基于体认理论的AI辅助初级汉语口语教学研究

AI-Assisted Teaching of Primary Chinese Oral Skills: A Model Based on Embodied Cognition Theory

인공지능 기술의 급속한 발전과 더불어, 그 언어 교육 분야에서의 활용이 점차 연구의 주요 화제로 떠오르고 있다. 본 논문은 체인 이론(Embodied Cognition Theory)을 기반으로 한 AI 보조 초급 중국어 구두 표현 수업의 효과성과 가능성을 탐구하는 데 목적이 있다. 먼저 체인 이론과 그 언어 학습에서의 적용, 그리고 중국어 교육에서 AI 기술의 연구 동향을 고찰하여 본 연구의 배경과 의의를 명확히 하였다. 다음으로 AI 기술이 초급 중국어 구두 수업에 적용될 가능성과 장점을 상세히 분석하고, 이에 부합하는 교육 모형을 설계하였다. 이후 실증 연구를 통해 해당 교육 모형의 효과를 검증하였으며, 여기에는 대조군 실험과 설문조사 결과 분석이 포함된다. 연구 결과, 체인 이론을 기반으로 한 AI 보조 교육은 학생들의 학습 흥미와 구두 표현 능력을 유의미하게 향상시킬 수 있으며, 전통적 교육에서 발생하는 일부 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 연구의 결론을 제시하고, 향후 연구 방향을 제안하였다.

With the rapid development of artificial intelligence technology, its application in language teaching has gradually become a research hotspot. This paper aims to explore the effectiveness and feasibility of AI assisted primary Chinese oral teaching based on recognition theory. Firstly, by reviewing the theory of recognition and its application inlanguage learning, as well as the research progress of AI technology in Chinese language teaching, the background and significance of this study have been clarified. Subsequently, the feasibility and advantages of applying AI technology to primary Chinese oral classes were analyzed in detail, and corresponding teaching models were designed. Subsequently, the effectiveness of this teaching model was verified through empirical research, including the analysis of control group experiments and survey questionnaire results. The research results show that AI assisted teaching based on recognition theory can significantly improve students' learning interest and oral expression ability, while also effectively solving some problems in traditional teaching. Finally, the conclusions of the study were summarized and future research directions were proposed.