Автор Дэн Ван
Аннотация
В этом исследовании изучается влияние корректирующей обратной связи (CF) на тревожность, сложность, беглость и точность письма изучающих язык, а также сравнивается результативность обратной связи от учителей-людей с приложением Poe, управляемым ИИ. Исследование включало три целых класса, в каждом из которых было 25 изучающих язык. Используя квазиэкспериментальный дизайн с предварительным и последующим тестированием, один класс получил обратную связь от учителя, один от приложения Poe, а третий не получил никакой реакции на свое письмо. Данные были получены с помощью тестов и шкалы тревожности письма, разработанной для исследования. Анализ данных, проведенный с использованием односторонних тестов дисперсионного анализа ANOVA, выявил значительное влияние обратной связи, созданной учителем и ИИ, на тревожность, точность и беглость письма учащихся. Интересно, что группа, получившая обратную связь, созданную ИИ, выступила лучше, чем группа, получившая обратную связь от учителя или не имевшая поддержки ИИ. Кроме того, учащиеся в группе обратной связи, созданной с помощью ИИ, испытали более значительное снижение тревожности при письме, чем их сверстники. Эти результаты подчеркивают замечательное влияние CF, созданных с помощью ИИ, на улучшение результатов письма и снижение тревожности у изучающих язык в бакалавриате Восточно-Китайского университета политологии и права. Исследование демонстрирует преимущества интеграции приложений ИИ в контексты изучения языка, в частности, путем создания благоприятной среды для развития навыков письма у студентов. Преподаватели, исследователи и разработчики могут использовать эти результаты для информирования педагогических практик и технологических вмешательств с целью оптимизации процесса изучения языка в начальной школе. Это исследование подчеркивает результативность приложений, управляемых ИИ, в преподавании языка. Оно подчеркивает важность учета психологического благополучия учащихся, в частности уровня тревожности, при разработке эффективных вмешательств в изучение языка.
Введение
Предоставление письменной обратной связи для исправления ошибок, допущенных изучающими язык, уже давно является основополагающей практикой в обучении письму, привлекая значительное внимание в исследованиях письма на втором языке (L2). Учитывая многогранную и сложную природу письма, обратная связь охватывает широкий спектр ответов, предлагая понимание точности, успешной коммуникации и содержания выражений или дискурса учащихся (Li & Vuono, 2019; Thi & Nikolov, 2021). С педагогической точки зрения обратная связь является важнейшим связующим звеном между оценкой и обучением, предоставляя соответствующую информацию о правильной успеваемости изучающих язык и руководство для достижения целевых целей обучения. Следовательно, значительное внимание было направлено на понимание значительного вклада CF в успеваемость изучающих язык. Письменная корректирующая обратная связь (WCF) играет ключевую роль в улучшении письменных навыков учащихся, точности, беглости, организационных навыков и достижений в выполнении задач (Karim & Nassaji, 2018, 2019; Leeman, 2010; Lim & Renandya, 2020; Liu & Brown, 2015; Liu & Huang, 2020; Luo & Liu, 2017). Многочисленные исследования изучали влияние письменной корректирующей обратной связи на способность изучающих иностранные языки писать, сравнивая различные типы обратной связи (Han & Hyland, 2015; Truscott, 2010; Truscott & Hsu, 2008). Результаты этих исследований были синтезированы с помощью количественных и качественных систематических обзоров, обычно известных как метаанализы. Более ранние метаанализы, включая работу Рассела и Спады (2006), подчеркивали значительный вклад CF в развитие грамматических знаний у изучающих язык.
В последующих анализах, проведенных Хайлендом и Хайлендом (2006), акцент был сделан на разнообразии, очевидном в студенческих популяциях, жанрах письма, методах обратной связи и исследовательских проектах. В частности, Траскотт (2010) постулировал негативное влияние исправления ошибок на способность студентов точно сообщать информацию, сделав этот вывод из изучения двенадцати опубликованных исследований. В более поздних метаанализах, проведенных исследователями (например, Бибер и др., 2011; Кан и Хань 2015; Лю и Браун, 2015; Сиа и Чеунг, 2017), были предложены ценные перспективы относительно эффективности письменных CF. Эти анализы учитывали индивидуальные различия среди учащихся и рассматривали методологические ограничения в существующей литературе.
