Praktika'nın dil öğrenmeye yönelik konuşma odaklı yaklaşımı

Praktika son derece kişisel bir içgörüden doğdu: dil, fırsatlar doğurur. 

Kurucu ortaklar Adam Turaev, Anton Marin ve Ilya Chernyakov, aileleri daha iyi fırsat arayışıyla göç ettikten sonra yeni ülkelerde yollarını bulmaya çalışarak büyüdüler. İngilizce, sadece okul için değil, iş, mobilite ve aidiyet için de hızla vazgeçilmez hale geldi.

"İngilizce öğrenmek asla yalnızca iletişimle ilgili değildi," diyen Turaev şöyle devam ediyor: "Uluslararası iş ve kariyer gelişimi için kapıları açtı." 

Ancak geleneksel dil eğitimi yetersiz kaldı. Yıllarca süren çalışmalara rağmen kurucular akıcı bir şekilde okuyup yazabildiklerini, ancak en çok ihtiyaç duydukları anlarda, yani işte, toplantılarda ve günlük yaşamda kendilerine güvenerek konuşmakta zorlandıklarını fark ettiler. Sınıf öğrenimi ile gerçek dünya akıcılığı arasındaki fark, düşündüklerinden daha büyüktü.

Praktika⁠⁠(yeni bir pencerede açılır), bu boşluğu kapatmak için geliştirildi. Bu, günlük konuşmalarla insanların gerçek dünyada akıcılık kazanmasına yardımcı olmak amacıyla tasarlanmış bir dil öğrenme uygulamasıdır. Kişiye özel yapay zeka eğitmenleri, kullanıcıları etkileşimli ve hedef odaklı derslerde yönlendirir. Kullanıcılar; sınavlara hazırlanan öğrenciler, işle ilgili dil becerileri üzerinde çalışan profesyoneller ve yabancı ülkelerde yeni bir hayat kuran göçmenlerdir.

Ürün olgunlaştıkça Praktika, tek model mimarisinin ötesine geçip gerçek eğitmenlerin dersleri gerçek zamanlı olarak nasıl uyarladığını yansıtacak şekilde tasarlanmış çoklu ajan tabanlı bir sisteme geçti. 

Ders Ajanı, öğrencilerle eğitmen olarak etkileşime giren birincil konuşma ajanıdır. GPT‑5.2 üzerinde çalışan bu sistem, eğitmen kişiliğini, ders bağlamını, öğrenci hedeflerini ve son konuşmaları harmanlayarak doğal ve senaryosuz hissettiren dersler sunar. Sistemin, senaryolaştırılmış bir deneyimden ziyade gerçek bir özel ders öğretmeni gibi hissettirmeye başladığı nokta burasıdır.

Öğrenci İlerleme Ajanı, arka planda sürekli çalışarak etkileşimler boyunca öğrencinin dil performansını izler. Bu ajan, GPT‑5.2 kullanarak akıcılık, doğruluk, kelime kullanımı ve tekrarlanan hataları izler. Bu veriler, hem Ders Ajanının oturum içi davranışını hem de uzun vadeli öğrenme stratejisini bilgilendiren ve deneyimin zamanla doğal olarak evrilmesini sağlayan sürekli bir geri bildirim döngüsü oluşturur.

Öğrenme Planlama Ajanı, öğrencinin uzun vadeli gelişimini şekillendirmeye odaklanır. Öğrencinin bireysel öğrenme hedefini temel alarak, bir sonraki adımda ne öğrenileceğini, becerilerin nasıl sıralanacağını ve hangi etkinliklerin en etkili olacağını belirlemek için Öğrenci İlerleme Ajanından elde edilen analizleri kullanır. GPT‑5 Pro tarafından desteklenen rolü, ilerlemenin kişiselleştirilmiş, verimli ve öğrencinin istediği sonuçla uyumlu kalması için öğrenme planını sürekli olarak uyarlamaktır.

Tüm ajanlar, öğrenvilerin hedeflerini, tercihlerini ve geçmiş hatalarını depolayan kalıcı bir bellek katmanına erişimi paylaşır. Praktika, bağlamı önceden yüklemek yerine, öğrenci konuştuktan hemen sonra bellek bilgisini getirir ve yanıtların en alakalı, en güncel sinyale dayanmasını sağlar.

Turaev şöyle söylüyor: "Öğrenci kendini buna hazır hissetmiyorsa sistem tamamen farklı bir egzersize geçebiliyor. Bu, büyüyü geri getiriyor. Gerçek insan eğitmene çok daha yakın hissettirmeye başlıyor."

