2026年5月6日、arXivに投稿された論文「UzWordnet and Generative AI for Learning Uzbek by Game Playing」（著者：Alessandro Agostini他2名）は、ウズベク語学習のための革新的な教育システムアーキテクチャを提案している。本論文は全19ページ、3つの図を含み、計算言語学（cs.CL）、ヒューマンコンピュータインタラクション（cs.HC）、ソフトウェア工学（cs.SE）の分野にまたがる内容である。
提案システムは、ウズベク語の語彙ネットワークであるUzWordnetと現在利用可能な最大の正書法辞書を核とし、生成AIを学習支援の中核要素として統合する。生成AIは学習者のレベルに応じて動的に練習問題を生成し、即座のフィードバックを提供することで個別化学習を実現する。論文では4つの教育ゲーム——語彙マッチング、文構築、翻訳チャレンジ、文法クエスト——を設計し、これらを通じて学習者は楽しくウズベク語を練習できる。
特筆すべきは、ゲームのダイナミクスを利用してUzWordnetを改善する方法論である。学習者のインタラクションデータが自動的にUzWordnetの充実に貢献し、教育と語彙資源の強化という二つの目的を同時に達成する。このアプローチは、低リソース言語であるウズベク語のデジタル学習ツール開発に新たな道を開くものであり、同様の課題を抱える他の言語への応用も期待される。論文はarXiv（ID: 2607.14104）から入手可能で、PDFおよびTeXソースが公開されている。