Недавние метаанализы Лима и Ренанды (2020) представили доказательства, подтверждающие потенциал письменных WCF для улучшения навыков письма L2 у изучающих английский как иностранный язык (EFL), с особым акцентом на улучшение грамматической точности. Тем не менее, продолжаются дебаты, затрагивающие вопросы о степени преимуществ, получаемых от WCF, и устойчивой эффективности различных методов обратной связи, особенно при сравнении неявных и явных подходов. Существующий объем литературы по CF в изучении языка в основном вращается вокруг традиционной обратной связи, создаваемой учителем, с ограниченным изучением последствий обратной связи, создаваемой ИИ. В частности, существует ограниченное исследование влияния обратной связи, создаваемой ИИ, в основном через приложения, что подчеркивает пробел в исследованиях в этой области. Хотя исследования изучали эффективность обратной связи по таким аспектам, как точность, сложность и тревожность, существует заметный пробел в исследованиях относительно прямого сравнения CF, создаваемых учителем и создаваемых ИИ.
Одним из конкретных примеров приложения на базе ИИ является Personalized Online Experience (Poe). Это приложение объединяет технологии ИИ для адаптации онлайн-взаимодействий на основе индивидуального поведения пользователя, предпочтений и исторических данных. Приложение Poe оптимизирует рекомендации по контенту, пользовательские интерфейсы и общий дизайн взаимодействия, постоянно обучаясь на основе взаимодействия с пользователем. Благодаря алгоритмам машинного обучения Poe развивается, чтобы предвосхищать потребности пользователя, предоставляя более персонализированный и эффективный онлайн-опыт. Это повышает удовлетворенность пользователей и иллюстрирует потенциал приложений на базе ИИ для революционного изменения того, как мы взаимодействуем с цифровыми платформами, создавая более интеллектуальный и ориентированный на пользователя цифровой ландшафт.
Понимание потенциальных различий и последствий этих двух источников обратной связи необходимо для информирования педагогических практик и оптимизации опыта изучения языка. Обоснование этого исследования вытекает из растущей интеграции технологий ИИ в языковое образование и необходимости оценки их эффективности по сравнению с традиционными методами обучения. С появлением приложений ИИ, таких как Poe, которые, как утверждается, предоставляют тонкую и персонализированную корректирующую обратную связь, крайне важно оценить их влияние на изучающих язык. В этом исследовании изучается, как учащиеся реагируют на обратную связь от приложений ИИ по сравнению с обратной связью от учителей-людей, в частности, в отношении тревожности при письме, сложности письма и точности. Обоснование этого сравнительного анализа заключается в потенциальных преимуществах и недостатках обратной связи, созданной ИИ, которая может отличаться от межличностных и контекстуальных аспектов, связанных с обратной связью, созданной учителем. Устраняя этот пробел, исследование стремится внести ценные идеи в развивающийся ландшафт языкового образования. В частности, это исследование пытается ответить на следующие вопросы:
- Действительно ли обратная связь, созданная ИИ (через приложение Poe) и корректирующая обратную связь от учителя одинаково снижают тревожность при письме у учащихся EFL?
- Действительно ли корректирующие отзывы ИИ (через приложение Poe) и учителя одинаково способствуют беглости письма учащихся EFL?
- Действительно ли корректирующие отзывы ИИ (через приложение Poe) и учителя одинаково способствуют точности письма учащихся EFL?
- Действительно ли корректирующие отзывы ИИ (через приложение Poe) и учителя одинаково способствуют навыкам сложности письма учащихся EFL?
Обсуждение
Внедрение ИИ в образовательные среды стало фокусом научных исследований, и исследователи изучают его потенциал для улучшения результатов обучения. Этот дискурс объединяет идеи, полученные из квазиэкспериментального исследования, изучающего влияние CF, сгенерированных ИИ, на тревожность, беглость, точность и сложность письма среди изучающих английский как иностранный язык. Исследование систематически сравнивает эффективность обратной связи, сгенерированной ИИ, с обратной связью, предоставляемой учителями. Результаты контекстуализируются в более широкой литературе по ИИ в образовании, цифровой трансформации в высшем образовании и всеобъемлющей области освоения второго языка. Результаты показывают, что как обратная связь, сгенерированная ИИ, так и предоставленная учителем, значительно повлияли на точность, беглость и сложность письма изучающих язык.
Интересно, что обратная связь, сгенерированная ИИ, оказывается более результативной, чем обратная связь, предоставляемая учителем. Это согласуется с более широким дискурсом о действенности ИИ в образовании, как обсуждалось Бозкуртом и др. (2021) и Чу и др. (2022). Эти исследования подчеркнули преобразующий потенциал ИИ в улучшении образовательных практик и предположили, что ИИ может предоставлять персонализированную и своевременную обратную связь, удовлетворяя индивидуальные потребности в обучении.
