Nauka języków przy użyciu komputera (CALL)
Nauka języków przy użyciu komputera (CALL, z ang. computer-assisted language learning) to, w klasycznej definicji, “poszukiwanie i badanie zastosowań komputera w nauczaniu i uczeniu się języków” (Levy, 1997). W praktyce obejmuje wszystko — od mainframe’a z lat 60. drążącego rosyjskie słówka po aplikację w telefonie, która układa dzisiejszą powtórkę. Tym, co je łączy, nie jest jedna technologia, lecz jedna idea: że maszyna może przedstawić język, wywołać reakcję i na nią odpowiedzieć, dając uczącemu się interaktywną praktykę bez konieczności, by nauczyciel był obecny przy każdej minucie. Technologia zmieniła się przez sześćdziesiąt lat nie do poznania; pytanie, które za nią stoi — czy komputer naprawdę może pomóc w nauce języka, a jeśli tak, to jak — pozostało to samo.
Trzy fazy CALL
Najbardziej wpływowy sposób uporządkowania tej historii zawdzięczamy Markowi Warschauerowi i Deborah Healey, którzy pod koniec lat 90. podzielili CALL na trzy zachodzące na siebie fazy, każdą powiązaną z poziomem technologii oraz z teorią tego, jak uczymy się języków. Ten podział ma znaczenie, bo unaocznia myśl przewijającą się przez cały ten artykuł: pedagogika stojąca za programem liczy się bardziej niż sprzęt, na którym program działa.
CALL behawiorystyczny (pomyślany w latach 50., wdrażany w latach 60. i 70.) traktował komputer jako niestrudzonego mistrza ćwiczeń. Wyrastając z behawiorystycznej teorii uczenia się, programy przedstawiały bodziec i oceniały reakcję ucznia, oferując bezustanne, powtarzalne ćwiczenia w założeniu, że język to zbiór nawyków budowanych przez wzmocnienie. To była epoka mechanicznych ćwiczeń (drill-and-practice) na mainframe’ach. Warschauer później przemianował tę fazę na “CALL strukturalny”, by nazwać jej skupienie na formie gramatycznej, a nie jej psychologiczne korzenie.
CALL komunikacyjny (koniec lat 70. i lata 80.) pojawił się, gdy behawioryzm tracił popularność, a rosło podejście komunikacyjne w nauczaniu języków. Jego zwolennicy przekonywali, że komputer powinien dawać uczniom coś, o czym mają się komunikować, i pozwalać im tworzyć własne wypowiedzi, a nie tylko uzupełniać luki. Programy tej epoki — rekonstrukcja tekstu, symulacje, gry eksploracyjne — używały komputera jako bodźca i narzędzia, a umiejętność ćwiczono w sposób ukryty, zamiast jawnie drążyć formę.
CALL integracyjny (od lat 90.), umożliwiony przez multimedia i Internet, dążył do zintegrowania poszczególnych sprawności językowych — czytania, pisania, słuchania, mówienia — w autentycznych zadaniach oraz do wtopienia technologii w zwyczajny bieg nauki, zamiast traktować wizytę w pracowni komputerowej jako osobne wydarzenie. Multimedialne płyty CD-ROM, a wkrótce potem komunikacja sieciowa, sprawiły, że uczący się mógł w ramach jednej aktywności czytać, słuchać, nagrywać własny głos i pisać do prawdziwego odbiorcy.
Od PLATO do płyty CD-ROM
CALL ma konkretne miejsce narodzin. PLATO, budowany na Uniwersytecie Illinois od 1960 roku, był pierwszym uniwersalnym systemem komputerowego wspomagania nauczania, a wśród jego tysięcy lekcji znalazły się rozbudowane kursy języków obcych — rosyjskiego, francuskiego, niemieckiego, hiszpańskiego i innych. Jego terminale oferowały interaktywne ćwiczenia, natychmiastową informację zwrotną i naukę we własnym tempie — wzorzec, który oprogramowanie językowe naśladuje do dziś. Równoległy projekt z lat 70., TICCIT (rozwijany przez MITRE Corporation i Brigham Young University), obrał inną drogę projektową, ale dzielił to samo DNA ćwiczeń i tutoriali; razem PLATO i TICCIT wyznaczyły to, jak wyglądał wczesny, instytucjonalny CALL. Oba były kosztowne, przywiązane do mainframe’ów i ograniczone głównie do uniwersytetów oraz wojska.
