Inuti Praktikas konversationsbaserade metod för språkinlärning

Praktika föddes ur en djupt personlig insikt: språk öppnar upp möjligheter. 

Medgrundarna Adam Turaev, Anton Marin och Ilya Chernyakov växte alla upp i nya länder efter att deras familjer invandrat i jakt på bättre möjligheter. Engelska blev snabbt nödvändigt, inte bara för skolan, utan också för arbete, rörlighet och tillhörighet.

”Att lära sig engelska handlade aldrig bara om kommunikation”, säger Turaev. ”Det öppnade dörrar till internationellt arbete och karriärutveckling.” 

Men den traditionella språkundervisningen var otillräcklig. Trots många års studier upptäckte grundarna att även om de kunde läsa och skriva flytande, hade de svårt att tala med självförtroende när det gällde som mest: på jobbet, i möten och i vardagen. Klyftan mellan klassrumsundervisning och verklig flytande språkförmåga var större än de hade föreställt sig.

Praktika⁠⁠(öppnas i ett nytt fönster) skapades för att fylla denna lucka. Det är en språkinlärningsapp som är utformad för att hjälpa människor att bygga upp verklig flyt genom dagliga konversationer, med personliga AI-lärare som guidar dem genom interaktiva, målinriktade lektioner. Användarna är bland annat studenter som förbereder sig för tentor, yrkesverksamma som arbetar med språkfärdigheter relaterade till sitt arbete och invandrare som bygger upp ett nytt liv i främmande länder.

När produkten mognade gick Praktika från en arkitektur med en enda modell till ett system med flera agenter som utformats för att spegla hur riktiga lärare anpassar lektionerna i realtid.b 

Lesson Agent är den primära konversationsagenten som interagerar med eleverna som handledare. Den körs på GPT‑5.2 och kombinerar lärarens personlighet, lektionssammanhang, elevens mål och senaste konversationer för att leverera lektioner som känns naturliga och improviserade. Det är här systemet börjar kännas som en riktig handledare snarare än en förutbestämd upplevelse.

Student Progress Agent körs kontinuerligt i bakgrunden och spårar elevens språkkunskaper under interaktionerna. Med hjälp av GPT‑5.2 övervakar denna agent flyt, noggrannhet, ordförråd och återkommande misstag. Dessa data bildar en kontinuerlig återkopplingsloop som påverkar både Lesson Agents beteende under lektionen och den långsiktiga inlärningsstrategin, vilket gör att upplevelsen kan utvecklas naturligt över tid.

Learning Planning Agent fokuserar på att forma elevens långsiktiga utveckling. Baserat på elevens individuella inlärningsmål använder det insikter från Student Progress Agent för att avgöra vad som ska läras in härnäst, hur färdigheterna ska ordnas i sekvens och vilka aktiviteter som är mest effektiva. Drivs av GPT‑5 Pro och har till uppgift att kontinuerligt anpassa inlärningsplanen så att framstegen förblir personliga, effektiva och i linje med den studerandes önskade resultat.

Alla agenter har gemensam åtkomst till ett permanent minneslager som lagrar elevernas mål, preferenser och tidigare misstag. I stället för att förladda sammanhanget hämtar Praktika minnet omedelbart efter att eleven talat, vilket säkerställer att svaren baseras på den mest relevanta och aktuella signalen.

”Systemet kan byta till en helt annan övning om eleven inte känner för den”, säger Turaev. ”Det väcker magin till liv igen. Det börjar kännas mycket mer som en riktig mänsklig lärare."

För att konversationsinlärning ska kännas naturlig måste minnet fungera på samma sätt som i verkliga livet. Praktikas minneslager hämtar relevant sammanhang först efter att eleven har talat klart. Det gör det möjligt för handledaren att svara på det som just sagts, inte på det som förväntades.

”Om en elev gör ett misstag just nu, svarar läraren på det misstaget, inte ett från igår”, säger medgrundaren och VD:n Adam Turaev. ”Den tidsförskjutningen är subtil, men det är den som gör att interaktionen känns uppmärksam istället för robotlik.”

Taligenkänning spelar en liknande roll. Språkinlärare tvekar, börjar om meningar och uttalar ord felaktigt. Praktika använder Transcription API för att hantera fragmenterat, accentuerat och icke-modersmålstal på ett mer tillförlitligt sätt än traditionella system som är tränade på flytande tal. Det gör att eleverna kan fokusera på att kommunicera utan att straffas för sin nybörjarstatus.

Tillsammans bildar minnestiming och taligenkänning en enda loop: lyssna noga, återkalla rätt sammanhang och svara omedelbart.

Tidiga versioner av Praktikas produkt kombinerade uttrycksfulla avatarer med regelbaserad NLP och de första davinci-modellerna, men konversationerna kändes fortfarande begränsade. Med lanseringen av GPT‑3.5 upplevde teamet sitt första stora genombrott.

”För första gången kunde vi kombinera avancerad språkförståelse med uttrycksfulla, verklighetstrogna avatarer”, säger Adam Turaev. "Samtalen kändes inte längre som om de var förutbestämda. De blev naturliga, känslomässiga och äkta. 

När Praktika utvärderade nyare modeller visade sig GPT‑4.1 vara det bästa alternativet i deras interna utvärderingar, som mätte slutförande av onboarding, retention dag 1, konvertering från provperiod till betalande kund och kvalitativ användarfeedback.

"GPT‑4.1 gav oss den bästa balansen mellan resonemangets djup, emotionella nyanser och tillförlitlighet", säger Turaev. "Det stödde flerspråkiga konversationer och komplexa handledningslogiker med den kvalitet vi behövde, vilket avsevärt ökade kvaliteten på konversationssessionerna."

Dessa förbättringar gav direkta resultat för användarna och verksamheten. Efter att ha introducerat sitt nya system för långtidsminne såg Praktika en ökning på 24 % i Day-1-retention och fördubblade sin omsättning på bara några månader.

På senare tid har Praktika börjat använda GPT‑5.2 -modeller för att driva dess arkitektur. GPT‑5.2 driver nu den primära konversationsagenten medan GPT‑5.2 Pro hanterar övervakningsresonemang och GPT‑5 mini stöder kontinuerlig framstegsspårning. Tillsammans gör dessa modeller det möjligt för systemet att resonera parallellt och balansera konversationskvalitet, pedagogik och effektivitet i stor skala.

Idag stöder Praktika miljontals elever i nio språk, och fler är på väg. Med sin agentiska grund på plats fokuserar Praktika nu på att utöka vad en AI-lärare kan förstå, komma ihåg och skapa tillsammans med varje elev.

”Vi undervisar inte bara i språk”, säger Turaev. ”Vi utvecklar AI som hjälper människor att känna sig trygga med att använda den i verkliga livet.”