开发和初步验证基于多模式生成AI的视频介导听力测试

科学领域:

• 教育技术的教育技术.
• 教育中的人工智能
• 语言评估语言评估

背景情况:

• 通过视频介绍的倾听提供了丰富的上下文线索,以改善理解和参与.
• 开发真正的听力评估是资源密集型的,限制了实际应用.
• 生成型人工智能为这些发展挑战提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 应用生成性AI来创建视频介导的听力评估.
• 评估人工智能生成的听力评估的有效性和实用性.
• 探索人工智能驱动的视频中介听力对学生学习和教师工作量的影响.

主要方法:

• 采用多式联机生成AI (InVideo) 来创建视频,并使用GPT-4来生成测试项目.
• 对542名大学生进行了基于人工智能的评估,随后进行了问卷调查.
• 与五名学生和五名教师进行了半结构化采访,以获得定性见解.

主要成果:

• 心理测量分析证实,在20个项目中,有19个项目有效地测量了具有构造有效性的倾听子技能.
• 学生问卷显示,人工智能生成的视频足够,并支持测试相关性.
• 定性数据显示,提高了学生的兴趣,动机和参与度,减少了教师准备时间.

结论:

• 人工智能生成的视频中介听力评估是语言学习的有效和有效工具.
• 与传统的音频方法相比,这种AI方法可以提高学生的参与度和动机.
• 多模式人工智能通过减少材料准备负担,为语言教育工作者提供实际好处.