UzWordnet與生成式AI：通過遊戲學習烏茲別克語
本文介紹了一種結合UzWordnet和生成式AI的教育系統架構，通過四款遊戲幫助學習者練習烏茲別克語，並利用遊戲數據自動豐富詞彙資源。
近日，一篇題為《UzWordnet and Generative AI for Learning Uzbek by Game Playing》的論文在arXiv上發佈，提出了一種創新的教育系統架構，旨在通過遊戲方式幫助學習者練習烏茲別克語。該論文由Alessandro Agostini等三位作者共同完成，於2026年5月6日提交，全文共19頁，包含3幅插圖。
該系統的核心在於整合UzWordnet——烏茲別克語的詞彙網絡（WordNet）與當前最大的烏茲別克語正字法詞典，作為核心詞彙資源；同時，生成式AI作為關鍵的學習支持組件，能夠根據學習者的水平動態生成練習題並提供即時反饋。論文設計了四款教育遊戲：詞彙匹配（Vocabulary Matching）、句子構建（Sentence Building）、翻譯挑戰（Translation Challenge）和語法闖關（Grammar Quest），覆蓋了詞彙、句法、翻譯和語法等多個語言學習維度。
更為獨特的是，作者提出了一種基於遊戲的方法論，使得UzWordnet的改善成為遊戲動態的直接副產品。學習者在遊戲過程中產生的交互數據會自動用於豐富和優化UzWordnet，從而實現教育目標與詞彙資源建設的雙贏。這種設計巧妙地將語言學習與詞彙資源維護結合起來，尤其適用於烏茲別克語這類低資源語言。
論文涉及的領域包括計算語言學（cs.CL）、人機交互（cs.HC）和軟件工程（cs.SE），ACM分類號為I.2.7和K.3.1。該研究不僅為烏茲別克語學習者提供了沉浸式學習體驗，也為其他低資源語言的數字化學習工具開發提供了可借鑑的範式。目前論文可通過arXiv（ID: 2607.14104）獲取PDF和TeX源碼。