Distributed agency in second language learning and teaching through generative AI

生成式人工智能为语言学习提供了重要的机会。像ChatGPT这样的工具可以通过书面或语音形式的聊天为第二语言提供非正式的练习，学习者可以通过提示指定会话参数，如熟练程度、语言风格和讨论主题。人工智能可以被指示提供纠正性反馈、创建练习题或制定扩展学习计划。教师可以使用人工智能在各种媒体中构建学习和评估材料。人工智能很可能使沉浸式技术更加强大和多样化，摆脱脚本化的互动。对于学习者和教师来说，了解人工智能系统的局限性是很重要的，这些局限性来自于它们对人类语言的纯统计模型，限制了它们处理语言使用中微妙的社交和文化方面的能力。此外，人工智能系统的创建存在伦理问题，其使用也存在实际限制，特别是对于较不富裕的人群。人工智能工具的强大和多样性很可能将它们变成许多人生活中有价值的和持续的伙伴（类似于智能手机），创造一种超越简单工具使用的紧密联系。生态学理论，如社会材料主义，有助于研究通过密切的用户-人工智能互动而发展的共享代理，以及来自土著文化的人-物关系的视角。

利用生成式人工智能为语言学习提供机会，但同时也存在一些限制和道德问题。

通过ChatGPT等工具，生成式人工智能可以为第二语言学习者提供语言交流练习和学习材料，并能够进行自我纠正和扩展学习计划。但是生成式人工智能的纯统计模型限制了其处理人类语言的复杂性和文化差异。

该论文提出了利用生成式人工智能提高语言学习的新思路，并探讨了生成式人工智能在语言学习中的应用和限制。同时，还讨论了生成式人工智能与人类的关系，以及相关的伦理问题。

相关研究包括利用人工智能进行语言学习的其他方法，如基于规则的方法和深度学习方法。近期的相关论文包括“基于深度学习的自然语言处理在语言学习中的应用”和“利用生成式对话模型促进语言学习的研究”。