教育與聊天機器人之研究探討

本節共分為三個部份：第一部分將探討聊天機器人之發展與應用，其中會依 序分別探討說明聊天機器人的發展、分類及應用，第二部分將探討聊天機器人於 教育上的應用，分別是少數語言的學習以及輔助學習，第三部分將探討目前聊天 機器人的發展與困境，內容將列出聊天機器人的主要優勢及缺點，分別加以論述 如下：

一、聊天機器人之發展與應用

（一） 聊天機器人的發展

在聊天機器人發展的路上，不得不提到Joseph Weizenbaum 在 1966 年於 MIT（Massachusetts Institute of Technology）實驗室推出的第一個聊天機器人 ELIZA（Weizenbaum, 1966），在研究報告中可以看到 ELIZA 會使用輔導技巧 中的重述，讓使用者更願意談論有關自己的更多敘述。在技術上，ELIZA 並未 了解使用者的語意，因此也無法透過邏輯推理上下文之間的關聯與意思，其實現 的方法是透過提取並識別使用者所輸入的關鍵字，再將結果回饋給使用者，若產 生的結果有多個選項，則會隨機挑選一個結果回饋給使用者，因此，ELIZA 並 未擁有真正的智慧。

在ELIZA 推出後的 29 年後，Richard S. Wallace 於 1995 年推出了一款聊天 機器人A.L.I.C.E（Wallace, 2009），雖然 A.L.I.C.E 背後的運作原理一樣是使用 詞語類型配對的方式，但A.L.I.C.E 使用了人工智慧標記語言(Artificial

Intelligence Markup Language)，因此，A.L.I.C.E 更像是加強版的 ELIZA，透過更 大的語料庫和更強的比對技術，使得A.L.I.C.E 的回應比 ELIZA 更符合人與人之 間交流時的語句。

在2010 年之前聊天機器人都是處於文字對文字的狀態，一直到蘋果公司推 出的人工智慧助理Siri 開始有了和語音相關的聊天機器人，與其他的聊天機器 人，裝載在iOS 系統上的 Siri 能夠識別使用者的語音，並且做出相對應的服務，

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如：設定鬧鐘、查詢天氣、設定行事曆等，同時Siri 在給予使用者文字回饋的同 時，也會播放該段文字的語音，因此視障者也能夠透過語音的判讀以及回饋使用 Siri。在 Siri 推出後，有許多大公司接著陸續推出自己的聊天機器人，如：微軟 小冰、Amazon Alexa、Google Assistant 等。

（二） 聊天機器人的分類

在聊天機器人的分類上可以有多種形式，如用途、技術、領域、平台等多種 方式，若根據其對話能力則可分為開放領域及封閉領域，根據其回覆方式則可分 為檢索型及生成型：

1. 開放領域（Open Domain）：處於開放領域的聊天機器人可以不需 要上下文的對話，可以立即根據使用者給的問題做回應，而使用者 所提的問題可以是任何方面的問題。

2. 封閉領域（Closed Domain）：在眾多的聊天機器人中，大部分的聊 天機器人都屬於封閉領域的聊天機器人，可以在一定範圍內回答某 領域或特定主題的問題，相比開放領域，封閉領域較容易實現。

3. 檢索型（Retrieval Base）：基於檢索所建立的聊天機器人可以透過 邏輯判別使用者輸入的問題，並且在分析後從既有的語料庫之中取 得相對應的資料回應給使用者，而這種方式並不會產生新的資料。

4. 生成型（Generative Base）：生成型的回覆方式不需要預先建立語 料庫，而是在接收到資料後自動產生相對應的回應資料，跟檢索型 相比，生成型不需要先建立大量的語料庫，但相對的生成型也是較 困難的一種。

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3. 封閉領域 – 檢索型：於封閉領域使用檢索型的聊天機器人是目前 最普遍的一種類型，由於其技術門檻不高，且開發廣度非常之廣，

雖然其功能有限，但依目前的開發數量來說還是最多的類型。

4. 封閉領域 – 生成型：在封閉領域中使用生成型的聊天機器人，由 於生成型並非使用預先建立的語料庫，因此可以在特定領域針對一 些未定義的例外做回應。

（三） 聊天機器人的應用

聊天機器人目前在生活上有多種應用，根據其應用領域可分為：

1. 個人助理：此種聊天機器人可以根據使用者所發出的指令自動完成 該辦事項，如：告訴使用者有什麼行程，或是幫使用者設定鬧鐘等 設定。

2. 線上客服：隨者電子商務的發展，使用線上購買與詢問的人數不斷 上升，因此有許多電子商務的公司提供聊天機器人協助顧客購買商 品及退換貨等相關事宜。

3. 娛樂：部分聊天機器人背後是有趣的語料庫，使用者可以跟該聊天 機器人談話，其回覆內容皆是有趣的回應，可以娛樂使用者。

4. 交通：聊天機器人在交通的領域中可以協助使用者訂購機票或叫車 等多種用於交通的服務應用。

5. 金融與保險：聊天機器人在金融與保險上的應用受個大銀行及保險 公司運用，此種可以幫使用者估算理財金額及建議理財方式，也能 夠提供保單試算及保單疑問等多種服務。

