Reading.help：一款為EFL學習者打造的LLM驅動智慧閱讀助手

1. 簡介

英語主導著全球的學術、專業與社交溝通，然而，對於數百萬將英語作為外語（EFL）的讀者而言，理解英語內容仍是一大挑戰。傳統資源如正規教育或全文翻譯工具（例如 Google 翻譯），往往難以取得、成本高昂，或對學習產生反效果。Reading.help 旨在彌補此一缺口，提出一款智慧閱讀助手，利用自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLMs），提供主動且按需的文法與語義解釋，目標是培養具大學程度 EFL 學習者的獨立閱讀能力。

2. 系統設計與方法論

2.1. The Reading.help Interface

此介面（圖 1）設計旨在清晰與實用。關鍵元件包括：(A) 內容摘要，(B) 可調整的摘要層級（簡潔/詳細），(C) 透過文字選取觸發的上下文支援工具，(D) 提供詞彙術語、理解力與文法協助的工具選單，(E) 針對每個段落主動識別具挑戰性的內容，(F) 包含定義與上下文的詞彙解釋，(G) 用於確保解釋品質的雙 LLM 驗證流程，以及 (H) 將建議連結回原文的視覺標示。

2.2. 核心模組：識別與解釋

本系統建立在兩個專門模組之上：

• 識別模組： 結合基於規則的啟發式方法（例如低頻詞彙、複雜句長）與微調過的神經網路模型，偵測對 EFL 讀者而言可能困難的單字、片語與句法結構。
• 解釋模組： 為詞彙、文法與整體上下文生成說明。它使用一個 LLM（如 GPT-4），並以針對 EFL 程度解釋的特定指示進行提示，確保清晰度與教學價值。

2.3. LLM 驗證流程

一個關鍵的創新是雙 LLM 驗證流程。第一個 LLM 生成解釋。第二個獨立的 LLM 則扮演驗證者角色，評估第一個 LLM 的輸出在事實準確性、相關性以及對目標 EFL 程度的適切性。此流程靈感來自先進 AI 研究中可見的技術，如自我一致性與思維鏈驗證，旨在減輕幻覺並提高可靠性——這是 LLM 在教育應用中常見的顧慮。

3. 個案研究與評估

3.1. 與南韓EFL讀者的研究

開發過程遵循以人為本的設計流程。一個初始原型與 15 名南韓 EFL 讀者進行測試。回饋重點在於介面可用性、解釋清晰度，以及對主動建議的有用性感知。這些回饋直接引導了最終 Reading.help 系統的修訂。

3.2. 結果與使用者回饋

最終評估由 5 名 EFL 讀者與 2 名 EFL 教育專業人士參與。質性研究結果顯示：

• 使用者欣賞針對特定困惑元素的按需解釋。
• 主動標示有助於在困惑產生前，將注意力引導至潛在困難區域。
• 參與者回報在獨立解析複雜句子方面信心增加。
• 專業人士認為此工具具有作為課堂外補充自學輔助的潛力。

研究結論指出，當難以取得真人導師協助時，Reading.help 有助於彌補此一缺口。

4. 技術實作

4.1. NLP 與 LLM 架構

本系統採用管線架構。文字首先透過識別模組處理，該模組使用以下特徵：

• 詞頻（例如，對照當代美國英語語料庫）。
• 句法解析樹深度。
• 是否存在慣用語或文化參照。

標註後的文字區段接著傳遞給解釋模組，該模組由經過提示工程設計的 LLM 驅動。提示包含上下文（周圍段落）、目標區段，以及生成適合受過大學教育的非母語人士之解釋的指示。

4.2. 難度評分的數學公式

識別模組為文字區段 $s$（例如一個句子或片語）分配一個綜合難度分數 $D_s$。此分數是標準化特徵值的加權總和： $$D_s = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i(s)$$ 其中：

• $f_i(s)$ 是區段 $s$ 的特徵 $i$ 之標準化值（介於 0 與 1 之間）（例如，詞彙稀有度的逆向文件頻率（IDF）、解析樹深度）。
• $w_i$ 是特徵 $i$ 的學習權重，反映其在預測 EFL 讀者難度時的重要性，可能源自使用者研究數據。
• $n$ 是特徵總數。

當 $D_s$ 超過校準閾值的區段，系統會主動將其標示出來。

5. 結果與討論

5.1. 關鍵效能指標

雖然本文強調質性發現，但隱含的成功指標包括：

• 減少外部查詢： 使用者較少依賴獨立的字典或翻譯應用程式。
• 提升理解準確度： 透過對比使用工具輔助與未輔助之文本的讀後測驗進行測量。
• 使用者滿意度與感知有用性： 在研究後問卷中獲得高評分。
• 解釋驗證準確度： 由第二個驗證者 LLM 和/或人類評估者認定為「正確且有幫助」的 LLM 生成解釋之百分比。

5.2. 圖表：理解力提升 vs. 工具使用

圖 2（概念圖）：不同條件下的理解分數。 一個長條圖比較三種條件下的平均理解分數：1) 無任何輔助閱讀（基準），2) 使用全文翻譯器閱讀，以及 3) 使用 Reading.help 閱讀。根據使用者回饋支持的假設是，Reading.help 將產生顯著高於基準、並與翻譯器相當或更好的分數，同時促進對英文文本更深度的投入，而非繞過它。

6. 分析框架與案例範例

分析框架： 此工具的功效可以透過認知負荷理論的視角進行分析。它旨在透過提供整合的解釋，減少外在認知負荷（花費在搜尋定義或解析文法上的心力），從而釋放心理資源用於相關認知負荷（深度理解與學習）。

