UzWordnet与生成式AI：通过游戏学习乌兹别克语
本文介绍了一种结合UzWordnet和生成式AI的教育系统架构，通过四款游戏帮助学习者练习乌兹别克语，并利用游戏数据自动丰富词汇资源。
近日，一篇题为《UzWordnet and Generative AI for Learning Uzbek by Game Playing》的论文在arXiv上发布，提出了一种创新的教育系统架构，旨在通过游戏方式帮助学习者练习乌兹别克语。该论文由Alessandro Agostini等三位作者共同完成，于2026年5月6日提交，全文共19页，包含3幅插图。
该系统的核心在于整合UzWordnet——乌兹别克语的词汇网络（WordNet）与当前最大的乌兹别克语正字法词典，作为核心词汇资源；同时，生成式AI作为关键的学习支持组件，能够根据学习者的水平动态生成练习题并提供即时反馈。论文设计了四款教育游戏：词汇匹配（Vocabulary Matching）、句子构建（Sentence Building）、翻译挑战（Translation Challenge）和语法闯关（Grammar Quest），覆盖了词汇、句法、翻译和语法等多个语言学习维度。
更为独特的是，作者提出了一种基于游戏的方法论，使得UzWordnet的改善成为游戏动态的直接副产品。学习者在游戏过程中产生的交互数据会自动用于丰富和优化UzWordnet，从而实现教育目标与词汇资源建设的双赢。这种设计巧妙地将语言学习与词汇资源维护结合起来，尤其适用于乌兹别克语这类低资源语言。
论文涉及的领域包括计算语言学（cs.CL）、人机交互（cs.HC）和软件工程（cs.SE），ACM分类号为I.2.7和K.3.1。该研究不仅为乌兹别克语学习者提供了沉浸式学习体验，也为其他低资源语言的数字化学习工具开发提供了可借鉴的范式。目前论文可通过arXiv（ID: 2607.14104）获取PDF和TeX源码。