Esta pesquisa analisa os obstáculos e perspectivas associados ao uso da aprendizagem personalizada impulsionada por IA nas salas de aula de Ensino de Língua Inglesa (ELT) na Índia. O artigo mapeia a interação entre fatores políticos, mudanças tecnológicas e as realidades existentes em sala de aula que apoiam ou dificultam a adoção através de uma síntese sistemática de dados secundários, que incluíram estudos publicados, relatórios governamentais, avaliações de EdTech e descobertas de pilotos em grande escala, entre outros. As fraquezas de infraestrutura (acesso limitado a dispositivos e internet) estão entre os principais desafios apontados, bem como a pluralidade linguística e as limitações dos modelos de fala e linguagem padrão exacerbadas por sotaques, a lacuna na prontidão dos professores para a instrução baseada em IA e as questões éticas em relação aos dados dos alunos, viés e validade da avaliação. Por outro lado, um estudo de pesquisa sobre o uso de programas de aprendizagem adaptativa, juntamente com testes realizados em um ambiente controlado, destacou a existência de grandes oportunidades: remediação diferenciada em escala, mais prática de fala e escrita com baixo risco, feedback formativo mais rico e análises que augmentam o papel do professor quando os sistemas são adaptados localmente e contidos dentro de uma pedagogia consistente. O estudo sugere uma estrutura de implementação prática que consiste em diagnósticos de equidade, alinhamento curricular, desenvolvimento de modelos localizados, co-design dos professores e garantia de qualidade com a participação humana. O artigo conclui afirmando que a personalização por IA pode suplementar significativamente os objetivos comunicativos do ELT na Índia, desde que sua implementação seja baseada pedagogicamente, adaptada localmente, gerida eticamente e apoiada por um suporte contínuo ao professor.
Clive et al. (Quarta-feira,) estudaram essa questão.