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外语教学的盟友还是敌人？
摘要 如今，技术进步的兴起和人工智能 (AI) 在许多活动领域的广泛使用引发了教育领域的范式转变，而教育领域似乎面临着多重挑战，以适应高度数字化社会的新需求。在线教育已成为一场“大规模革命”（尼康，2023 年），为人工智能与语言学习的无缝融合提供了肥沃的土壤。外语培训师已经意识到这一转型过程的好处，并一直试图利用新的机会，将它们融入教育过程并根据学习者的实际需求进行调整。虽然人工智能因其改善学习成果的潜力而不断受到赞誉，但也有人反对使用它，称其负面影响远远超过其好处。本文旨在分析人工智能教学过程的优缺点，并强调其在外语方面的具体适用性。
教师主导的 RtI 教学的六周教学计划
简介：文本以各种结构书写。这让读者更容易理解他们正在阅读的内容。今天，我将为您示范如何确定您正在阅读的文本结构类型。发布一张图表，其中包含六种最常见的文本结构：因果关系、问题和解决方案、问题和答案、比较和对比、描述和时间顺序，以及每种文本结构的一些提示词。这些是六种最常见的文本结构和提示词，它们将帮助您确定您正在阅读的文本结构类型。当我今天阅读文本时，我将大声思考文本可能具有哪种类型的结构。学生练习：给一个小组六段短文和六张索引卡。每张索引卡都应包含与文本结构相匹配的提示词列表。让学生一起阅读每段文本，并使用提示词卡作为指南确定其结构。然后让学生自己完成文本结构图形组织器。
技术与科学教学的融合
被视为拥有 21 世纪技能的个人的重要资源（Fadzil，2018 年）。教育技术的加入通过丰富学习环境来支持高效有效的学习实践，因为它可以吸引多种感官（Boz 和 Özerbaş，2020 年；Güneş 和 Buluç，2017 年；Kuzgun 和 Özdinç，2017 年）。此外，由于技术为学习者提供了参与过程的机会，个人可以通过探索来学习，并提供了一个永久的学习环境（Kuzgun 和 Özdinç，2017 年）。随着学习环境变得更具吸引力，构建新知识的能力很容易对个人的积极性产生积极影响（Güneş 和 Bulunç，2017 年；Yılmaz，2019 年）。使用教育技术的另一个好处是，与技术元素交织在一起的个人可以通过熟悉技术的发展来适应创新并更愿意接受变化（Önür 和 Kozikoğlu，2019 年）。培养能够有效和高效使用这些技术的个人的方法与将教育技术融入学习教学环境密切相关（Olszewski 和 Crompton，2020 年；Ozan 和 Taşgın，2017 年）。通过这种方式，学生可以获得个性化的学习环境，并得到支持成为终身学习者（Elvan 和 Mutlubaş，2020 年）。
基于任务的语言教学的定量研究...
摘要基于任务的语言教学（TBLT）代表了一种创新的语言教学方法，学习者通过参与有目的的任务间接地获得语言技能。尽管它在教授英语作为外语（TEFL）圈子中很普遍，尤其是在阅读和写作领域，但在TBLT方面，关于理论概念和实际应用之间的相互作用，尤其是在聆听和说话技能的领域中，人们对TBLT的相互作用存在显着稀缺性。这项研究计划深入研究了TBLT方法对增强本科生口服表现的影响。该研究还研究了学生对TBLT方法的看法，作为英语学习的工具。这项研究实施了一种定量方法，以探索TBLT在接触TBLT方法12周后对本科生口服性能的影响。研究工具包括测试论文和调查问卷。报告了TBLT对改善学生口服表现的重大影响。关键字：基于任务的语言教学，本科，口头表现。
人工智能技术与英语教学的融合：简要研究
在当前情况下，最新人工智能 (AI) 技术的出现使日常生活的各个领域发生了巨大变化。人工智能在与互联网世界相关的几乎所有领域或学科中都发挥着重要作用；此外，它被认为是人类不可或缺的。人工智能对高等教育的影响是惊人的，有利于教学过程和学生的积极性。人工智能在教育中的应用越来越受欢迎，因为它改变了我们学习的速度。自从基于网络的智能设备问世以来，技术继续在教育中发挥重要作用，但现在它的使用比以往任何时候都更加频繁。
人工智能与教学的未来......
2023 年 5 月示例不代表认可 本文档包含为方便用户而提供的示例和资源材料。任何材料的纳入并非旨在反映其重要性，也不旨在认可所表达的任何观点或提供的产品或服务。这些材料可能包含各种主题专家的观点和建议，以及指向其他公共和私人组织创建和维护的信息的超文本链接、联系地址和网站。这些材料中表达的意见不一定反映美国教育部的立场或政策。美国教育部不控制或保证这些材料中包含的来自其他来源的任何信息的准确性、相关性、及时性或完整性。除文件中包含的法定和监管要求外，本指南的内容不具有法律效力，也不旨在约束公众。
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。
阅读科学；研究对有效教学的说法
如图3所示，主动阅读模型（Duke＆Cartwright，2021）结合了教育和心理学领域的最新研究结果，以解释单词识别和语言理解之间的互动和相互依存关系。主动模型还强调了“桥接过程”，这些过程解释了单词识别和语言理解之间的重叠。来源：杜克和卡特赖特，2021
学习与教学的六大策略
示例：间隔：血库示例：全身心投入血库训练营，全年穿插血库讲座/未知内容+血库轮换；全年安排材料复习，将其与正式课程联系起来，但不要将复习间隔太远，以免完全忘记中间的材料。检索练习：使用问题书，在看答案之前尝试回答（称为“生成”），正确制作和使用抽认卡，定期复习即使是你很容易回答的卡片（但要比那些你并不总是正确的卡片少），准备并进行 PCC 检索练习并参加答案复习课程，阅读时问自己问题，想象将其教给别人并将教学口头表达出来。交叉：学习不同的主题，如血库和分子病理学（会有重叠和差异）。一起学习凝血的不同方面。阐述：将你正在学习的内容与你从阅读、轮换和以前教学课程的笔记中已经知道的内容联系起来；问为什么和如何。具体示例：检查特定实体或反应的多个示例；注意它们的相似之处，并与相关实体的具体示例进行比较。比较和对比多个示例并包括不符合定义标准的示例，对于学习项目的特定特征更有效。双重编码：一起评估视觉和书面描述。或一起评估视觉和口头描述。