Я учил английский 17 лет, и мне всегда было сложно. Было лень, тяжело было искать собеседника, подбирать сериал, чтобы смотреть, искать слова. За последний год я увидел, что с помощью нейросетей придумали как решить все эти проблемы.
В этом видео я расскажу, как speaking, listening, reading и прочие части английского изучаются лениво через нейросети.
Как же решить проблему спикинга с помощью нейросетей? Смотри, для этого вам нужен один из двух вариантов — это либо бот Skyeng в Telegram, либо ChatGPT. И тот, и другой обладают функцией разговаривать с вами, слушать ваш текст и отвечать вам. Без разницы какой из них, вы выбираете интересную вам тему и разговариваете, слушаете.
Hey, man, what's up? How are you doing today? Hey there. I've been good. Thanks for asking. How about you? What's been the highlight of your...
Есть несколько особенностей, которые нужно учесть. Первое, чату GPT можно задать даже голос, с которым он будет с вами разговаривать, мужской, женский, такой акцент или другой. Соответственно, у Skyeng бота нет таких возможностей, он с вами разговаривает примерно одинаково всегда.
Очень важно, чтобы во время разговора никаким образом нейросеть, не исправляла вас, не пыталась вас научить. Проблема спикинга решается, когда вы перестаете взаимодействовать с ошибками, когда перестаете заморачиваться на том, как вы разговариваете, когда вы делаете это свободно. Да, я могу ошибаться, но тем не менее я разговариваю свободно. ЧатGPT будет делать это автоматически. Ну, можно ему просто напомнить, мол, пожалуйста, не надо меня исправлять, указывать на ошибки и так далее. Мы просто разговариваем. Если же мы говорим о Skyeng боте, у него встроена эта функция, что он будет вас постоянно исправлять, указывать, оценивать по баллам, либо игнорируйте, либо просите акцентировать, чтобы он этого не делал, потому что именно это и убьет все ваши навыки свободно разговаривать.
Как лениво решить проблему с листинг с помощью нейросетей?
Напоминаю, что если мы разговариваем с чат‑ботом, то мы в первую очередь прокачиваем спикинг, но если мы слушаем его ответы, это уже листинг. Я зачастую использую подход, что я говорю с ним на русском, а он мне отвечает на английском.
То есть я говорю, я буду тебе что‑то писать на русском, пожалуйста, отвечай мне на английском, разговорными словами, чтобы я слушал и старался разбирать твои ответы. Что мы здесь делаем? Мы разделяем speaking и listening и упрощаем себе задачу в поле speaking, чтобы не фокусироваться на нем, а исключительно слушаем. Лучший вариант, как можно прокачивать именно listening. Тогда мы стараемся максимально точно понять, что он говорит, и вообще в идеале пишем ему. То есть он говорит нам какую‑то фразу: Me and my buddy are walking home from a party. И мы пишем ее на английском: «ты сказал вот эту фразу» и повторяем максимально точно, как он ее сказал.
Таким образом, за пару месяцев, за 10–15 минут в день можно добиться идеального абсолюта лисенинга, как делаю я и мои клиенты.
Как лениво решить проблему с чтением с помощью нейросетей?
Итак, проблема с чтением зачастую заключается в следующем. Обычно читают книги. Книги большие, сложные, многоструктурные. И для того, чтобы понять такой огромный текст, нужен вообще‑то очень богатый опыт, и великолепные навыки чтения. Соответственно, это вызывает проблему. Сейчас GPT или другими нейросистемами эта проблема решается довольно легко.
Мы задаем ему промт: «Пожалуйста, составь текст на английском языке, на тему компьютерных игр, на 6–10 предложений».
Если вам тяжело 6–10 предложений, на 2–3 предложения. Дальше мы читаем этот текст, и в идеале мы пишем ему: «ты в этом куске текста написал 1, 2, 3, 4». То есть перечисляем на русском языке то, что мы поняли из его текста. И просим его сверить, насколько из 100% это точное попадание в то, что он говорил.
