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练习，学习者可以通过提示指定会话参数，例如熟练程度、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，远离脚本化的交互。对于学习者和教师来说，了解人工智能系统的局限性很重要，这些局限性源于它们对人类语言的纯统计模型，从而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，使用上也存在实际限制，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可能会使它们成为许多人生活中宝贵且不可或缺的伴侣（类似于智能手机），创造出超越简单工具使用的紧密联系。生态理论（如社会物质主义）有助于研究通过密切的用户-人工智能交互而发展的共享代理，而来自原住民文化的人-物关系观点也是有帮助的。

利用生成式人工智能辅助语言学习的机会和挑战

通过ChatGPT等工具提供语言学习者与AI的对话互动，AI可以提供纠错、练习和学习计划等帮助，同时AI也可以帮助教师制作学习和评估材料。但是AI系统的纯统计模型限制了它们处理语言使用的社会和文化方面的能力。

论文提出了利用生成式人工智能辅助语言学习的机会和挑战，介绍了一些工具和应用场景，并讨论了AI系统的限制和相关的伦理和实践问题。实验设计方面并未涉及。

最近的相关研究主要集中在生成式人工智能的应用和改进方面，如Seq2Seq模型和GPT-3模型，以及语言学习的其他辅助工具和应用。相关论文包括《Attention Is All You Need》和《Language Models are Few-Shot Learners》等。