Bài viết tiến hành nghiên cứu và ứng dụng công nghệ xây dựng phần mềm minh họa nhằm mục đích bước đầu đề xuất mô hình dùng công cụ phần mềm hỗ trợ người học tự luyện tập nâng cao kỹ năng nghe và nói tiếng Anh, với mong muốn giới thiệu một công cụ hỗ trợ hiệu quả cho việc dạy và học tiếng Anh trong học đường hiện nay.
ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH PHẦN MỀM HỖ TRỢ SINH VIÊN LUYỆN TẬP KỸ NĂNG NGHE VÀ NÓI TIẾNG ANH BUILDING A SOFTWARE SUPPORTING STUDENTS PRACTICING THEIR ENGLISH LISTENING & SPEAKING SKILL Phạm Ngọc Duy Lý Thị Huyền Châu Trường Đại học Văn Lang Tóm tắt Trong xu tồn cầu hóa nay, tiếng Anh có tầm quan trọng vơ to lớn sử dụng phổ biến nhiều nơi giới Đối với bạn học sinh – sinh viên, việc học tiếng Anh trở nên cần thiết hết Nhưng việc học tiếng Anh cho tốt vấn đề hóc búa nhà làm giáo dục Làm để tìm phương pháp luyện tập tiếng Anh tốt, giúp người học tiến nhanh bạn học sinh, sinh viên học nhiều năm tiếng Anh ghế nhà trường mà ngồi đa số lại không tự tin giao tiếp tiếng Anh? Nhận thấy thực trạng này, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng công nghệ xây dựng phần mềm minh họa nhằm mục đích bước đầu đề xuất mơ hình dùng cơng cụ phần mềm hỗ trợ người học tự luyện tập nâng cao kỹ nghe nói tiếng Anh, với mong muốn giới thiệu cơng cụ hỗ trợ hiệu cho việc dạy học tiếng Anh học đường Từ khóa: Học tiếng Anh; Dạy tiếng Anh; Luyện tập kỹ Nghe - Nói Đặt vấn đề Ngày nay, tiếng nh công nhận ngôn ngữ quốc tế sử dụng phổ biến toàn giới ể từ Việt Nam gia nhập vào Tổ chức thương mại giới WT , ngày nhiều tập đồn, cơng ty nước đầu tư vào Việt Nam mở rộng thị trường hợp tác kinh doanh Do việc giao tiếp tốt tiếng nh giúp cho người có nhiều hội làm việc cơng ty nước ngồi với mức lương cao thăng tiến nhanh công việc Phần lớn học sinh, sinh viên cho kiến thức tiếng Anh mà hấp thụ từ trường lớp khơng đủ để ứng dụng vào thực tế giao tiếp việc học nhiều mang tính chất đối phó với kì thi Đứng trước thực tế thấy nguyên nhân tình trạng thời lượng đào tạo tiếng nh không đủ để đào tạo cho hết tất sinh viên trường có đủ khả giao tiếp lưu loát đáp ứng nhu cầu nhà tuyển dụng Thực tế cho thấy giảng viên sinh viên trường đủ thời gian để đào tạo tiếp thu kiến thức cách trọn vẹn Trình độ sinh viên khơng đồng có khác biệt lớn lực tiếng nh họ, sinh viên người thành phố đa phần có trình độ tiếng nh tốt so với bạn tỉnh lẻ, vùng nông thôn tiếp cận từ nhỏ đầu tư Những lớp học đa trình độ gây nhiều khó khăn cho giảng viên, khiến họ khó quán xuyến hết tất sinh viên, từ gây trở ngại cho việc dạy học Ngồi ra, nội dung chương trình học lại tải so với thời lượng cho phép không đủ để giáo 79 viên chuyển tải kỹ (nghe, nói, đọc, viết) đến với người học mà chủ yếu học ngữ pháp từ vựng, rèn luyện kỹ nghe nói Nhận thấy điều đó, giảng viên khơng ngừng đổi việc soạn sách, giáo trình học, phương pháp giảng dạy nhằm mục đích nâng cao trình độ ngoại ngữ cho sinh viên để sau trường với kiến thức chuyên ngành có cộng với vốn ngoại ngữ giúp sinh viên dễ dàng tìm cơng việc, đáp ứng u cầu khắt khe nhiều nhà tuyển dụng Tuy nhiên, vấn đề giảng viên đưa phương pháp giảng dạy để sinh viên học tốt tiếng nh kết thu sinh viên nắm tốt ngữ pháp, sinh viên ngại nói phát âm sai từ, đạt kỹ nghe mong đợi, cản trở lớn giao tiếp sử dụng tiếng nh Vì vậy, mơi trường thuận lợi cho việc luyện tập, công cụ hỗ trợ theo dõi việc học cá nhân điều cần thiết để giúp nâng cao hiệu việc học tập giảng dạy tiếng nh Thực trạng học dạy tiếng Anh Trong [3], số liệu