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World File Search System语言学
语言学习中的可解释AI
虽然机器学习方法已经大大改善了教育研究的结果，但常见的缺陷在于结果的解释性。可解释的AI（XAI）旨在通过为分类决策提供透明的，概念上可以理解的解释，增强人类的理解和对外界的信任来填补这一空白。本文探讨了XAI的熟练程度和可读性评估方法，这些方法涵盖了一组465种语言复杂性测量。我们确定了将这些措施与不同水平的熟练程度和可读性相关联的理论描述，并使用使用监督的机器学习和Shapley添加性解释的交叉孔经验来验证它们。重申不仅强调了在葡萄牙人有效地熟练和可读性方面采取了多种复杂性措施的实用性，在能力分类任务中达到了0.70的最新精度，在可读性分类任务中的最先进的准确性为0.84，但它们很大程度上纠正了统一的研究，特别是在统计上，尤其是在supictions and-supictions interipical intercical intercripical intercripical intercrical interpical ne perxical ne perxical。
神经语言学研究进展
本文全面概述了机器在神经语言学中的应用所产生的革命性影响，强调了语言和大脑研究的范式转变。从神经成像技术的进步（如 fMRI 和 PET，揭示了大脑的语言网络）到脑机接口 (BCI) 的开发（用于实时脑信号解码），机器的集成已经改变了我们对语言处理、认知和交流的理解。由机器学习算法驱动的计算模型在自然语言处理应用中发挥了关键作用，影响了人机交互和聊天机器人的发展。对神经振荡的探索、它们在语言发展、理解和产生中的作用以及它们与多语言和双语的相关性为理解与语言相关的认知过程增加了一个动态维度。此外，本文还探讨了通过非侵入性脑刺激技术（如经颅磁刺激 (TMS) 和经颅直流电刺激 (tDCS)）治疗交流障碍的创新方法。本文讨论了这些领域的潜在应用、机制和正在进行的研究工作。伦理考虑，包括数据隐私和负责任的技术使用，被认为是整合机器的重要方面
将语言学和物理学结合起来探索知识
摘要 好奇心和解开宇宙奥秘的渴望一直是人们寻求知识的驱动力。近年来，众多学科之间的互联互通逐渐显现，引发了开创性的研究，并为我们打开了新的理解视野。语言学和物理学这两个看似毫不相干的领域就是这样一个交汇点。物理学是研究物质和能量的学科，而语言学是研究语言的科学学科，乍一看，它们似乎是两个截然不同的学科。然而，深入研究就会发现，它们之间有着有趣的相似之处和共同的理念。尽管角度不同，但这两个领域都旨在理解构成我们宇宙的基本要素。本文探讨了语言学和物理学这两个看似毫不相干的领域之间的迷人联系，它们有着一些共同的基本思想和方法。本文的目的是阐明这两个领域之间的相互作用可能产生的协同作用和合作机会。我们探索了许多主题，包括语言的物理性、句法的计算复杂性、语义的认知基础以及与量子理论的潜在联系。我们希望通过弥合语言学和物理学之间的差距来支持跨学科研究和对这两个领域的更深入理解。关键词 语言学、物理学、合作、形而上学、语义学、句法、量子理论
英语电子期刊作为英语语言学习中的第二语言聊天：探索感知并促进Unive
基于先前的研究，这项定性探索性研究调查了Chatgpt对韩国大学学生英语课程的影响。研究人员使用培训前和培训后的调查，课堂观察和访谈来探索15周的学期中120名学生对他们经历的看法。结果表明，在很大程度上表明了积极的态度，学生对Chatgpt提高语言技能的潜力表示乐观。课堂参与度很高，促进了协作和积极参与。培训后的访谈显示，信心提高了，协作学习经验以及向学习者和自主学习的元认知意识的转变。一些技术和语言挑战浮出水面，以及少数学习者的怀疑。长期训练后调查突出显示持续参与和现实世界的应用。这些发现为教育工作者和政策制定者提供了见解，考虑了AI工具在语言教育中的整合，并强调了持续支持和灵活性在实施策略中的重要性。
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
使用多语言学习者扩展阅读指令
学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前，期间和之后的所有阶段（Hattan等，2023年）。当老师和学生拥有背景时，就可以更容易地利用先验知识，因为他们分享了对自己的经验的理解。但是，当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时，它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯（Emily Francis）涉及当她的老师似乎不了解她知道多少（关于话题，公开讲话，批判性思维）时，她的高中生沮丧，即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识，我们至关重要的是，无论他们的语言能力如何，我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。
生成人工智能与社会语言学
生成人工智能 (genAI) 中大型语言模型的快速发展开启了社会语言学研究的新时代，重塑了通信、教育和人机交互的格局。本次研讨会汇集了六篇开创性的论文，探讨了 genAI 与各种社会语言现象之间的错综复杂的关系，包括异语、语用学、跨文化性、跨语言、多模态和知识构建话语。唐在研讨会开始时强调了 genAI 的异语性质及其在教育中促进对话互动的潜力。Rappa 和同事分析了高中课堂中语用沟通原则与人机交互之间的一致性。陈和林评估了 ChatGPT 在教育环境中反映文化细微差别的能力。Siu 和 Lin 研究了多语言高等教育学生在拥抱人工智能的 EMI 课堂中多模态内容创作的创新性。林讨论了使用 genAI 进行数字多模态创作的实践和影响。最后，Tan 和 Teo 探讨了 genAI 在构建和分析学习者知识构建话语方面的作用。总的来说，这些研究强调了在部署人工智能工具时需要具备批判意识，强调了它们的变革潜力和固有挑战。随着我们走向人工智能融合的未来，本次研讨会重点介绍了 genAI 如何与教育的社会语言学方面互动并对其产生影响。
语言学习革命：通过 Assemblr Studio 探索增强现实技术的功效
摘要。AR 在教育中的应用已引起人们的关注，成为提高学习参与度和学习效率的一种创新方法。本研究侧重于将增强现实 (AR) 融入语言学习，以了解它如何提高学生的积极性、沟通技巧和写作能力。该研究旨在探索和分析在语言学习环境中使用 Assemblr Studio 实施 AR 技术的影响。研究方法采用混合方法，通过调查、语言能力测试、访谈和参与式观察收集数据。该研究涉及 Muhadi Setiabudi 大学的学生使用专为语言学习量身定制的基于 AR 的教育媒体进行学习。结果表明，使用 Assemblr Studio 实施增强现实 (AR) 可以产生创新的学习媒体，尤其是在写作和口语技能方面。使用 AR 的三维 (3D) 媒体在学习中很有效，学生对其使用反应积极。此外，AR 技术可以通过提供引人入胜、互动和个性化的学习体验来提高语言学习的质量，促进在现实世界环境中更好地理解和真实地使用语言。关键词：增强现实、语言学习、口语技能、写作技能
研究文章|语言学习对感知和概念处理的行为/认知因果影响：脑约束深度
研究文章| Behavioral/Cognitive Causal influence of linguistic learning on perceptual and conceptual processing: A brain- constrained deep neural network study of proper names and category terms https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1048-23.2023 Received: 6 June 2023 Revised: 1 December 2023 Accepted: 6 December 2023 Copyright © 2024 Nguyen et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。