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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。
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
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。
英语课堂中教师对学生口语表达的纠正反馈
摘要 — 纠正反馈需要适当的策略来处理课堂互动中的学习者错误，众所周知，纠正反馈对年轻学习者的影响大于对年长学习者的影响。关于这个问题，本研究论文调查了教师提供纠正反馈的策略以及学生对青少年课堂中教师纠正反馈策略的看法，这些看法仍然很少被研究。这项研究涉及万隆英语课程的两个 EFL 教室中的四名教师和十二名初中学生。本研究采用案例研究，通过实地笔记和录音录像以及访谈进行课堂观察以收集数据。根据研究结果，我们发现在课堂互动中采用了八种纠正反馈策略。然而，只有输入提供策略被所有教师一致应用，而输出提示策略的分布在教师之间有所不同。在这些策略中，教师大多喜欢重述来纠正学习者的错误，占总发生率的 51%。此外，研究还显示，大多数学生希望通过明确的纠正和感知到的纠正反馈来纠正他们的错误，这对他们的语言学习有益。
对口语使用的表征0、1、2、3、4和5的以下描述。每个较高级别意味着控制Previ
足够的理解能够了解直接需求领域的许多记忆性话语。可以理解的话语长度的略有增加，但需要在理解的短语之间频繁停顿，并且在听众的重复方面重复请求。只有在涉及简短记忆的话语或公式时，才能以合理的准确性理解。的话语的长度相对较短。误解是由于忽略或不准确听到的声音或单词结尾（拐点和非反射性）而引起的，从而扭曲了原始含义。即使像习惯与非母语说话者交谈的老师一样，也只能遇到困难。可以最好地理解上下文强烈支持话语含义的那些陈述。有一些主要想法。（在某些非自动化应用中已编码L-0+。）[数据代码06]
探索使用自动语音识别对口语高焦虑的EFL大学学生的影响
摘要 - 这项研究探讨了自动语音识别（ASR）技术对英语作为外语（EFL）学生的影响。在中国的98名一年级大学生中进行了研究，该研究采用了混合方法方法，将来自说话焦虑问卷的定量数据与学生反思性期刊的定性见解相结合。在14周内，参与者从事基于ASR的说话任务，获得实时反馈以提高发音和说话能力。的发现表明，ASR大大减轻了口语焦虑，尤其是在没有准备好的口语任务中，并增加了学习者对英语的信心。但是，与同伴有关的焦虑持续存在，这表明ASR在减轻群体环境中的社会焦虑方面的局限性。该研究得出的结论是，尽管ASR是单个语言实践的有效工具，但应补充同伴互动策略，以更全面地解决焦虑。关键字 - 自动语音识别，英语作为外语（EFL）学习者，口语焦虑，混合方法，语言学习
学习合同 - LMS-SPADA 印度尼西亚
本课程帮助学生进行广泛的听力活动。本讲座涵盖的材料包括：1）聆听口语文本以确定主题、得出结论和整体理解的策略；2）以视频或音频形式录制各种类型的口语文本，例如视频讲座、新闻、歌曲、电影剪辑、教育视频、讲座、视频博客等（在这种情况下，所选的口语文本材料是包含价值观和问题并且目前在全球范围内出现的口语文本）；4）对口语文本做出适当的回应，例如欣赏、批评、反对口语文本中包含的价值观；4）创建信息图表和简单的教育视频作为课程的输出。讲座中使用的学习方法是基于案例的学习，学生不仅要听口语文本并整体理解其内容，而且还需要对口语文本做出回应。
人工智能（AI）应用对提高大学生口语水平的影响研究：中国大学生的心声
摘要。近年来，人工智能受到越来越广泛的关注，其在人们生活的各个方面，尤其是在教育领域的应用日益增多。本研究采用半结构化访谈的研究方法，旨在探讨人工智能在提高大学生口语方面的作用，以便更好地利用人工智能促进大学生口语学习。本研究对来自中国某大学的11名学生进行了每人约10分钟的访谈，询问他们对使用人工智能学习口语的想法，并通过他们的回答了解人工智能在口语方面的发展现状。并且，对访谈结果进行内容分析发现，大多数大学生认为人工智能有助于他们的口语学习，但同时也指出人工智能还有一些方面需要改进。他们还从不同角度评估了这些人工智能应用程序对口语练习的功能。最后，本研究探讨了人工智能辅助英语口语学习的现实意义及进一步研究的建议。
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。
德克萨斯州三年级必备知识和技能
(1) 英语语言艺术和阅读德克萨斯基本知识和技能 (TEKS) 分为以下几个部分：阅读，学生阅读和理解各种文学和信息文本；写作，学生撰写具有清晰控制思想、连贯组织和足够细节的各种书面文本；研究，学生需要知道如何找到一系列相关来源并评估、综合和呈现想法和信息；听力和口语，学生在对话和小组中倾听和回应他人的想法，同时贡献自己的想法；口语和书面惯例，学生学习如何在口语和写作中使用英语的口语和书面惯例。这些标准是累积性的 - 学生将继续根据需要解决早期的标准，同时他们还要满足年级的标准。在三年级，学生将参与以他们先前的知识和技能为基础的活动，以加强他们的阅读、写作和口语技能。学生应该每天阅读和写作。