khảo sát 18 trường Đại học Việt Nam cho thấy “Điểm bình quân sinh viên năm dao động mức 220-245/990 điểm T EIC, với mức điểm sinh viên cần khoảng 360 đào tạo (480 tiết) để đạt 450-500 điểm T EIC – mức điểm mà nhiều doanh nghiệp coi mức tối thiểu để họ chấp nhận hồ sơ Tuy nhiên, theo số liệu khảo sát Vụ Giáo dục Đại học, thường trường có khoảng 225 tiết học tiếng nh cho sinh viên” Với lượng thời gian ngắn không đủ để giáo viên, sinh viên giảng dạy tiếp thu đầy đủ kỹ nghe, nói, đọc, viết số lượng sinh viên lớp lại đông, gây trở ngại cho giảng viên việc dạy học Một công cụ tự động trợ giúp cho giảng viên nâng cao hiệu giảng dạy, hỗ trợ chăm sóc đến cá nhân lớp đông nhu cầu Trong nghiên cứu [2] cho rằng: “giáo viên sử dụng số kỹ thuật bổ sung, cắt bớt, thay thế, sửa đổi, đơn giản hóa thay đổi trật tự tập nhằm tạo phù hợp trình giảng dạy người thầy với khả cách học học sinh Vụ Giáo dục Đại học cho biết, sinh viên sau trường đáp ứng kỹ tiếng nh doanh nghiệp khoảng 49%, có tới 18,9% sinh viên không đáp ứng 31,8% sinh viên cần đào tạo thêm Điều có nghĩa, nửa số sinh viên sau trường không đáp ứng đủ yêu cầu kỹ nghe nói tiếng nh Ngay lãnh đạo nhiều trường đại học thừa nhận, tiếng nh sinh viên yếu Theo PGS TS Phạm Bảo Sơn, sinh viên không chủ động việc học tiếng nh, khơng có mơi trường thực hành hội việc làm hạn chế nhiều, mơi trường thuận lợi cho việc tự học luyện tập cá nhân có giúp ích nhiều việc nâng cao kỹ tiếng nh người học Đề xuất mơ hình phần mềm hỗ trợ tự tập luyện kỹ nghe nói tiếng Anh Để thực hành kỹ nghe, người học cần nghe nhiều đoạn băng tiếng nh chủ đề đó; để thực hành kỹ nói, người học cần phải nói tiếng nh 80 phản hồi điểm sai giúp ích cho việc tự điều chỉnh Với nhận định này, nhóm tác giả tìm hiểu phát triển công nghệ, kỹ thuật liên quan đến tổng hợp nhận dạng giọng nói tiếng nh tại; từ đề xuất ứng dụng khai thác kỹ thuật nhằm phục vụ nhu cầu đặt 3.1 Tổng hợp giọng nói – Text-to-speech Trên máy tính, nghiên cứu [1] tổng hợp giọng nói việc tạo giọng nói người từ đầu vào văn hay mã hóa việc phát âm Hệ thống cịn gọi văn bản-sang-tiếng nói (Text-To-Speech, TTS) Hệ thống thực việc cịn gọi máy tổng hợp giọng nói (Text To Speech engine), hệ thống phần mềm phần cứng Các hệ thống có nhiều ứng dụng Ví dụ hệ thống giúp người có thị lực (hoặc khiếm thị) nghe máy đọc văn bản, đặc biệt văn xử lý máy tính Hệ thống lắp đặt phần mềm xử lý văn hay trình duyệt mạng Từ lâu trước kỹ thuật xử lý tín hiệu thiết bị điện tử đại đời, nhà nghiên cứu giọng nói cố gắng xây dựng máy móc bắt chước giọng nói người Các ví dụ máy chế tạo Gerbert urillac (1003), Albertus Magnus (1198–1280), Roger Bacon (1214–1294) Năm 1779, nhà khoa học người Đan Mạch Christian ratzenstein, lúc làm việc Viện Hàn lâm hoa học Nga, xây dựng mơ hình bắt chước giọng nói người với năm nguyên âm ([a], [e], [I], [o] [u]) Máy sau cải tiến thành “Máy Phát âm Cơ khí-Âm học” Wolfgang von empelen Viên, Áo, mô tả [5] Máy tạo mơ hình lưỡi mơi, cho phép tạo phụ âm thêm vào cho nguyên âm Năm 1837 Charles Wheatstone tạo “máy nói” dựa thiết kế von empelen, đến năm 1857 M Faber chế tạo máy “Euphonia” Máy Wheatstone lại cải tiến năm 1923 Paget Công nghệ tổng hợp giọng nói tiến hóa nhanh kể từ Hiện có hàng trăm hệ thống tổng hợp giọng nói, thương mại tự Google Text to Speech ứng dụng trình đọc hình phát triển ndroid, Inc dành cho hệ điều hành ndroid Nó cho phép ứng dụng đọc to (nói) văn hình Hiện tại, số lượng ngôn ngữ hỗ trợ 100, có tiếng Việt Text-to-Speech sử dụng ứng dụng