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Artificial Intelligence-Generated Feedback for Second Language Intelligibility: An Exploratory Intervention Study on Effects and Perceptions

delete2025-05-15
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OA
AI
K
Kevin Hirschi *
O
Okim Kang
Y
Yang Mu
J
John H. L. Hansen
K
Kyle Beloin
DOI:10.1111/lang.12719delete
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摘要

摘要

En 中文
本研究探讨了使用人工智能(AI)模型和信号检测过程生成有意义的视觉和ChatGPT类叙事反馈对第二语言(L2)英语清晰度的影响。为测试此类技术的影响和感知效果,三组学习者(N=90)在关于清晰度的音段和超音段特征的显性指导在线自我调节干预中,分别接收视觉和叙事反馈(n=30)、仅视觉反馈(n=29)以及无反馈(n=31)。前测/后测口语任务由评分者从清晰度、可懂度、口音程度以及音段和超音段准确性等方面对脚本和自发口语进行评估。结果表明,视觉反馈可改善重音产出,但仅那些同时接收叙事(即ChatGPT)反馈的参与者才在三个韵律特征的其中两个及清晰度方面有所提升。然而,接收叙事反馈的参与者对练习活动的有用性感知最低。本文为人工智能辅助发音反馈的应用与改进提供了启示。
Keyword:
Artificial Intelligence
L2 pronunciation
computer-assisted pronunciation training

期刊

Language Learning 封面图
Language Learning
IF:
4.2
论文数:
1.5K
被引数:
6.0K

机构

T
The University of Texas at Dallas
学者数:
618
论文数: 240
被引数: 9.8K
T
The University of Texas at San Antonio
学者数:
201
论文数: 83
被引数: 0
N
Northern Arizona University
学者数:
4.5K
论文数: 3.7K
被引数: 8.6K
I
Independent Scholar
学者数:
87
论文数: 81
被引数: 0
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