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World File Search System语言学
人工智能驱动的语言学习：Rosetta Stone 对 ESL 学生口语能力和自我控制的影响
3 研究学者，安得拉大学，维沙卡帕特南，印度。摘要 本研究论文探讨了基于人工智能 (AI) 的教学对提高英语口语能力和促进现实环境中的自学能力的影响。在当今的教育领域，基于人工智能的应用程序已被证明是一种变革性工具，可以激发学习者的热情并支持交互式语言学习活动。这项研究针对 120 名学习英语作为第二语言 (ESL) 的工程专业学生进行，他们被随机分配到接受基于人工智能的教学的实验组或接受传统教学的对照组。利用 Rosetta Stone 移动应用程序进行前测和后测，以评估学生的英语口语能力和自学技能，该应用程序结合了各种口语活动、重点练习、发音反馈和语音识别工具。结果表明，与对照组相比，实验组在口语技能方面表现出显著的进步——准确性、词汇量、流利度和发音。研究结果表明，基于人工智能的教学有效地提高了 ESL 学生的英语口语技能，改善了他们的自我调节过程。这些结果证明了人工智能技术在增强语言习得体验、促进学习者自力更生和口语认知过程方面的潜力。关键词：EFL 语境、基于人工智能的教学、Rosetta Stone 应用、口语技能、自我调节实践。
乔姆斯基的语言学革命-IJRPR
noam Chomsky是我们这一代人中最伟大的思想家之一，现代语言学之父，也是国家意识的哲学哲学的主要支持者之一，在社会事务管理中，他与公民人口统治阶级遇到的不公正现象作斗争。通过将语言放在右下角，并从行为主义者的普遍正统观念和结构主义模型中清除它，从而重新创建了语言，这些语言是基于上面已经观察到的基础上的结构主义模型。他拒绝了这些模型，因为他们对语言的不科学和还原主义的叙述，同时在深层，先天和基础结构上建立语言，另一方面，在笛卡尔的角度来看。对此效果，乔姆斯基肯定：“认知观点将行为及其产物视为探究的对象，而是作为可能提供有关心理内在机制的证据以及这些机制在执行行动和解释经验方面运作的方式的数据。” 1笛卡尔在17世纪经营第一届认知革命时，他在20世纪经营自己的经营，该革命是在语言研究中的范式转变中组成的。另有称为“乔姆斯基革命”。 2也就是说，从对行为的研究到负责人类行为和语言创造力的结构的研究，或者是认知科学。3鉴于这一点，他坚持：“正如我提到的，第二次认知革命涉及从构成当今正统观念的行为主义，结构主义的方法转变的观点：从行为及其产物的研究转变为对思想和行动进入思想和行动的心灵和思想的研究的转变。” 4
21 世纪语言学 - 期刊网络
摘要 21 世纪见证了语言学的突破性进步，特别是通过人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 的融合。本文探讨了语言学与人工智能和 NLP 技术的交集，重点介绍了这些创新如何重塑了我们对语言、交流和计算语言学的理解。本文深入探讨了 NLP 的演变、理解和生成人类语言的机器学习模型的发展，以及人工智能驱动的工具对语言研究和语言教学的影响。讨论进一步涵盖了语言多样性、计算限制和人工智能语言应用中的道德考虑等挑战。最后，本文展望了语言学的未来，提出了人类语言和人工智能之间的动态协同作用。关键词：语言学、人工智能、自然语言处理、计算语言学、机器学习、语言技术、语言理解、语言生成、人工智能伦理、语言多样性。
人类和机器的语言学习、表达和处理：特刊简介
大型语言模型 (LLM) 和人类无需直接监督即可获得有关语言的知识。LLM 通过特定的训练目标来实现这一点，而人类则依靠感官体验和社交互动。这种相似性在 NLP 和认知科学中产生了一种感觉，即系统地了解 LLM 如何获取和使用编码知识可以为研究人类认知提供有用的见解。相反，认知科学领域的方法和发现偶尔会启发语言模型的开发。然而，机器和人类处理语言的方式（在学习机制、使用的数据量、基础和对不同模态的访问方面）的差异使得直接翻译见解具有挑战性。这本编辑卷的目的是创建一个沿着这条研究方向交流和辩论的论坛，邀请人们进一步阐明人类和 LLM 之间的异同。
神经语言学和认知语言学的见解
摘要 本研究利用乔姆斯基、平克、贝茨和博罗迪茨基等天才语言学家和神经语言学家提出的著名理论，分析语言、认知和神经机制之间的关系。采用多模态方法，将大脑通路的神经生物学研究、认知分析和失语症患者的治疗实例整合在一起。具体而言，本研究旨在了解语言的神经生物学基础及其认知基础。1 目前，标准神经成像技术可以通过 fMRI 和 EEG 可视化大脑中参与语言处理的区域，测量语言任务期间的实际神经反应，从而显示神经网络和认知系统之间的复杂关系。案例研究为想要了解神经和认知过程的变化在交流和思维理解中的利弊的潜在用户提供了信息来源。研究结果与语言处理的整个概念有关，因为它们解决了理论形成、临床干预和以后可能进行的各种应用的问题。界定集中在已建立的理论和有限的原始数据收集上，强调未来研究需要探索这些动态领域的更多维度和不断发展的观点。
人工智能在语言学习中的作用：研究证据和成功策略
最后，虽然生成式人工智能 (GenAI) 也是数据驱动型人工智能的一个子类型，但它也值得单独提及。顾名思义，GenAI 专注于生成以前不存在的新内容。无论是编写文本、生成逼真的图像、创作音乐，还是制作视频内容，GenAI 都可以根据从分析大量数据集获得的知识生成看似原创的输出。具体来说，在基于文本的应用程序方面，GenAI 使用配备数百万个算法参数的复杂大型语言模型 (LLM)。这使得它能够根据所学的语言模式生成与人类写作风格极为相似的文本。这项技术的一个显著例子是可以模拟人类对话的聊天机器人（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Google Gemini 和 Microsoft Copilot）。
人工智能（AI）在语言学习自主性中的应用（...
