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摘要：生成人工智能（GAI）的最新进展已导致了GAI集成平台的发展，以增强外语学习。但是，这样的平台的有效设计，开发和评估需要强大的理论框架。这项基于设计的研究应用了基于任务的语言教学（TBLT） - 特别是认知假设（CH）和三合会组成框架（TCF），以告知CFLINGO的设计和实施，这是一个综合的中国语言学习平台。该研究解决了三个关键查询。首先，研究研究了认知假设如何为平台内的任务测序提供信息。通过逐步提高任务复杂性，平台脚手架学习者的认知负载，以结构化和支持的方式将其从更简单到更具挑战性的任务引导。第二，它探讨了三合会组成框架在通过迅速的工程技术增强平台适应性方面的作用，从而优化了任务条件，以解决学习者的不同熟练程度并提供量身定制的反馈，从而为有意义的语言实践创造了机会。第三，该研究通过开放式的回答和对26名使用CFLingo的大学生的访谈来评估平台的有效性。调查结果表明，任务测序和自适应反馈增强了任务真实性，提高了绩效并丰富了学习经验。这些见解为未来的GAI集成语言学习平台提供了宝贵的设计和教学意义。摘要: 近年来，生成式人工智能（ GAI ）的快速发展催生了多种旨在 提升外语学习效果的 GAI 集成平台。然而，这类平台的有效设计、 开发与评估需要一个坚实的理论框架作为支撑。本项设计型研究运用 任务型语言教学（ TBLT ），特别是认知假说（ CH ）和三元成分框架 （ TCF ），为 GAI 集成语言学习平台 —— 智语学伴 ( CFLingo ) 的设计 与实施提供理论指导。研究围绕三个核心问题展开探讨。首先，研究
cflingo的设计，实施和评估...
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