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利用人工智能（AI）提高高等教育学生的口语能力
摘要 近年来，科技取得了长足的进步，并被广泛应用于教育等各个领域。有许多应用程序可用于英语教学；然而，一项尚未在大学英语教学中实施的技术是人工智能 (AI)。人工智能可以融入英语教学和学习中，以提高学生的语言技能，特别是他们的口语能力。本研究旨在评估通过在英语语言教育中使用人工智能 (AI) 对学生口语技能的提高。该研究采用了行动研究方法，在坦格朗拉亚大学进行。数据是通过观察、问卷调查和访谈收集的。此外，研究人员还进行了一项英语口语测试，评估了四个方面：整体沟通效果、流利度、理解力和语言的适当性。本研究的结果表明，在英语语言教学和学习中使用人工智能 (AI) 增加了学生学习英语的兴趣和动力。此外，学生的口语能力也有了显著的提高。 关键词：人工智能、聊天机器人、口语技能、英语教学技术。引言在这个全球化时代，技术已经取得了长足的进步，以满足我们的需求，并被应用于包括教育在内的各个领域。随着技术的发展，人类的特征和行为也发生了变化，影响着个人的学习方式。今天，世界正在经历第四次工业革命，其中一个关键组成部分是互联网平台和移动设备的使用。这导致了教育领域电子学习的兴起。电子学习利用新的多媒体技术和互联网，通过提供资源、服务和
在说话、聆听和自我聆听过程中，大脑对语音包络的同步时间
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是，参与者聆听自然语音（聆听）、产生自然语音（语音产生）和聆听自己语音的回放（自听），同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后，我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内，我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒，以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线，符合语音链的概念，因此也与交流延迟有关。
神经认知方法成功地学习和谈论英语
抽象学习一种外语，尤其是英语，对已经引入其他科学学科的卢旺达青少年构成了挑战，例如数学，物理学和其他不同的行动方案，这些科学占据了他们的注意力，或者另一方面，却打扰了他们的思想并阻碍了他们的学习精神。这项研究旨在调查大脑激活方法和整合多感觉工作的神经认知能力如何激活这些青少年对英语语言学习和发展口语技能的关注，并使学习者能够克服神经认知挑战，例如缺乏动力，情感，情感，压力和焦虑，使英语学习和说话受到影响。这项研究是围绕多感官理论和基于大脑的学习理论构建的。使用半个性的方法，从40名高年级学生那里收集了数据，以探索从Nyagatare区的一所学校学习英语的困难。这些是有目的地从340名学生人口中选出的。2024年4月15日至2024年5月23日进行的为期六周的课堂实验收集了有关大脑激活方法如何使英语学习讲话的定量和定性数据。单组实验和观察结果用于收集数据。在实验中，实施了预测处理的过程。SPSS软件用于分析数据，结果显示有针对性的干预措施后测试后得分有所改善。在预测试中，所有问题的平均得分在1到2.5之间，标准偏差在0.405至0.802之间，而后测试后的平均得分在3.5到5之间的平均分数与标准偏差在3.5到5之间，而在治疗后的得分高度指示高分在0.267和0.813之间。因此，该研究强调了大脑激活方法的重大影响，并伴随着多感官整合，作为英语学习和口语的神经认知方法。研究表明，教育利益相关者和政策制定者应考虑这种成功的英语学习方法，以避免使青少年的大脑过度繁重。Keywords : Attitude, Brain Activating, Cognition, Emotions, Language Learning, Motivation, Neurocognitive, Neuroplasticity, Neurons, Speaking ……………………………………………………………………………………………………………………………………….…
在说话和聆听过程中，额颞区域的连接性在句法结构构建中的作用
已发现，句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中，会使用相同的区域，但根据模态的不同，它们的激活强度会有所不同。在本研究中，我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强，并且在生成过程中上调，可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低，并且仅在成分较大时才增强，这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此，这些结果表明，额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调，为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
指导策略对英语教育研究计划的口语技能的影响
这项研究调查了指导作为教学策略对学生说话技巧的影响。这项研究的参与者是日益卡塔一所私立大学的24名英语教育研究计划学生。在研究中使用了一种混合方法。获得数据的工具是测试和访谈。定量分析揭示了学生的考试成绩有所提高，而访谈的定性数据为学生的看法和指导经验提供了见解。结果表明，平均得分中的口语技能从2.77到3.18有所提高。表明指导策略对学生的口语技巧产生了积极影响，尤其是在准确性，流利性和词汇方面。访谈还导致学生对学生的信心和批判性思维的增强产生了积极的看法。
人机协作：利用交互记忆和发声来提高团队效率
在这项前瞻性观察研究中，我们调查了人机交互记忆和畅所欲言在模拟临床环境中由 180 名重症监护 (ICU) 医生和护士组成的人机交互团队中的作用，这些团队与 AI 一起工作。我们的研究结果表明，与 AI 代理的互动与人类互动有很大不同，因为从 AI 代理获取信息与团队产生新假设和展示畅所欲言行为的能力呈正相关，但仅限于表现更好的团队。相反，无论团队表现如何，从人类团队成员那里获取信息与这些方面呈负相关。这项研究对不断扩大的人机交互团队和团队科学研究领域做出了宝贵贡献，因为它强调了将 AI 代理作为知识来源纳入团队交互记忆系统的必要性，并强调了它们作为畅所欲言的催化剂的作用。实际意义包括对未来 AI 系统的设计以及医疗保健及其他领域的人机交互团队培训的建议。
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
婴儿的说话和唱歌的发展可能在人类的基因组学和痴呆症中发挥作用
摘要：中央听觉系统的开发，包括听觉皮层和处理声音所涉及的其他领域，是由遗传和环境因素塑造的，使婴儿能够学习如何说话。在解释人类听证会之前，提供了听觉功能障碍的简短概述。环境因素（例如接触声音和语言）可能会影响听觉系统声音处理的开发和功能，包括辨别语音感知，唱歌和语言处理。婴儿可以在出生前听到，声音暴露会雕刻其发展中的听觉系统结构和功能。让婴儿唱歌和说话可以支持他们的听觉和语言发展。在衰老的人类中，海马和听觉核中心受阿尔茨海默氏病等神经退行性疾病的影响，导致记忆和听觉处理困难。随着疾病的发展，会发生明显的听觉核中心损害，导致处理听觉信息的问题。总而言之，记忆和听觉处理的困难显着影响人们交流和与社会本质互动的能力。
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。