2 马来西亚槟城理科大学教育学院讲师 摘要：人工智能 (AI) 已经闯入学习领域，并极大地影响了学生学习语言的方式。近年来，随着移动辅助应用程序的使用增加，语言学习自主性 (LLA) 出现了巨大的增长，为学生和教师所采取的方法以及相关研究带来了巨大的变化。本文对人工智能对语言学习自主性 (AILLA) 的影响进行了系统的文献综述 (SLR)。SLR 分析了 2013 年至 2024 年期间从 Scopus、Springerlink 和 ERIC 的全球数据库中选出的 21 项研究。研究文章强调了 AILLA 在提高语言习得技能方面的优势和局限性。PRISMA 模型用于分析研究文章。研究结果为教育工作者和开发人员提供了宝贵的见解，以提高基于人工智能的语言学习工具的有效性。根据 21 篇研究文章的数据分析了 AILLA 研究的全球趋势、使用的人工智能技术应用和研究中采用的干预方法。审查结果表明，人工智能研究和人工智能在 LLA 中的使用呈激增趋势。这项研究的结果表明，人们更加重视人工智能驱动技术的运作或应用，而不是人工智能在 LLA 中的影响和潜在好处。 关键词：人工智能、语言学习自主性、自主学习、教育技术、PRISMA、文献综述 1. 简介：语言是沟通、联系和在文化多元世界中架起桥梁的关键。要想实现互联互通和独立，跨语言交流的能力是成功的关键技能。目前有超过 7000 种口语和大约 300 种脚本语言，了解它对个人的变革性影响至关重要。语言学习自古以来就被高度重视，因为语言能力可以带来巨大的机会。语言学习的自主性对于学习者发展在多语言世界中有效驾驭语言介导的社会化所需的技能和能力至关重要（Benson，2012 年）。语言学习自主性 (LLA) 标志着从传统的以教师为中心的教学模式向以学习者为中心的教学模式的转变，在这种教学模式下，个人可以控制自己的教学过程。这种自主学习框架非常重视学生确定自己的目标、选择合适的学习技巧和跟踪其发展的能力。因为学习一门新语言本质上是一种亲密的
生成语言学对人工智能的贡献
摘要 本文旨在描述生成语言学 (GL) 对人工智能 (AI) 的贡献，并暗指语言学家和人工智能科学家之间关于语言学是属于人文学科还是科学的争论。在本文中，我将尽量不带语言学家的偏见，从独立的科学视角研究这一现象。本文向研究人员/读者介绍了人工智能所涉及的科学定理和原理，这些定理和原理属于 GL，特别是“乔姆斯基学派”。因此，它从句法、语义、语言能力、普遍语法、人类语言的计算系统、语言习得、人脑、编程语言（例如 Python）、大型语言模型和公正的人工智能科学家等方面提供了充分的证据，证明这一贡献是巨大的，而且这一贡献是不可否认的。本文的结论是，尽管 GL 对人工智能的贡献巨大，但仍然存在分歧点，包括语言输入的性质和类型。
大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
语言学（辅修）
语言学是研究人类语言的科学。它力求确定人类语言中什么是必要的、什么是可能的、什么是不可能的。语言学家在努力确定各个语言的独特品质的同时，也在不断寻找语言的普遍性——这些属性的解释力可以跨越所有语言。语言学学科围绕句法（句子的组织原则）、形态学（单词的构造原则）、语义学（意义的研究）、语音学（语音的研究）、音系学（语言的声音模式）、历史语言学（语言随时间变化的方式）、社会语言学（语言与社会的相互作用）、心理语言学和神经语言学（语言在大脑中的表征）。目前，教职员工的研究涵盖整个领域，包括句法和语义的相互作用、语音学和音系学、语言接触、洋泾浜语和克里奥尔语、城市社会语言学以及句法过程的计算机类比等主题。