Tekoälyyn pohjautuva Revita mullistaa kielten opiskelua
Älykäs kielten oppimisen ja opettamisen alusta Revita räätälöi oppimateriaalin opiskelijan omaan tasoon sopivaksi. Kohderyhmänä ovat kielen alkeet jo hallitsevat, edistyneet opiskelijat. Markkinoilla ei vielä ole tarjolla kunnollisia ohjelmistoja tälle ryhmälle.

Oletko muuttamassa toiseen maahan esimerkiksi töihin tai opiskelemaan? Tai haluatko jostain muusta syystä oppia kunnolla uuden kielen?

Helsingin yliopistossa kehitetty Revita on älykäs kielten opettamisen ja oppimisen alusta. Se sovittaa tehtävät opiskelijan omaan tasoon sopiviksi tekoälyn avulla.

Revita personoi materiaalin jokaiselle opiskelijalle erikseen. Se analysoi jatkuvasti opiskelijan suoritustasoa kielen eri osa-alueilla ja muokkaa sen mukaan opiskelijalle henkilökohtaista oppimispolkua ja harjoituksia.

- Harjoitukset eivät saa olla liian vaikeita tai liian helppoja, vaan niiden täytyy olla juuri oikeantasoisia, hankkeen johtaja, apulaisprofessori Roman Yangarber Helsingin yliopistosta sanoo.

Opiskelija voi valita alustan sisällöt itseään kiinnostavista aihepiireistä.

- Esimerkiksi lääketieteen opiskelija voi opiskella suomea alustan tarjoamista lääketieteen kirjoista. Silloin voi lukea siitä, mikä itseä kiinnostaa ja samalla oppia juuri oman alan sanastoa.

Uusi ratkaisu maailmanlaajuiseen tarpeeseen

Revitan kohderyhmänä ovat A1-tason kielten opinnoissa saavuttaneet, edistyneet opiskelijat, jotka opiskelevat kieltä tavoitteellisesti esimerkiksi työn tai opintojen vuoksi.

Tälle ryhmälle ei vielä ole tarjolla kunnollisia ohjelmistoja itsenäiseen tai ohjattuun kieltenopiskeluun, vaan opetus tapahtuu pääsääntöisesti opettajan johdolla.

- Perustasolla tarvitaan paljon harjoittelua.

Revitalla on olemassa maailmanlaajuisesti paljon potentiaalisia käyttäjiä.

- Esimerkiksi Euroopassa ihmiset liikkuvat paljon, ja monien pitää opiskella uusi kieli saadakseen töitä. Voisimme tarjota palveluja esimerkiksi suurille kansallisille kieli-instituuteille, joiden päämääränä on opettaa kieltä ympäri maailmaa.

Revitan tavoitteena ei ole korvata opettajia, vaan tarjota opiskelijoille mahdollisuus lisäopiskeluun joustavasti eri ympäristöissä ja aikatauluissa. Revita voi myös auttaa opettajia säästämään aikaa joihinkin toisiin opetukseen liittyviin kysymyksiin.

Tavoitteena on, että kielten opiskelu olisi yhä useamman saatavilla.

- Kielten opiskelu on tärkeää. Se avartaa ihmisten maailmankuvaa. Muiden kielten ja kulttuurien oppiminen tekee yhteiskunnista parempia.

Vahvuutena poikkitieteellinen osaaminen

Revita on Helsingin yliopiston digitaalisten ihmistieteiden osaston projekti. Se on tällä hetkellä pilotointivaiheessa. Hanketta kehitetään seuraavaksi opiskelijoiden ja opettajien käyttökokemuksista kerätyn datan ja sen analysoinnin pohjalta.

Revitan tärkeimpiä vahvuuksia on projektin taustalla toimiva poikkeuksellinen, poikkitieteellinen tiimi, jossa on korkean tason tietojenkäsittelytieteen sekä pedagogiikan osaamista. Revita perustuu vahvaan tekoälyn, kielitieteiden ja oppimisen datatieteen tutkimukseen.

- Se miten ihmiset oppivat omassa rytmissään, on iso, maailmanlaajuinen kysymys. Hyvin harva on aiemmin kokeillut näitä tekniikoita kieliin, koska kielten opettaminen on niin paljon monimutkaisempaa kuin vaikkapa biologian. Ei riitä, että tietää säännöt, vaan kyse on harjoittelusta.

 

Revita on mukana Slush 2021 -teknologia- ja kasvuyritystapahtumassa, jonka teemana on tänä vuonna kestävyys, moninaisuus ja yhteiskuntavastuu.

Ongelma

Edistyneille kielenopiskelijoille ei ole tarjolla kunnollisia ohjelmistoja opiskeluun ja opiskeluiden tueksi.

Ratkaisu

Revita on tälle ryhmälle suunnattu älykäs kielten opettamisen ja oppimisen alusta, joka analysoi jatkuvasti opiskelijan suoritustasoa kielen eri osa-alueilla ja muokkaa sen mukaan opiskelijalle henkilökohtaista oppimispolkua ja harjoituksia.

Tule mukaan

Etsimme kumppaneiksi kielten opettamista tarjoavia tahoja, jotka ovat kiinnostuneet viimeisimmästä teknologiasta.

Ota yhteyttä

Nettisivut

Tutkimuksen kaupallistaminen

Helsinki Innovation Services toimii apuna tutkimustulosten kaupallistamisessa esimerkiksi perustamalla spinout-yhtiöitä ja lisensoimalla tai myymällä liikeideoita ja uusia, omistamiaan teknologioita.