Sohbet temelli öğrenmenin doğal hissettirmesi için belleğin gerçek hayatta olduğu gibi çalışması gerekir. Praktika’nın bellek katmanı, yalnızca öğrenci konuşmayı bitirdikten sonra ilgili bağlamı alır. Bu, eğitmenin öngördüğü şeye değil, az önce söylenen şeye yanıt vermesini sağlar.

Kurucu ortak ve CEO Adam Turaev şöyle söylüyor: "Bir öğrenci şu anda bir hata yaparsa eğitmen, dünkü hataya değil, o hataya yanıt verir. Bu zamanlama farkı çok küçük, ama etkileşimin robotik değil de özenli hissetmesini sağlayan şey de bu."

Konuşma tanıma da benzer bir rol oynamaktadır. Dil öğrenenler tereddüt eder, cümlelere yeniden başlar ve kelimeleri kusurlu bir şekilde telaffuz eder. Praktika, akıcı konuşma üzerine eğitilmiş geleneksel sistemlere kıyasla parçalı, aksanlı ve ana dili İngilizce olmayanların konuşmasını daha güvenilir şekilde ele almak için Transcription API kullanmaktadır. Bu, öğrencilerin başlangıç seviyesinde olmaları nedeniyle cezalandırılmadan iletişime odaklanmalarını sağlar.

Bellek zamanlaması ve konuşma tanıma birlikte tek bir döngü oluşturur: dikkatle dinleme, doğru bağlamı hatırlama ve hemen yanıt verme.

Praktika'nın ürününün ilk versiyonları, etkileyici avatarları kural tabanlı NLP ve ilk davinci modelleriyle birleştiriyordu; ancak konuşmalar yine de sınırlı hissediliyordu. GPT‑3.5'in piyasaya sürülmesiyle ekip ilk büyük atılımını gerçekleştirdi.

Adam Turaev şöyle söylüyor: "İlk defa, gelişmiş dil anlayışını etkileyici ve gerçeğe yakın avatarlarla birleştirebildik. Konuşmalar senaryolaştırılmış gibi gelmemeye başladı. Doğal, duygusal ve gerçekçi hale geldi." 

Praktika yeni modelleri değerlendirdikçe, oryantasyon tamamlama, 1. gün kalıcılık, deneme sürümünden ücretli sürüme geçiş ve niteliksel kullanıcı geri bildirimi ölçümlerini içeren iç değerlendirmelerde GPT‑4.1'in en uygun model olduğu ortaya çıktı.

Turaev şöyle söylüyor: "GPT‑4.1 bize akıl yürütme derinliği, duygusal nüans ve güvenilirlik açısından en iyi dengeyi sağladı. İhtiyacımız olan kalitede çok dilli konuşmayı ve karmaşık eğitmenlik mantığını destekleyerek konuşma oturumu kalitesini önemli ölçüde artırdı."

Bu iyileştirmeler, kullanıcı ve iş sonuçlarına doğrudan etki etti. Yeni uzun vadeli bellek sistemlerini tanıttıktan sonra Praktika, 1. Gün elde tutma oranında %24 artış ve sadece birkaç ay içinde gelirde iki kat artış gördü.

Daha yakın zamanda Praktika, mimarisini güçlendirmek için GPT‑5.2 modellerini kullanmaya başladı. GPT‑5.2 artık birincil konuşma ajanı olarak çalışırken, GPT‑5.2 Pro, denetimsel akıl yürütmeyi, GPT‑5 mini ise sürekli ilerleme takibini destekliyor. Bu modeller bir araya geldiğinde, sistemin paralel olarak akıl yürütmesini sağlayarak konuşma kalitesi, pedagoji ve verimlilik arasında büyük ölçekte denge kurar.

Praktika, bugün dokuz dilde milyonlarca öğrenciyi destekliyor ve yakında daha fazla dil eklenecek. Ajan temeli sağlam bir şekilde kurulduktan sonra Praktika, şimdi bir yapay zeka öğretmeninin her bir öğrenciyle birlikte neleri anlayabileceğini, hatırlayabileceğini ve yaratabileceğini genişletmeye odaklanıyor.

Turaev şöyle söylüyor: "Biz sadece dil öğretmiyoruz. Gerçek dünyada kullanırken insanlara güven veren bir yapay zeka geliştiriyoruz."