Практика с пониманием
MandarinBoost — китайский язык с умной обратной связью
Практикуйте переводы, произношение и грамматику китайского языка и сразу получайте персональную ИИ-поддержку.
MandarinBoost — образовательный проект на стыке преподавания китайского языка, искусственного интеллекта и современных образовательных технологий.
Для исследователейНе просто проверить.
Понять и исправить.
От объяснения к практике
Что можно делать в MandarinBoost
Переводить и сразу понимать свои ошибки
Переводите предложения с русского на китайский и сразу получайте ИИ-обратную связь с объяснением: что именно можно исправить, почему и как улучшить ответ.
Тренировать произношение
Практикуйте тоны, слоги, слова и живые фразы с автоматической оценкой произношения и подсказками по сложным местам.
Закреплять сложные места
Возвращайтесь к заданиям и элементам произношения, которые требуют дополнительной практики, и постепенно отрабатывайте слабые места.
Работать с учебными материалами и HSK
Практикуйтесь на учебных материалах и грамматических темах нового HSK, а не на случайном наборе фраз.
Образование и технологии
Почему мы создаём MandarinBoost
Проект развивается в рамках исследовательской работы по применению искусственного интеллекта и цифровых технологий в преподавании китайского языка.
MandarinBoost связан с докторантским исследованием в области образовательных технологий и применения искусственного интеллекта в преподавании китайского языка в Пекинском университете, а также с преподавательской и исследовательской работой в ИСАА МГУ.
Один из ключевых вопросов проекта — может ли искусственный интеллект не просто сообщать студенту, правильно или неправильно выполнено задание, а действительно помогать учиться: вовремя объяснять ошибку, давать необходимый объём помощи и постепенно развивать самостоятельность учащегося.
Техническое бета-тестирование
Сейчас проходит тестирование MandarinBoost
Сейчас мы проводим техническое бета-тестирование платформы: проверяем работу упражнений, качество ИИ-обратной связи, оценку произношения и удобство интерфейса на разных устройствах.
Нам нужны студенты, изучающие китайский язык на разных уровнях и из разных регионов России.
Никаких технических знаний не требуется: просто пользуйтесь платформой и рассказывайте нам, что работает хорошо, что непонятно и что можно улучшить.
Если заметили ошибку уже после входа в платформу, используйте кнопку обратной связи прямо на экране — так вместе с сообщением мы получим необходимый технический контекст.
Присоединиться к тестированию
В Telegram-канале мы публикуем:
- инструкции для новых тестировщиков
- что попробовать в первую очередь
- задания и просьбы к участникам
- новые функции и обновления
- промокоды на расширенный доступ, когда они доступны
Можно присоединиться в любое время — основные инструкции сохраняются в канале.
Есть друзья, которые изучают китайский? Можно отправить им ссылку на тестирование.
Хотите задать вопрос или сообщить о проблеме вручную? Присоединяйтесь к чату тестеров.
Открыть чат тестеровПри отправке сообщения о проблеме платформа может приложить снимок текущего экрана и техническую информацию об устройстве, необходимую для диагностики.
Подробнее в Политике ПДОтдельный добровольный этап
Что будет дальше
После технического тестирования начнётся отдельный этап научного исследования.
Желающие смогут принять в нём участие добровольно. Перед началом мы отдельно расскажем о целях, процедуре и условиях исследования.
Участие в текущем бета-тестировании не означает автоматического участия в научном исследовании.
Для научного сообщества
MandarinBoost для научных исследований
Мы открыты к сотрудничеству с аспирантами, докторантами, преподавателями и исследовательскими группами, изучающими преподавание китайского языка, образовательные технологии и применение искусственного интеллекта в обучении.
Архитектура MandarinBoost позволяет собирать детальные данные о процессе обучения и, при необходимости, адаптировать платформу под конкретный экспериментальный дизайн.