Komputer osobisty zmienił odbiorcę. W latach 80. CALL przeniósł się z mainframe’ów na maszyny Apple II i IBM PC, a ćwiczenia językowe mogły wreszcie zmieścić się na dyskietce w szkolnej szafce. Decydujący skok ambicji przyniosła jednak płyta CD-ROM u schyłku lat 80. i w latach 90.: mogła pomieścić dźwięk i wideo, a więc zamieniła komputer w prawdziwego multimedialnego korepetytora. To moment, w którym CALL dotarł do zwykłego odbiorcy — epoka programów Tell Me More i Rosetta Stone, pierwszych komercyjnych produktów językowych, które sprzedawały CALL jako pudełkowy kurs do kupienia i uruchomienia w domu. Po raz pierwszy nauka języka z komputerem była czymś, co robiło się w salonie, a nie w laboratorium badawczym.
Sieć, nauka mobilna i uczenie się oparte na danych
Nadejście World Wide Web rozpuściło granicę wyznaczaną przez płytę CD-ROM. Treść nie musiała już mieścić się na krążku; można ją było aktualizować, linkować i udostępniać, a uczący się mogli sięgnąć po prawdziwe teksty, rodzimych użytkowników języka i po siebie nawzajem. Lata 2000. przyniosły Web 2.0 — podcasty, wiki, blogi i portale społecznościowe wprzęgnięte w nauczanie języków — a wirtualne środowiska nauczania, takie jak Moodle, stały się zwyczajną infrastrukturą kursu językowego.
Potem pojawił się telefon. Nauka języków wspomagana urządzeniami mobilnymi (MALL, z ang. mobile-assisted language learning), uznana poddziedzina CALL, przeniosła praktykę z biurka w wolne minuty w autobusie czy w kolejce. Jej cechami rozpoznawczymi są przenośność oraz krótkie, częste sesje — i to właśnie w tej postaci większość ludzi w ogóle spotyka dziś CALL: nowoczesna aplikacja językowa to MALL w codziennym przebraniu.
Obok głównego nurtu biegnie cichszy, ale wpływowy wątek. Uczenie się oparte na danych (DDL, z ang. data-driven learning), termin ukuty przez lingwistę stosowanego Tima Johnsa na początku lat 90., zamienia ucznia w “detektywa językowego”: zamiast usłyszeć regułę, przeszukuje on wielki korpus prawdziwych tekstów za pomocą konkordancera i sam wywnioskowuje wzorce z wielu przykładów, które program układa obok siebie. DDL korzysta z tych samych narzędzi, których używają zawodowi językoznawcy, i opiera się na idei, że autentyczne dane — odkrywane, a nie podyktowane — uczą użycia lepiej niż zmyślone zdania. Nigdy nie był modelem dominującym, ale jego wpływ — na to, jak aplikacje pokazują prawdziwe przykłady w kontekście — jest szeroki.
Dziś granicą jest inteligentny CALL (ICALL) oraz sztuczna inteligencja. ICALL stosuje przetwarzanie języka naturalnego, tak by program mógł rozłożyć na czynniki to, co uczeń rzeczywiście napisał, i zdiagnozować konkretny błąd, a nie tylko oznaczyć odpowiedź jako złą — owa od dawna obiecywana “inteligentna” informacja zwrotna, o którą spierali się wcześni badacze CALL. Wielkie modele językowe czynią dziś praktykę konwersacyjną, wyjaśnienia na żądanie i automatyczne generowanie ćwiczeń tanimi i płynnymi. Przywracają też starą ostrożność w nowej postaci: system, który tworzy pewny siebie, wiarygodnie brzmiący język, potrafi z równą pewnością tworzyć język błędny — i dlatego obecne prace skupiają się tyleż na korygowaniu i okiełznaniu AI, co na generowaniu za jej pomocą.
Co mówią badania
Czy to wszystko naprawdę działa? Uczciwe podsumowanie dekad badań brzmi: tak, umiarkowanie, i przede wszystkim dzięki nauczaniu, a nie technologii. Metaanalizy zbierające wiele badań zwykle stwierdzają, że nauczanie wspomagane komputerowo jest co najmniej tak samo skuteczne jak nauczanie bez komputera, a często nieco skuteczniejsze, z wielkościami efektu w zakresie od małego do umiarkowanego. Szeroko cytowana synteza określiła medianę przewagi na mniej więcej połowę odchylenia standardowego w testach językowych — realny, choć nie cudowny zysk. Nauka mobilna wykazuje w nowszych przeglądach efekty podobne lub nieco silniejsze.
