Inde i Praktikas samtalebaserede tilgang til sprogindlæring

Praktika blev oprettet ud fra en dybt personlig indsigt, nemlig at sprog åbner muligheder. 

Medstifterne Adam Turaev, Anton Marin og Ilya Chernyakov voksede alle op i en tid, hvor det var vigtigt at kunne tilpasse sig nye lande, efter at deres familier immigrerede i en søgen efter bedre muligheder. Engelsk blev hurtigt essentielt, ikke kun for skole, men også for arbejde, mobilitet og tilhørsforhold.

“Det at lære engelsk har aldrig kun handlet om kommunikation,” siger Turaev. “Det åbnr døre til internationalt arbejde og karriereudvikling.” 

Men traditionel sprogundervisning var ikke nok. På trods af mange års studier opdagede grundlæggerne, at selvom de kunne læse og skrive et sprog flydende, havde de svært ved at tale med selvtillid, når det var vigtigst såsim på arbejdet, til møder og i dagligdagen. Kløften mellem indlæring i klasseværelset og flydende sprogbrug i den virkelige verden var større, end de havde forestillet sig.

Praktika⁠⁠(åbner i et nyt vindue) blev udviklet til at løse dette problem. Det er en sprogindlæringsapp, der er designet til at hjælpe brugerne med at opnå flydende sprogkundskaber i den virkelige verden gennem daglige samtaler med personlige AI-tutorer, der guider dem gennem interaktive, målbaserede lektioner. Brugere omfatter studerende, der forbereder sig til eksamener, fagfolk, der arbejder med jobrelaterede sprogfærdigheder, samt immigranter, der starter et nyt liv i et fremmed land.

Efterhånden som produktet modnedes, bevægede Praktika sig fra en enkeltmodelarkitektur til et multi-agent system, der er designet til at efterligne, hvordan virkelige undervisere tilpasser lektioner i realtid. 

Lektionsagenten er den primære samtaleagent, der interagerer med de studerende som underviser. Den kører på GPT‑5.2 og blander underviserens personlighed, lektionskontekst, elevens mål og nylige samtaler for at levere lektioner, der føles naturlige og uforberedte. Det er her, systemet begynder at føles som en ægte tutor snarere end en forudprogrammeret oplevelse.

Student Progress Agent kører kontinuerligt i baggrunden og sporer elevens sproglige præstationer på tværs af interaktioner. Ved hjælp af GPT‑5.2 overvåger denne agent flydende sprogfærdighed, nøjagtighed, brug af ordforråd og tilbagevendende fejl. Disse data danner en kontinuerlig feedback-cyklus, der informerer både Lektionsagentens adfærd under sessionen og den langsigtede læringsstrategi, hvilket gør det muligt at udvikle brugsscenariet naturligt over tid.

Learning Planning Agent fokuserer på at forme den studerendes langsigtede progression. Med udgangspunkt i den studerendes individuelle læringsmål bruger den indsigter fra Student Progress Agent til at afgøre, hvad der er det næste der skal læres, hvordan færdigheder skal sekvenseres, og hvilke aktiviteter der vil være mest effektive. Den er drevet af GPT‑5 Pro og dens rolle er at tilpasse læringsplanen løbende, så fremskridtene forbliver personlige, effektive og i tråd med den studerendes ønskede resultat.

Alle agenter deler adgang til et vedvarende hukommelseslag, der gemmer læringsmål, præferencer og tidligere fejl. I stedet for at forudindlæse kontekst, henter Praktika hukommelsen umiddelbart efter, at den studerende har talt, hvilket sikrer, at svarene er baseret på det mest relevante og opdaterede signal.

”Systemet kan skifte til en helt anden øvelse, hvis den studerende ikke forstår det,” siger Turaev “Det bringer magien tilbage. "Det begynder at føles meget mere som en virkelig menneskelig tutor.”

For at samtalebaseret læring skal føles naturlig, skal hukommelsen fungere på samme måde som i det virkelige liv. Praktikas hukommelseslag henter først relevant kontekst, når den studerende er færdig med at tale. Det giver underviseren mulighed for at reagere på det, der lige er blevet sagt, i stedet for hvad vedkommende forventede.

“Hvis en studerede laver en fejl lige nu, reagerer tutoren på den fejl, og ikke én fra i går,” siger medstifter og administrerende direktør Adam Turaev "Denne tidsforskel er discret, men det er det, der får interaktionen til at føles mere naturlig i stedet for robotagtig."

Talegenkendelse spiller også en vigtig rolle. Sprogstuderende tøver, starter sætninger forfra og udtaler ord ufuldkomment. Praktika bruger Transcription API til at håndtere fragmenteret, accentueret og ikke-indfødt tale mere pålideligt end traditionelle systemer, der er trænet på flydende tale. Det giver de studerende mulighed for at fokusere på at kommunikere uden at blive straffet for deres begynderstatus.

Sammen danner hukommelsestiming og talegenkendelse et enkelt kredsløb: lyt nøje, husk den korrekte kontekst og reager med det samme.

Tidlige versioner af Praktikas produkt kombinerede udtryksfulde avatarer med regelbaseret NLP og de første davinci-modeller, men samtalerne føltes stadig begrænsede. Med udgivelsen af GPT‑3.5 oplevede teamet deres første store gennembrud.

“For første gang kunne vi kombinere avanceret sprogforståelse med udtryksfulde, naturtro avatarer,” siger Adam Turaev “Samtalerne føltes ikke længere scriptede. "De blev mere naturlige, følelsesmæssige og ægte.” 

Da Praktika evaluerede nyere modeller, viste GPT‑4.1 sig at være det stærkeste match på tværs af virksomhedens interne evalueringer, der måler fuldførelse af onboarding, fastholdelse på første dag, konvertering fra prøveperiode til betalt og kvalitativ brugerfeedback.

“GPT‑4.1 gav os den bedste balance mellem ræsonnering, følelsesmæssig nuance og pålidelighed,” siger Turaev. "GPT‑4.1 understøttede flersproget samtale og kompleks vejledningslogik til den kvalitet, vi havde brug for, hvilket øgede samtalesessionernes kvalitet betydeligt."

Disse forbedringer blev direkte omsat til resultater for brugere og virksomheder. Efter introduktionen af deres nye langtidshukommelsessystem oplevede Praktika en stigning på 24 % i fastholdelse fra første dag og fordoblede omsætningen på blot få måneder.

For nylig begyndte Praktika at bruge GPT‑5.2 til at understøtte dens struktur. GPT‑5.2 driver nu den primære samtaleagent, mens GPT‑5.2 Pro håndterer superviserende ræsonnering, mens GPT‑5 mini understøtter kontinuerlig sporing af fremskridt. Sammen gør disse modeller det muligt for systemet at ræsonnere parallelt og afbalancere samtalekvalitet, pædagogik og effektivitet i stor skala.

I dag understøtter Praktika millioner af studerende på tværs af ni sprog, og der kommer snart flere. Med sit agentfundament på plads fokuserer Praktika nu på at udvide, hvad en AI-vejleder kan forstå, huske og skabe sammen med hver enkelt studerende.

“Vi underviser ikke bare i sprog,” siger Turaev. “Vi udvikler AI, der hjælper brugerne med at føle sig trygge ved at bruge den i den virkelige verden.”