K-Qbot: Language Learning Chatbot Based on Reinforcement Learning

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/hri53351.2022.9889428
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The application of Reinforcement Learning (RL) as an emergent field of Machine Learning has shown positive results in interdisciplinary fields. Although research has proven its effectiveness in language education through various agents (e.g., chatbots, robots, talking avatars), its application in letter acquisition is relatively new. In light of the alphabet transition from Cyrillic to Latin for the Kazakh language, potential challenges might be associated with learning and memorizing the new alphabet. Specifically, students with extant alphabet knowledge might struggle in using the later-learnt new alphabet given no sufficient practice. In this paper, we present a chatbot based on Reinforcement Learning that is anticipated to assist university students in learning the Kazakh Latin alphabet during an interaction in a letter acquisition scenario. Thus, we attempt to identify whether the RL chatbot is efficient for this learning scenario through an online survey study involving pre-test, chatbot interaction, and post-test.