Примечательным результатом исследования является снижение тревожности учащихся при письме, чему способствовала обратная связь, созданная учителем и ИИ. Этот вывод перекликается с работой Эллиса (2009a), который подчеркнул важность обратной связи в создании благоприятной среды обучения и снижении тревожности учащихся. Исследование вносит вклад в растущий объем исследований, которые признают эмоциональные аспекты изучения языка и подчеркивают роль технологий, включая ИИ, в содействии позитивному опыту обучения (Хан и Хайленд, 2015).
Сравнение обратной связи, созданной ИИ и учителем, привлекает внимание к уникальным преимуществам ИИ, о чем свидетельствуют результаты исследования. Система ИИ, использованная в исследовании, приложение Poe, превзошла учителей-людей в улучшении навыков письма и снижении тревожности. Это согласуется с выводами Бонильи Лопеса и др. (2018), которые исследовали дифференциальные эффекты форм обратной связи при письме на втором языке. В обсуждении подчеркивается потенциал ИИ для предоставления последовательной и объективной обратной связи, устраняя некоторые ограничения, связанные с обратной связью человека, такие как изменчивость и субъективность.
Теоретические основы исследования опираются на теорию приобретения навыков (DeKeyser, 2007) и структуру сложности задач (Robinson, 2011). Теория приобретения навыков подчеркивает важность практики и обратной связи при изучении языка, что соответствует фокусу исследования на влиянии корректирующей обратной связи на навыки письма. Выводы из структуры сложности задач проливают свет на то, как когнитивные требования, встроенные в письменные задания, влияют на развитие языка учащихся, предоставляя ценную перспективу для интерпретации результатов, связанных со сложностью.
Помимо своего теоретического вклада, это исследование обогащает текущий дискурс об ИИ в образовании. В соответствии с тенденциями, обсуждаемыми Бозкуртом и др. (2023) и Ченом и др. (2020), подчеркивается необходимость детального понимания роли ИИ в образовании, с учетом как практических приложений, так и теоретических последствий. Систематический обзор и исследование спекулятивного будущего ChatGPT (2023) Бозкурта и др. способствовали более широкому диалогу об ответственной интеграции генеративного ИИ в образование. Таким образом, это исследование не только дает представление о динамике изучения языка, но и согласуется с более широким разговором об интеграции ИИ в образовательные контексты и расширяет его.
Выводы и заключения
Результаты этого исследования имеют практическое значение для преподавателей и политиков в области лингвистики. Интеграция систем обратной связи, созданных с помощью ИИ, таких как приложение Poe, в языковые классы может повысить качество и эффективность предоставления обратной связи. Однако, как обсуждали Курцвейл (2014) и Тлили и др. (2023), этические соображения должны определять ответственное внедрение ИИ в образование. Учителям, возможно, придется адаптировать свои роли, чтобы включить ИИ в качестве вспомогательного инструмента, а не замены. В заключение следует отметить, что квазиэкспериментальное исследование влияния корректирующей обратной связи, созданной с помощью ИИ, на навыки письма учащихся EFL вносит ценную информацию в развивающийся ландшафт ИИ в образовании. Результативность ИИ в содействии точности, беглости и сложности письма, а также в снижении тревожности позиционирует его как многообещающий инструмент для изучения языка. Однако ответственная интеграция ИИ в образовательную практику требует вдумчивого и этичного подхода. Это обсуждение связывает результаты исследования с существующей литературой, обеспечивая всестороннее понимание последствий для языкового образования в эпоху цифровой трансформации.
Ограничения и предложения
Хотя исследование представляет убедительные идеи о действенности корректирующей обратной связи, генерируемой ИИ, определенные ограничения требуют рассмотрения. Во-первых, хотя квазиэкспериментальный дизайн и ценен для первоначального исследования, он может не обладать надежностью рандомизированного контролируемого испытания. Сосредоточение исследования на одном конкретном приложении ИИ, Poe, поднимает вопросы о возможности обобщения результатов на другие платформы ИИ. Более того, исследование в первую очередь оценивает краткосрочные воздействия, оставляя долгосрочные эффекты обратной связи, генерируемой ИИ, на усвоение языка неисследованными. Кроме того, отсутствие качественных данных может ограничить тонкое понимание восприятия и опыта учащихся с обратной связью ИИ. Будущие исследования могут использовать подходы смешанных методов, включая качественные идеи для дополнения количественных результатов. Кроме того, исследование должно глубже изучить социокультурные аспекты, влияющие на восприятие ИИ в различных образовательных контекстах, что является готовым направлением для исследования. Устранение этих ограничений повысит надежность и применимость исследований ИИ в языковом образовании.