Соответственно, он уточняет, что именно мы не поняли. Дальше мы увеличиваем просто размер этого текста. Дальше мы просто позволяем себе менять темы. И смотрим, насколько наше совпадение сохраняет. Насколько из 100% мы все еще попадаем в то, что нам пишет ЧатGPT и понимаем это. Частая проблема в том, что мы не понимаем несколько слов подряд. И совсем все бросаем, мы теряем мотивацию и так далее. Сейчас мотив текста решается довольно легко тем, что он пишет просто короткие предложения, короткие фразы. Мы должны максимально упростить себе вход. И как только мы разбираем предложения, 2–3 предложения текст, увеличим до 4, до 5, до 6, и так, соответственно, можно делать до бесконечности.
Как идеально научиться писать на английском?
Вообще писать — это самый практически бесполезный навык в английском. Сегодня редко кто пишет и чтобы писать хорошо зачастую можно использовать тот же ЧатGPT и так далее. Но, тем не менее, бывают люди, которым действительно эта задача нужна: писать комментарии, писать посты, писать книги, общаться как поддержка, например, в саппорте и поэтому тоже есть инструменты каким образом это сделать. Важно! Мы должны максимально погрузиться именно в этот скилл, чтобы мы не читали, например, чтобы мы параллельно не разговаривали на английском. Поэтому мы просим нейросеть отвечать нам на русском языке, тогда как мы будем писать вопрос или запрос на английском.
То есть, мы максимально изолируем вот эту часть языка и делаем именно через нее. Соответственно, в таком случае диалог выглядит следующим образом. Я что‑то пишу на английском, задаю какой‑то вопрос, сейчас GPT мне отвечает на этот вопрос. И, исходя из ответа, я смотрю, насколько точно он понял мой запрос. Я стараюсь максимально усложнять свои вопросы, фокусироваться на каких‑то тонкостях, уточнять, насколько я могу в тексте их передать.
Если я могу супер тонкие, глубокие какие‑то материи в какой‑то момент передавать, значит, я понимаю, что мой writing на великолепном уровне, и дальше мне заниматься не имеет смысла.
Итак, последняя проблема и задача — это вокабуляр. Она имеет достаточно низкое значение, но с нейросетью тоже можно поиграться и использовать. Вообще есть несколько стандартных подходов.
Первое, я прошу написать в ЧатGPT 100 популярных слов на какую‑то тему. Причем, важно понимать, что популярные слова он подберет, конечно, не совсем правильно, поэтому лучше уточнять 100 популярных существительных, 100 популярных глаголов, 100 популярных предлогов, местоимений, частиц и так далее. Это очень важно, потому что в основном все‑таки тексты состоят из местоимений и частиц. Они гораздо чаще используются, чем существительные или глаголы. А уж если мы говорим о прилагательных или каких‑нибудь наречиях, то они вообще тотально редкие. Поэтому первое, что нам нужно, это частицы, предлоги, местоимения, вот такие короткие формы.
Второе, что нас интересует, это существительные и последние глаголы. Все остальное имеет довольно низкое значение. Это первый способ.
Второй способ, во время того, как мы используем ЧатGPT или другие нейросети для других навыков прокачки английского, мы выдергиваем оттуда слова, которые нам не знакомы, которые он говорит, которые он пишет. Особенно те, которые мы понимаем, что частые. Если он нам какой‑нибудь термин употребляет, то, конечно, частым этот термин не будет. Но те слова, которые он просто вскользь проговаривает, нам обязательно нужны. Это и будет наша способность нарастить вокабуляр.
Идеальный рост вокабуляра
Я выдергиваю слова, которые он часто использует, либо делаю из него — прошу подборки определенных частых слов. И использую для него приложение типа Duolingo или Lingualeo.
А в Телеграме у меня куча упражнений не только с помощью нейросетей. Переходи, подписывайся. Пока.
Автор: yyysss
