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人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
人工智能用于英语学习 提升词汇量
摘要：词汇习得是语言学习的一个基本方面，尤其是英语，它是全球交流的通用语。传统的词汇习得方法往往依赖于死记硬背和重复，这对许多学习者来说既乏味又无效。随着人工智能 (AI) 技术的进步，有机会通过创新和个性化的方法彻底改变词汇习得。本文探讨了人工智能在增强英语学习者词汇习得方面的潜力。首先研究传统方法的缺点以及学习者在词汇习得中面临的挑战。随后，本文深入探讨了利用人工智能有效应对这些挑战的各种方式。人工智能在词汇习得方面的主要优势之一是它能够根据个人学习者的需求和偏好提供个性化的学习体验。通过自适应算法和机器学习技术，AI平台可以分析学习者的优势、劣势和学习风格，从而提供定制的词汇练习和内容。这种个性化的方法不仅可以提高参与度，还可以最大限度地提高记忆力和理解力。
通过应用程序提高英语词汇量...
该服务采用培训的形式，使用人工智能（AI）聊天机器人来提高 SMPN 9 Palu 学生的词汇量。本次培训的目的是通过丰富英语词汇量来培养和发展培训参与者说英语的兴趣和创造力；将基于ICT（信息通信技术）的学习媒体引入课堂，即可用于发送英语数字信息的聊天机器人应用程序。此活动的目的是提高参与者的词汇量，以便能够很好地用英语交流；提供有关使用AI聊天机器人应用程序在英语学习中使用技术以及如何通过Android应用程序进行练习的程序性说明；通过独立学习为参与者提供便利。此外，此活动还磨练了参与者在用英语进行书面交流时创造和传达想法的技能。本次活动通过讲座、演示等方式开展。然后继续直接练习（动手练习）。演示和示例法涉及更多的解释和如何通过例子来证明某件事，或者换句话说，边做边学或边实践边学，强调在实践中学习，所以它不仅仅是理论。因此，培训参与者有机会练习使用人工智能聊天机器人。此外，学生们在服务团队和参与活动的学生的帮助下，创作了一篇用于英语会话的简短文本。这次培训的结果显示，所有的参与者都很热情、快乐、有动力，因为这个应用程序对参与者来说仍然很陌生。参与者也学会了如何使用这个应用程序，以便他们可以随时随地间接地进行自主学习。
语音意识任务中的词汇量 |克里斯托福鲁
摘要 了解阅读障碍的神经基础是发育神经科学中一个开放而基本的问题。阅读障碍的一个普遍认可的因果风险因素是语音缺陷 (PD)。然而，对 PD 和阅读障碍之间的因果关系的研究和理论化主要基于行为测量的结果。缺少的是这些关系的潜在神经生理起源的证据。本研究检查了语音意识任务，即音素省略 (PE) 的表现是否在神经层面将患有阅读障碍的儿童与正常发育的儿童区分开来。我们提出了一种基于机器学习的新型方法，从 EEG 中提取神经活动，以识别群体层面的神经差异。具体而言，我们制定了一个优化问题，首先通过最大化正常发育儿童在音素省略过程中神经活动的一致性来提取信息丰富的 EEG 成分（称为音素相关神经一致性成分）。接下来，我们利用机器学习算法将结果成分进行最佳组合，以区分患有阅读障碍的儿童和对照组儿童。结果表明，所提出的音素相关神经一致性成分可以预测各组之间的潜在神经差异。这些结果为阅读障碍的神经基础以及 PD 作为阅读障碍的因果关系的潜在神经起源提供了实证证据。值得注意的是，所提出的方法可用于研究其他行为定义的发育障碍。