Machine Learning Based Toolbox in Foreign Language for Children to Address Climate Change Adaptation

Abstract

Climate change poses a significant threat to our planet, and educating future generations about itsimplications and solutions is paramount for effective adaptation and mitigation efforts. However, language barriers can hinder the dissemination of crucialinformation, particularly to children who may not yet be proficient in the predominant language of scientific discourse. This paper proposes a novel approach to addressing this challenge by developing a machine learning-based toolbox in a foreign language tailored for children. Leveraging advances in natural language processing and educational technology, the toolbox aims to facilitate interactive learning experiences in foreign languages, fostering a deeper understanding of climate change and promoting actionable strategies for adaptation. Machine learning algorithms like k-nearest neighbor, decision tree, logistic regression, and deep learning techniques such as natural language processing and artificial neural networks are being utilized to tackle climate change challenges across different sectors, including transportation

El cambio climático representa una amenaza significativa para nuestro planeta, y educar a las futuras generaciones sobre sus implicaciones y soluciones es primordial para una adaptación y unos esfuerzos de mitigación eficaces. Sin embargo, las barreras lingüísticas pueden dificultar la difusión de información crucial, particularmente a los niños que aún no dominan el idioma predominante del discurso científico. Este artículo propone un enfoque novedoso para abordar este desafío mediante el desarrollo de un conjunto de herramientas basado en el aprendizaje automático en un idioma extranjero, diseñado para niños. Aprovechando los avances en el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología educativa, el conjunto de herramientas tiene como objetivo facilitar experiencias de aprendizaje interactivas en idiomas extranjeros, fomentando una comprensión más profunda del cambio climático y promoviendo estrategias prácticas para la adaptación. Se están utilizando algoritmos de aprendizaje automático como el k-vecinos más cercanos, el árbol de decisión, la regresión logística y técnicas de aprendizaje profundo como el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales artificiales para abordar los desafíos del cambio climático en diferentes sectores, incluido el transporte.