O Duolingo é uma plataforma popular entre mais de 50 milhões de estudantes que desejam aprender uma segunda língua. A plataforma, com uma interface amigável e divertida, oferece mais de 100 cursos em 40 idiomas diferentes. Os estudantes podem avançar de exercícios simples de vocabulário para construções gramaticais complexas usando apenas seus telefones e dedos para deslizar e tocar na tela.
Embora a compreensão das regras gramaticais seja útil para os estudantes que desejam se aprofundar no conhecimento de uma língua, a verdadeira proficiência é alcançada por meio de conversas com falantes nativos - uma experiência que nem sempre é acessível a todos.
"Desde sempre, a inteligência artificial tem sido uma parte crucial da nossa estratégia", afirma o Gerente de Produto Principal, Edwin Bodge. "A IA é utilizada para personalizar as aulas e executar os Testes de Inglês do Duolingo. No entanto, percebemos que havia algumas lacunas na jornada de aprendizagem dos estudantes, principalmente em relação à prática de conversação e ao feedback contextual sobre seus erros."
Por isso, o Duolingo busca constantemente inovar em sua plataforma, com o objetivo de oferecer aos estudantes uma experiência cada vez mais completa e efetiva de aprendizagem de línguas.
O aplicativo de aprendizado de idiomas Duolingo acaba de lançar dois novos recursos inteligentes alimentados por GPT-4, a última versão do modelo de linguagem natural da OpenAI. Os recursos são o Role Play, um parceiro de conversa de IA, e o Explain my Answer, que ajuda a corrigir erros gramaticais em tempo real. Esses recursos serão oferecidos em um novo nível de assinatura, o Duolingo Max.
De acordo com o gerente de produto principal Edwin Bodge, o objetivo era criar recursos que se integrem perfeitamente ao aplicativo e aproveitem a natureza gamificada que os alunos adoram. Anteriormente, o Duolingo tentava oferecer conversas roteirizadas para ensinar idiomas, mas Bodge disse que a plataforma precisava de recursos mais flexíveis que permitissem conversas de fluxo livre em nichos específicos, como basquete ou montanhismo. Foi aí que o GPT-4 entrou em cena.
Embora o Duolingo tenha tentado usar o modelo GPT-3 anteriormente, eles sentiram que ainda não estava pronto para lidar com os aspectos complexos da conversa automatizada. Com base em dados públicos suficientes, o GPT-4 agora pode oferecer conversas imersivas e flexíveis para os alunos em uma ampla variedade de tópicos. A equipe do Duolingo está animada para ver como os alunos se envolvem com esses novos recursos e como isso pode melhorar sua experiência de aprendizado de idiomas.
Existe uma prática recomendada na aprendizagem de línguas chamada "aprendizagem implícita". Aprender através do uso repetido de vocabulário e gramática em uma variedade de contextos – em outras palavras, através da prática – é mais eficaz do que memorizar regras. Isso representou um desafio interessante para o Duolingo
Muitos dos alunos do Duolingo querem aprender as regras explícitas, e a empresa tentou ensiná-los com dicas de gramática pré-escritas e inteligência artificial. Mesmo com o GPT-3, a implementação foi difícil. Ensinar gramática requer uma compreensão específica do erro e por que um aluno o cometeu. Um termo incorreto na explicação pode ensinar o conceito incorretamente ou deixar o usuário confuso e insatisfeito.
"O GPT-4 nos dá muito mais confiança na precisão das respostas da IA em Explique minha resposta", diz Peterson.
Com os novos recursos, os ganhadores poderão clicar em "Explicar minha resposta", e o GPT-4 dará uma resposta inicial. A partir daí, o aluno pode retornar à lição, ou obter mais explicações, e o GPT-4 pode atualizar dinamicamente. O Duolingo avaliará a qualidade das respostas do GPT-4 pela profundidade que o aluno precisa ir antes de retornar à lição.
A equipe vê o potencial com o GPT-4 para fornecer uma experiência de aprendizado mais eficaz e envolvente do que nunca, o que deve melhorar os resultados de aprendizagem. Além disso, Peterson diz que a facilidade de experimentar o GPT-4 simplificou todo o processo de engenharia.
"Dentro de um dia, fomos capazes de construir um protótipo que nos convenceu de que isso era algo que queríamos explorar mais. Isso nos leva de zero a noventa e cinco por cento muito rapidamente. Então podemos trabalhar manualmente, ajustando manualmente os dados para obter os últimos cinco por cento", diz ele.
Agora, sua equipe se concentra mais em testar e aperfeiçoar conjuntos de dados.