Ważniejsze jest jednak to, co badania mówią o przyczynie. Gdy przyjrzeć się z bliska, sama technologia rzadko bywa składnikiem czynnym; to, co przesądza o dobrym wyniku, to solidna pedagogika — sensowna praktyka, użyteczna informacja zwrotna, rozłożona w czasie i powtarzana ekspozycja, zadania dopasowane do poziomu ucznia. Dobrze zaprojektowane ćwiczenie na skromnym sprzęcie bije źle zaprojektowane na sprzęcie drogim. To empiryczna wersja tezy Warschauera i Healey: to samo urządzenie może udźwignąć behawiorystyczne drążenie albo komunikacyjną eksplorację — i to ten wybór, a nie krzem, przechyla szalę. To pożyteczny środek zaradczy na każdą falę zachwytu — wideodysk, CD-ROM, sieć, teraz AI — która przybywa z obietnicą, że nowe medium samo z siebie odmieni naukę.
Co z tego wynika dla nauki języka
Sześćdziesiąt lat CALL rozstrzygnęło kilka rzeczy. Komputer naprawdę potrafi pomóc w nauce języka — udowodniono to na PLATO w latach 70. i potwierdziła każda późniejsza metaanaliza. Pierwsze komercyjne produkty wniosły tę zdolność do domu; Duolingo (2011) i pokolenie aplikacji włożyło ją każdemu do kieszeni. Ale badania równie jasno mówią, że medium to nie metoda: narzędzie pomaga dokładnie w takim stopniu, w jakim dostarcza dobrej pedagogiki — interaktywnej praktyki, uczciwej informacji zwrotnej i ekspozycji rozłożonej tak, byś spotkał słowo znów akurat wtedy, gdy masz je zapomnieć. Tego ostatniego elementu, harmonogramu pamięci, brakowało najwcześniejszym systemom CALL, a dodają go nowoczesne aplikacje z powtórkami rozłożonymi w czasie. Metoda Taalhammera jest zbudowana dokładnie na takim odczytaniu dowodów: używaj komputera do tego, w czym jest naprawdę dobry — nieustępliwej, spersonalizowanej, dobrze rozłożonej w czasie praktyki na prawdziwych zdaniach — i pozwól, by pracę wykonała pedagogika, a nie nowinka.
Najczęściej zadawane pytania
Jaka jest różnica między CALL a CALI?
CALI (z ang. computer-assisted language instruction, komputerowe wspomaganie nauczania języka) to wcześniejsza nazwa, powszechna w latach 70. Wyszła z użycia, bo “nauczanie” sugerowało model skoncentrowany na nauczycielu i oparty na ćwiczeniach; gdy dziedzina przyjęła podejścia komunikacyjne i skoncentrowane na uczniu, przyjął się termin “uczenie się” (CALL), by oddać tę zmianę. Oba odnoszą się do tej samej szerokiej dziedziny na różnych etapach jej myślenia.
Czy aplikacja językowa taka jak Duolingo to przykład CALL?
Tak. Każde użycie komputera do wspomagania nauki języka mieści się w CALL, więc aplikacja w telefonie jest w nim jak najbardziej — konkretnie w gałęzi mobilnej (MALL). Nowoczesne aplikacje to masowi, kieszonkowi potomkowie mainframe’owego oprogramowania, od którego CALL się zaczął; linia biegnie wprost od PLATO przez epokę CD-ROM aż po dziś.
Czy używanie komputera naprawdę pozwala uczyć się języka szybciej?
Przeciętnie umiarkowanie tak: zbiorcze badania stwierdzają, że nauczanie wspomagane komputerowo jest co najmniej tak samo skuteczne jak nauczanie bez komputera, a często nieco skuteczniejsze. Zysk bierze się jednak z jakości ćwiczeń i informacji zwrotnej, a nie z samego urządzenia. Przemyślany program pomaga; efektowny, lecz płytki — nie. Oceniaj narzędzie po jego pedagogice, a nie po technologii.
Źródła:
- Mark Warschauer, Deborah Healey, “Computers and language learning: an overview”, Language Teaching, t. 31, 1998, s. 57–71: https://education.uci.edu/uploads/7/2/7/6/72769947/computers_and_language_learning-_an_overview.pdf
- Mark Warschauer, “CALL for the 21st century” / model trójfazowy, w którym pierwszą fazę przemianowano później na “strukturalną” (przegląd ICT4LT): http://www.ict4lt.org/en/warschauer.htm
- Computer-assisted language learning — Wikipedia (historia, fazy, ICALL, MALL): https://en.wikipedia.org/wiki/Computer-assisted_language_learning
- Yong Zhao, “A meta-analysis of effectiveness studies on computer technology-supported language learning” i pokrewne syntezy (mediana efektu ≈ 0,5 SD): https://dr.lib.iastate.edu/server/api/core/bitstreams/fd7d2c1e-b61c-4522-aa36-ea9c6ce0fc9e/content
- Data-driven learning (Tim Johns, konkordancje) — Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Data-driven_learning