音段

利用人工智能促进自主发音学习：音段和超音段特征视角 Senowarsito 1，S

本研究旨在调查使用人工智能进行自主发音学习的效果以及高年级学生使用人工智能进行自主发音学习的经验。以三宝垄 PGRI 大学一年级 32 名学生为样本，采用定量和定性方法进行解释性顺序混合方法研究。使用评估、访谈和教学材料评估作为工具。通过前测和后测，使用定量分析来评估学生的发音能力。使用 SPSS 进行定量数据分析。但是，使用定性分析来审查访谈。为了支持测试结果，对其进行了描述性检查。在使用基于 AI 的应用程序 ELSA 进行治疗后，发现 AI 的使用与自主发音学习之间存在显著相关性。但是，ELSA 也存在某些缺点。它似乎主要关注音段特征而非超音段特征。在提供的所有用于练习超音段特征的功能中，只有语调可用。虽然学生发现很难强调单词，但没有其他练习超音段特质的方法。实际上，ELSA 网站表示其课程涵盖了单词重音、语调、节奏、听力和对话等核心英语技能。因此，ELSA 的创建者可能会在继续改进其产品时考虑到这一批评。这意味着创作者能够响应客户或用户的顾虑或建议，这有助于产品的持续发展和成功。