Что можно исследовать
В зависимости от исследовательской задачи платформа может фиксировать или быть дополнительно настроена для фиксации таких показателей, как:
Ответы, попытки и время
- точность ответа
- успешность первой попытки
- количество попыток до правильного решения
- время до первого ответа
- время между повторными попытками
- общая latency выполнения задания
- скорость прохождения материала
Ошибки и учебный контекст
- грамматические ошибки
- лексические ошибки
- орфографические ошибки
- частотность разных типов ошибок
- повторяемость одной и той же ошибки
- привязка ошибок к конкретным Teaching Units
- привязка к урокам, учебникам и уровням HSK
Обратная связь и самостоятельность
- тип полученной ИИ-обратной связи
- объём предоставленной помощи
- изменение следующего ответа после feedback
- Error Reduction
- количество попыток до самостоятельного правильного ответа
- частота обращения за дополнительной помощью
Учебные траектории и сохранение знаний
- persistence после ошибок
- возврат к сложным заданиям
- динамика слабых мест
- learning trajectories
- результаты pre-test / post-test
- delayed retention
- интервалы между учебными сессиями
- динамика результатов во времени
Произношение
- показатели произношения
- точность тонов
- результаты по отдельным слогам
- результаты по словам и фразам
- число повторных записей до успешного произношения
- изменение качества произношения после повторения
Платформу можно адаптировать под эксперимент
Для конкретных научных проектов мы можем обсуждать дополнительную настройку исследовательской инфраструктуры.
Перечисленные возможности можно обсудить и реализовать под конкретный исследовательский дизайн.
Условия и распределение участников
- A/B experiments
- экспериментальные и контрольные группы
- случайное распределение участников
- разные типы feedback
- разные уровни помощи
- adaptive feedback policies
Эксперименты и повторные измерения
- sequential experiments
- micro-randomized trials
- pre-test
- post-test
- delayed post-test
- повторные измерения
Задания, анкеты и дополнительные метрики
- встроенные анкеты
- шкалы мотивации
- шкалы когнитивной нагрузки
- дополнительные event logs
- специальные исследовательские задания
- researcher-defined metrics
Анализ и исследовательские данные
- cohort analysis
- longitudinal learning trajectories
- обезличенные исследовательские выгрузки
- datasets для последующего статистического анализа
Сравнение разных моделей искусственного интеллекта
Архитектура MandarinBoost может быть адаптирована для подключения нескольких языковых моделей через единый исследовательский интерфейс.
Это позволяет при наличии соответствующего API-доступа сравнивать разные модели в одинаковых учебных условиях.
Подключение выбранного провайдера может быть реализовано при наличии соответствующего API-доступа и возможности его использования. Перечень ниже — примеры для обсуждения, а не список уже подключённых моделей.
- OpenAI API
- Anthropic Claude API
- Google Gemini API
- DeepSeek
- другие совместимые LLM API
Возможные сравнительные показатели
Качество и педагогическая полезность
- accuracy обнаружения ошибок
- teacher / gold feedback agreement
- педагогическая полезность объяснения
- полнота объяснения
- стабильность ответа модели
- различия в feedback strategy
- amount of assistance
- вероятность избыточной помощи
- вероятность фактической выдачи готового ответа
- erroneous feedback rate
- hallucination / unsupported explanation rate, если такая метрика определяется исследовательским протоколом
Время и стоимость обратной связи
- latency
- input tokens
- output tokens
- cost per feedback episode
Учебный эффект
- изменение следующей попытки студента
- Error Reduction
- attempts to independent success
- learning gain
- delayed retention
Различия эффекта
- различия эффекта по уровню HSK
- различия эффекта по типу ошибки
- различия эффекта по конкретным Teaching Units
Возможный исследовательский дизайн
LLM providerfeedback policylearner characteristicserror type
Можно предусмотреть случайное распределение моделей (randomized model assignment) для прямого сравнения в одинаковых учебных условиях.
Есть идея исследования?
Если для вашей научной работы нужны особые метрики, экспериментальные условия или техническая инфраструктура, свяжитесь с нами.
Мы готовы обсуждать совместные исследования и адаптацию MandarinBoost под конкретный исследовательский дизайн.
Если нужной метрики сегодня нет, во многих случаях её можно предусмотреть в экспериментальной версии платформы и начать собирать специально для исследования.
Работа с исследовательскими данными проводится отдельно от обычного бета-тестирования и только в рамках соответствующих условий участия, информированного согласия и требований к защите данных.
Давайте вместе сделаем обучение китайскому языку лучше
Технологии дают преподаванию языков возможности, которых ещё несколько лет назад не существовало.
Если вы изучаете китайский язык и хотите попробовать новые способы обучения — присоединяйтесь.
Ваши замечания и опыт помогут сделать платформу полезнее для студентов и внести вклад в развитие современных методов преподавания китайского языка.