格的評估研究的測試。此類工具通常旨在吸引和激勵孩子與故事互動，但並不總是能引導孩子提高閱讀技能。
人工智慧生成的敘事也是如此，它通常透過讓孩子做出選擇來吸引他們，例如為故事選擇什麼樣的角色和背景，並透過個人化體驗，例如讓主角成為一個具有特定角色的角色。的姓名和年齡。但人工智慧生成的敘事往往與科學對兒童文學經驗的建議不一致。例如，人工智慧生成的敘述經常表現出故事元素的不一致。在一頁上，主角可能會以一個 5 歲的金髮女孩的身份出現，但在下一頁上，她會變成一個青少年，並且文本中沒有任何事先的時間指示。故事事件的不一致也很常見：在我最近用這些工具之一創建的故事中，主角娜塔莉亞（當然是我以我自己的名字命名的）突然與一個新角色“雷米的狗”互動，沒有任何反應。 研究表明 這種敘事中斷會讓年輕讀者感到困惑，並阻礙讀者對角色的同理心。
借鏡研究成果對於有效的內容和敘事文本的格式都很有價值。目前，人工智慧生成的大多數故事類似於插圖電子書，而不是數位圖畫書。通常，在圖解電子書中，僅繪製字元來反映文本中的信息。如果文字說：“娜塔莉亞穿著一件黃色襯衫，微笑著站在她的花園裡”，那麼角色就會被繪製成完全符合該描述。相比之下，在 高品質兒童繪本圖片和文字都有助於敘事的深度，擴展孩子的視野，讓他們反思、進行抽象思考。像傑奎琳·伍德森這樣的作家在她的書《棕色女孩的夢想》中獲得了這種文學體驗，詩歌在讀者的腦海中描繪了一幅圖畫，將閱讀體驗提升為藝術。
此外，在高品質的數位兒童讀物中，畫外音不僅背誦書面文字，而且還透過額外的情感和戲劇性來增強故事。圖像、文字和畫外音在故事中相互補充、相互豐富， 孩子可以成為 不僅可以培養更好的閱讀能力，還可以培養更強的寫作技巧和媒體能力。
雖然人工智慧生成的故事的美學品質可能會隨著時間的推移而提高，但我擔心接觸這類故事可能會如何影響兒童對故事品質的標準。當這些品質標記被拿走時，孩子們理解故事意義的多模式能力就會減弱。儘管數位故事製作工具的製作者聲稱可以實現故事製作的民主化，但設計不當的數位圖書可能會無意中拉大數位製作的敘述與專業作者製作的敘述之間的差距。這種差異在文學評論家認為值得讓兒童接觸的高品質文學與人工智慧工具按需生成的快速閱讀方面產生了更大的分歧。後者可以娛樂，前者則具有教育意義。
對人工智慧驅動的閱讀教練、助理和導師的擔憂與學習閱讀有關 和 透過閱讀來學習，尤其是涉及人工智慧產生的提示時。許多數位圖書製作商已經整合 即時對話提示 可以增強兒童的理解力，並且發現這些可以支持識字能力的發展。新的人工智慧產生的提示也可能對兒童有幫助，但不如與有技能的成年人（例如老師、家長或導師）一起閱讀那麼大——而且它們不應該被用來取代這種體驗。總體而言，雖然這些工具具有潛力，但它們也可能加劇 現有的數位鴻溝特別是對於那些無法接觸到該技術或無法與他們一起有效使用該技術的合格成年人的兒童。
對這些工具的研究如何展開
由於這些工具仍在開發中，研究人員只能預測而不是確定它們的效果。根據有關閱讀動機的學術研究，我們可以預見一些挑戰。例如， 研究表明， 外在激勵因素（如徽章）與閱讀能力或呈負相關，或與閱讀能力無關。另一方面，內在閱讀動機源自於讀者的好奇心和對閱讀過程的積極參與，與閱讀能力的測量呈現適度正相關。
與這些發現相反，人工智慧驅動的閱讀教練似乎旨在優先考慮鼓勵外部動機。孩子們的進步和在平台上花費的時間會得到貼紙、掌聲和可解鎖的獎勵。透過測驗進行的理解檢查很容易透過反覆試驗而被繞過，導致孩子們假裝閱讀並因錯誤答案而獲得獎勵。此外，沒有外部評估來衡量技能是否轉移到其他文本，從而削弱了這些技術的責任。
最近 薈萃分析 促進閱讀動機的介入措施顯示，根據不同閱讀程度定製文字或納入現實世界連結的策略產生了微小但值得注意的影響。重要的是，這種短期影響對於高階讀者來說比困難讀者更明顯。然而，到目前為止，市場上的人工智慧閱讀教練缺乏有效的針對性方法的特異性。
觀察這些趨勢令人失望。如果這些工具的設計考慮了教育工作者和研究人員的見解，特別是在學習科學領域，那麼它們有可能增強兒童的閱讀體驗。例如，如果這些工具讓教師參與設計過程，它們可能會破壞文學文本中的傳統意識形態。透過這種協作方法，他們還可以培養教師的人工智慧素養。產品開發人員可以藉鏡 學習科學研究 打造培養兒童自我表達和創造力的工具。
不幸的是，建構兒童科技產品的教育科技公司、擁有特定領域知識的教育工作者和研究人員之間嚴重缺乏合作。即使公司與研究人員接觸，也往往是零星的溝通建議，而不是持續的對話。雖然一些公司與教師一起測試他們的工具，但更常見的是開發流行的或符合緊迫課程要求的功能，而不是最新和最好的科學功能。
誰受到低品質技術的影響最大？這些孩子。那麼，我們如何確保學習者在與人工智慧閱讀教練的互動中保留並鼓勵他們做出自由選擇的能動性、意願和能力呢？
目前，這個關鍵問題歸結為對資料隱私和改進資料同意收集程序的擔憂。然而，回答這個問題也涉及確定誰最終從這些工具中受益。如果兒童是預期受益者，那麼建構這些工具的公司必須重新考慮他們的設計和擴展策略。教育科技的發展需要更耐心的方法，而不是由技術趨勢和投資者成長需求驅動的快速擴展和整合到各種閱讀產品中。這涉及不同兒童群體的參與式設計，以及讓教育工作者和研究人員參與迭代的共同創造週期。我們不要匆忙發布尚未成熟到足以支持兒童發展的工具，從而削弱這些技術的潛力。