Google Play Book để đọc lớn thành tiếng nội dung sách, Google Translate để đọc to dịch cung cấp hiểu biết hữu ích cho việc phát âm từ, Google Talkback có khả phản hồi giọng với thao tác người dùng điện thoại 3.2 Nhận dạng tiếng nói – Speech-recognition Nhận dạng tiếng nói [4] trình nhận dạng mẫu, với mục đích phân lớp (classify) thơng tin đầu vào tín hiệu tiếng nói thành dãy mẫu học trước lưu trữ nhớ Các mẫu đơn vị nhận dạng, chúng từ, âm vị Nếu mẫu bất biến không thay đổi cơng 81 việc nhận dạng tiếng nói trở nên đơn giản cách so sánh liệu tiếng nói cần nhận dạng với mẫu học lưu trữ nhớ hó khăn nhận dạng tiếng nói tiếng nói ln biến thiên theo thời gian có khác biệt lớn tiếng nói người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh mơi trường âm học khác Từ năm 1930, Homer Dudley phịng thí nghiệm Bell đề xuất mơ hình hệ thống cho phân tích tổng hợp tiếng nói, vấn đề nhận dạng tiếng nói tự động tiến triển liên tục, từ máy đơn giản có khả phản ứng với tập nhỏ âm đến hệ thống phức tạp có khả phản ứng với ngơn ngữ nói tự nhiên Dựa bước tiến mơ hình thống kê tiếng nói năm 1980, hệ thống nhận dạng tiếng nói tự động ngày cung cấp ứng dụng rộng rãi nhiệm vụ yêu cầu giao tiếp người – máy hệ thống xử lý gọi tự động mạng điện thoại hệ thống truy xuất thông tin cung cấp thông tin cập nhật du lịch, giá hàng hóa, chứng khốn, thơng tin thời tiết… Các nhà nghiên cứu Microsoft vừa qua công bố thông tin chi tiết công nghệ nhận dạng giọng nói họ Cụ thể, công nghệ nhận dạng chuyển thể giọng nói tốt người "Chúng tơi đạt đến ngang máy móc người Đây thành tựu lịch sử", trưởng ban nghiên cứu, ông uedong Huang, cho biết Được biết, tỉ lệ mắc lỗi hệ thống 5,9% [6], Microsoft cho tỉ lệ ngang với phiên dịch viên chuyên nghiệp họ tiến hành đánh giá thực người máy Hệ thống dùng dùng Machine Learning cho việc phân tích xử lý ngữ nghĩa ngôn ngữ Microsoft dự kiến tích hợp khả nhận dạng lên trợ lý ảo Cortana thiết bị Windows máy chơi game box ne, phần mềm phiên dịch khác tương lai 3.3 Sử dụng công nghệ nhằm đáp ứng nhu cầu Với trạng phân tích bên trên, sinh viên ngành khơng chun ngoại ngữ - cụ thể tiếng nh - gặp khó khăn việc luyện tập nghe hiểu thiếu tự tin phát âm chưa xác Việc luyện tập nghe thực lớp tập trung vào vài chủ đề phổ biến giáo trình mà chưa cho phép tùy chỉnh linh động nội dung chuyên ngành người học Việc luyện tập phát âm nói việc phải thực hành thường xuyên yếu tố quan trọng, việc phát chỉnh sửa điểm sai yếu tố yếu việc đạt thành công kỹ Với phát triển công nghệ tiếng nói – đặc biệt tiếng nh – dẫn chứng cơng cụ hỗ trợ tốt cho việc luyện tập phát triển kỹ tiếng nh sinh viên Về việc luyện tập kỹ nghe, công nghệ Tổng hợp giọng nói hỗ trợ chủ đạo Người học hồn tồn chủ động tùy chỉnh nội dung văn cần cho việc luyện tập Nội dung văn sâu vào chuyên ngành hay lĩnh vực mà người học quan tâm Điều tạo thêm động lực hứng thú giúp việc học 82 mau thành công Việc luyện tập kỹ nói, cơng nghệ nhận dạng tiếng nói chủ đạo cho việc trợ giúp Trên sở nhận định việc phát âm nhận dạng tốt việc phát âm phù hợp nên người học dễ dàng xác định phần cần phải điều chỉnh dựa vào kết nhận dạng máy tính Những công cụ ứng dụng công nghệ phát triển cơng ty – tập đồn lớn – giới, kiểm chứng chứng minh độ xác Và cơng cụ ứng dụng thực tế vào hoạt động thường ngày đời sống nước phát triển – đặc biệt nước nói tiếng nh – minh chứng khác độ tin cậy chấp nhận thực tế Do nhóm tác giả có sở để tin việc luyện tập với công cụ hỗ trợ giúp sinh viên luyện tập nâng cao kỹ sử dụng tiếng nh Minh họa phần mềm hỗ trợ sinh viên tự luyện tập kỹ nghe nói tiếng Anh 4.1 Công cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nghe Hình Giao diện luyện tập kỹ nghe Với công cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nghe, sinh viên cắt dán đoạn văn tiếng nh bất kỳ, chuyên ngành chủ đề yêu thích Hệ thống tách câu tiến hành đọc thành tiếng câu, với câu đọc tô đậm để đảm bảo tập trung người học việc đọc mặt chữ luyện tập nghe Ngoài hệ thống cho phép tùy chỉnh tốc độ đọc câu cụ thể để đọc, giúp việc luyện tập tập trung cụ thể phù hợp với nhiều đối tượng khác 83 4.2 Công cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nói Hình Giao diện luyện tập kỹ nói Tương tự cơng cụ hỗ trợ nghe, cơng cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nói – phát âm – cho phép người học đưa vào hệ thống đoạn văn tiến hành luyện tập nội dung Có thể đầu câu lựa chọn, người học đọc để máy tính ghi âm tiến hành nhận dạng nội dung câu nói Hệ thống hiển thị nội dung nhận dạng đồng thời ánh xạ với nội dung văn để so khớp xác định độ xác văn gốc nội dung nhận dạng Với từ không trùng khớp nhận dạng sai phát âm chưa xác, hệ thống tô đỏ để nhắc nhở người học ý điểm cần cải thiện Và với việc kết hợp chức đọc, người học nghe xác từ phát âm sai đọc từ tự luyện tập lại cho Kết luận hướng phát triển Nhóm tác giả tìm hiểu xác định thực trạng việc học tiếng nh sinh viên không chuyên Tác giả nghiên cứu tảng kỹ thuật việc phát âm thành tiếng từ chữ nhận dạng tiếng nói chủ yếu tiếng nh Với thơng tin tìm hiểu được, tác giả vận dụng thành công kỹ thuật có với mong muốn giải thực trạng việc luyện tập kỹ nghe nói học tiếng nh Những công cụ ứng dụng dịch vụ miễn phí nên phù hợp với mơi trường giáo dục cống hiến cho cộng đồng Công việc áp dụng triển khai phần mềm vào giảng dạy thực tế trường ĐH Văn Lang Dựa vào tiến hành điều chỉnh nhằm hồn thiện mơ phần mềm góp phần nâng cao hiệu dạy học tiếng nh, đặc biệt phần kỹ nghe nói 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO D H Klatt Review of text‐to‐speech conversion for English The Journal of the Acoustical Society of America, 82(3), 1987, pp 737-793 J McDonough, C Shaw Materials and Methods in ELT: A Teacher's Guide, 1993 Thuy Nhan The TOEIC Test as an Exit Requirement in Universities and Colleges in Danang City, Vietnam: Challenge and Impacts International Journal of Innovative Interdisciplinary Research vol 2, 2013 L Rabiner, B H Juang Fundamental of speech recognition NXB Prentice-hall, 1993 J B Degen, Wien, Mechanismus der menschlichen Sprache nebst der Beschreibung seiner sprechenden Maschine (Phương pháp tạo giọng nói mơ tả máy thực hiện) 1791 Microsoft reaches 'human parity' with new speech recognition system Tại trang https://www.theverge.com/2016/10/18/13326434/microsoft-speech-recognition-humanparity 85 ... luyện tập với công cụ hỗ trợ giúp sinh viên luyện tập nâng cao kỹ sử dụng tiếng nh Minh họa phần mềm hỗ trợ sinh viên tự luyện tập kỹ nghe nói tiếng Anh 4.1 Cơng cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nghe Hình. .. cao kỹ tiếng nh người học Đề xuất mơ hình phần mềm hỗ trợ tự tập luyện kỹ nghe nói tiếng Anh Để thực hành kỹ nghe, người học cần nghe nhiều đoạn băng tiếng nh chủ đề đó; để thực hành kỹ nói, người... cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nói Hình Giao diện luyện tập kỹ nói Tương tự công cụ hỗ trợ nghe, công cụ hỗ trợ luyện tập kỹ nói – phát âm – cho phép người học đưa vào hệ thống đoạn văn tiến hành luyện