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Cette étude examine les effets de l'enseignement intelligent des langues étrangères (FLIT) intégré dans un apprentissage mixte (FBL) sur la maîtrise de l'anglais des affaires et l'engagement des étudiants dans le contexte d'une université chinoise. À l'aide d'un design quasi-expérimental avec 472 étudiants de premier cycle, la recherche compare un groupe expérimental (n = 240) exposé à un enseignement mixte alimenté par l'IA avec un groupe de contrôle (n = 232) enseigné par des méthodes conventionnelles. Les résultats de l'ANCOVA ont indiqué des scores de post-test significativement plus élevés dans le groupe expérimental pour la lecture (F(1, 466) = 26.90, p < .001, η2ₚ = .055), l'écoute (F(1, 466) = 36.20, p < .001, η2ₚ = .072), l'écriture (F(1, 466) = 47.70, p < .001, η2ₚ = .093), et l'expression orale (F(1, 466) = 34.49, p < .001, η2ₚ = .069). Les tests t pour échantillons indépendants ont révélé un engagement cognitif (t(470) = 3.73, p < .001, d = .344) et comportemental (t(470) = 7.09, p < .001, d = .653) significativement plus élevés dans le groupe expérimental, tandis que l'engagement émotionnel a montré une différence marginale (t de Welch (426) = − 1.95, p = .051, d = − .18). Ces résultats fournissent un soutien empirique robuste à l'efficacité pédagogique de l'instruction améliorée par l'IA pour améliorer les résultats en anglais des affaires et l'engagement des apprenants. Cette étude explore des méthodes innovantes dans l'évaluation des langues et l'enseignement des langues amélioré par la technologie en fournissant une validation empirique d'une plateforme d'apprentissage et d'évaluation alimentée par l'IA pour l'instruction en anglais des affaires.
Cao et al. (Mon,) ont étudié cette question.