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提供非正式的第二语言练习，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上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，重要的是要理解人工智能系统的局限性，这些局限性来自于它们对人类语言的纯统计模型，这限制了它们处理语言使用中微妙的社会和文化方面的能力。此外，还存在关于人工智能系统的道德问题，以及在使用中的实际限制，特别是对于较不富裕的人群而言。人工智能工具的强大和多样化可能会使它们成为许多人生活中有价值且不可或缺的伴侣（类似于智能手机），创造出超越简单工具使用的紧密联系。像社会物质主义这样的生态理论以及来自土著文化的人-物关系观点对于研究通过紧密的用户-人工智能交互而形成的共享代理是有帮助的。

人工智能在语言学习中的应用及其限制和挑战。

使用生成式AI工具，如ChatGPT，提供语言学习者与AI的对话练习，并指导其进行语言纠错和练习，同时帮助教师创建学习和评估材料。同时，需要注意AI系统的局限性和伦理问题。

论文介绍了生成式AI在语言学习中的应用，提供了一些具体的工具和方法，并讨论了其局限性和伦理问题。实验设计包括对话练习和纠错，但没有提供具体的数据集和代码。需要进一步研究如何克服AI在语言学习中的局限性。

相关研究包括自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域的研究。其中一些论文包括“Attention Is All You Need”、“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”等。