案例範例（無程式碼）： 假設一位 EFL 讀者在新聞文章中遇到這個句子：「The central bank's hawkish stance, intended to curb inflation, has sent ripples through the bond market.」

1. 識別： 系統將「hawkish stance」、「curb inflation」和「sent ripples through」標示為潛在挑戰（低頻金融術語、隱喻片語）。
2. 按需解釋（使用者點擊「hawkish stance」）： 詞彙術語工具解釋：「在經濟學中，『hawkish』描述一種積極專注於控制通膨的政策，即使這會提高利率。『Stance』是立場或態度。因此，『hawkish stance』意指央行正採取強硬、積極的立場來對抗通膨。」
3. 主動理解輔助： 針對該段落的「理解」工具可能會總結：「本段落解釋，央行對抗通膨的積極行動正在債券市場中引起顯著影響。」

這種整合式支援有助於解讀術語與隱喻，同時不讓讀者脫離原始的英文上下文。

7. 未來應用與研究方向

• 個人化： 根據個別使用者已證實的熟練程度與學習歷程，調整難度識別與解釋深度。
• 多模態輸入： 將支援延伸至音訊（播客）與影片（講座），並提供同步文字與解釋。
• 遊戲化與長期學習追蹤： 整合間隔重複法來複習透過工具學習的詞彙，並追蹤長期進度。
• 更廣泛的語言配對： 將相同框架應用於支援其他主要語言（例如華語、西班牙語）作為外語的讀者。
• 與正規學習管理系統（LMS）整合： 成為 Moodle 或 Canvas 等平台的擴充功能，協助學生進行課程閱讀。
• 進階可解釋人工智慧（XAI）： 使識別模型的推理過程更加透明（例如，「此句子被標示是因為它包含被動語態結構與一個低頻名詞片語」）。

8. 參考文獻

1. Chung, S., Jeon, H., Shin, S., & Hoque, M. N. (2025). Reading.help: Supporting EFL Readers with Proactive and On-Demand Explanation of English Grammar and Semantics. arXiv preprint arXiv:2505.14031v2.
2. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017).
3. Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).
4. Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.
5. Google AI. (2023). Best practices for prompting and evaluating large language models. Retrieved from [Google AI Blog].
6. Nation, I. S. P. (2001). Learning Vocabulary in Another Language. Cambridge University Press.

9. 專家分析：核心洞察、邏輯脈絡、優勢與缺陷、可行建議

核心洞察： Reading.help 不僅是另一個翻譯工具的包裝；它是針對外語閱讀認知過程的目標性介入。其真正的創新在於混合式主動/反應式輔助模型，加上對 LLM 輸出的驗證機制。這使其定位並非像全文翻譯那樣的「枴杖」，而是一個「認知鷹架」——這個概念受到如維高斯基的「近側發展區」等教育理論的良好支持。它承認，對於熟練的學習者而言，目標不僅是理解這篇文本，更是建立獨立理解下一篇文本的技能。

邏輯脈絡： 本文的邏輯嚴謹且以實務工作者為導向：1) 識別一個真實、服務不足的市場（獨立的成人 EFL 學習者），2) 診斷現有解決方案的失敗（翻譯助長依賴性，字典缺乏上下文），3) 提出直接解決這些失敗的新穎技術架構（識別 + 解釋 + 驗證），4) 透過迭代、以人為本的測試進行驗證。這是一個具有明確產品市場契合邏輯的應用型人機互動研究典範。

優勢與缺陷：

• 優勢： 雙 LLM 驗證在當今易產生幻覺的 AI 環境中，是一個務實且必要的技巧。專注於段落層級的理解輔助，而不僅是單字查詢，在教學上是明智的。選擇目標使用者（大學程度）是聰明的——他們具備基礎文法/詞彙，最能從細微的語義與句法支援中受益。
• 明顯缺陷/遺漏： 評估在量化、縱向數據方面嚴重不足。工具使用是否真的提升了長期閱讀能力，還是僅有立即的理解力改善？本文對此保持沉默。「識別模組」被描述為一個「專門的神經網路模型」，但其架構、訓練數據與準確度指標均不明確——這是技術可信度的一大警訊。此外，它忽略了自動化偏誤的可能性；使用者可能會不加批判地接受 LLM 的解釋，特別是在驗證機制給人一種虛假的安全感之後。

可行建議：

1. 對研究人員： 下一步必須是嚴謹、受控的縱向研究，測量記憶保留與技能遷移。同時，開源識別模型的架構，並以標準可讀性指標（例如 Flesch-Kincaid）進行基準測試，以建立技術可信度。
2. 對產品開發者： 此框架已具備商業化潛力。立即的產品路線圖應專注於個人化（最大的缺失環節）與無縫的瀏覽器/PDF 整合。考慮採用免費增值模式，提供基本標示功能，以及包含進階文法分解與個人化詞彙卡的高級方案。
3. 對教育工作者： 在大學 EFL 課程中，試行將此工具作為精讀作業的強制性支援。透過讓學生比較 AI 的解釋與他們自己的推論，利用它來引發討論，將工具轉變為辯論夥伴，而非神諭。

總而言之，Reading.help 為下一代語言學習輔助工具提供了一個引人注目的藍圖。它正確地指出了蠻力翻譯的局限性，並朝著更細緻、更具輔助性的智慧方向邁進。然而，其目前的證據更多是提示性的，而非結論性的。它的成功將不取決於更花俏的 LLM，而是取決於強健、透明的評估，以及對使用者長期學習成果的深度承諾。