6. 教育：聊天機器人在教育上有許多應用，如語文的學習、歷史的學 習、聽力及發音的學習，在功能上會輔助使用者在該學習領域的知 識。

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二、聊天機器人在教育上的應用

聊天機器人目前運用在多種行業與服務上，本段將針對聊天機器人在教育上 的運用做文獻探討，以了解聊天機器人在教育上的運用以及使用成效，下列將逐 步針對各研究論述。

（一） 瀕危語言的語音合成聊天機器人技術：愛爾蘭語言平台的動機、發 展和評估

此研究中製作的聊天機器人是針對愛爾蘭語教育所開發的，由於愛爾蘭語為 瀕臨滅絕的少數語言，要學習愛爾蘭語也並非容易的事，因此，如何提供具有吸 引力的學習方式成為了關鍵。此研究重點在於合成愛爾蘭語音，透過語音的合 成，讓學習者能夠根據合成後的愛爾蘭語音學習發音，而這些發音不受限使用者 輸入的字詞，只要輸入愛爾蘭語皆能夠合成語音並且播放，在語言學習上是非常 有幫助的，總體來說，此研究所製作的聊天機器人對於學習愛爾蘭語有相當的幫 助。

（二） 實現 LINE BOT 用於自動化峇里語辭典

此研究中所製作的聊天機器人是針對峇里語教育所開發的，在研究中提及峇 里語可能不是第二語言，但一定不會是第一語言，由此可看出學習峇里語有一定 的難度在。研究中的聊天機器人是基於LINE 所開發的 LineBot，透過建立峇里 語辭典並使用LineBot 作為溝通介面，使用者可以透過該聊天機器人查詢峇里語 詞的意思，進而學習峇里語，總體來說對於峇里語學習者在學習上有正向幫助。

（三） 使用 LINE BOT API 為外國學生設計的互動式電子化生涯歷程檔案 模組

在指導的過程中，教師會設定學習目標並請學生根據目標繳交作業，在作業 中學生僅記錄教師的上課內容，在教與學的過程中少了有意義且有深度的對話。

此外，在繁多的作業中學生覺得繳交電子作業很煩麻，且教師給的回饋沒有太大 的重要性，教師方也覺得直接的對話更能提供學生更深層次的指導，透過作業繳 交並不能完全掌握學生的學習狀態。

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因此，此研究是為了改善指導老師與留學生的教學回饋所生成的，由於需要 對話指導，此研究採用LineBot 作為設計基礎，系統可以分析使用者的語句並根 據資料庫中的資料回饋給使用者，透過設計好的對話內容與方向，可以引導學生 進行思考，由於系統是使用LineBot 作為設計基礎，留學生也能夠隨時使用，最 後將學生所傳送的資料及問題收集後給指導教師，做進一步的指導。

（四） 聊天機器人：針對學生的教育支援系統

在此研究中，開發了一款能夠針對計算機科學和計算機網絡基礎課程所使用 之聊天機器人，其透過NLP（Natural Language Processing）等技術所支持建立，

透過關鍵字以及推斷使用者的意圖，聊天機器人可以自動識別學生的需求，學生 可以針對特定主題發問，而聊天機器人會根據收到的問題給出詳細的說明答覆學 生。

在開發完成後，研究團隊將此聊天機器人放置於學校的電子學習平臺上實 施，讓修課學生能夠透過此機器人去學習，但由於機器人處於開發中，因此在測 試完畢後發現有時機器人未能給出學生所期望的答案，亦或是關鍵字抓取不清，

導致給出正確答案但卻不是使用者所需之方向。研究中可看到在透過問卷調查後 發現，聊天機器人提供訊息的正確率達到71%、正確但不合適達 16%、錯誤訊 息達12%。在實施後也確實證實了透過聊天機器人進行教學的方式有良好的前 景。

（五） 小結

在少數語言教育上，因使用人數少以及教師不足等多種原因一直未能有很好 的教育基礎，因此如何找出適當且能夠幫助少數語言教育的方法也成為一種研究 方向，如上述所提及的瀕危語言的語音合成聊天機器人技術：愛爾蘭語言平台的 動機、發展和評估以及實現LINE BOT 用於自動化峇里語辭典，這兩個研究所 製作之對話機器人皆是為了少數語言教育所製作的，根據其語言設計合適的聊天 機器人，並且於製作完成後實際給予使用者操作，上述與少數語言教育相關研究 所開發的聊天機器人在使用後均得到對於學習該語言有正向幫助的研究結果。因

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此，若能將上述與少數語言教育研究中所研發的方向，如：合成語音、建立辭典 以及查詢辭典功能作為本研究系統研發重點，將有機會展現更佳的研究成果。

此外，透過使用LINE BOT API 為外國學生設計的互動式電子化生涯歷程檔 案模組以及聊天機器人：針對學生的教育支援系統的研究探討後可以發現，聊天

此外，透過使用LINE BOT API 為外國學生設計的互動式電子化生涯歷程檔 案模組以及聊天機器人：針對學生的教育支援系統的研究探討後可以發現，聊天