FKIP UWGMFKIP UWGM

Script JournalScript Journal

Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas teknologi pengenalan suara berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam pelatihan pengucapan bahasa Inggris bagi pembelajar bahasa Inggris sebagai bahasa asing (EFL) di universitas. Metode yang digunakan adalah desain pre-eksperimental satu kelompok pre-test dan post-test yang didukung oleh data observasi kualitatif dan melibatkan 30 mahasiswa semester pertama. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kinerja pengucapan siswa, dengan skor rata-rata meningkat dari 68,4 menjadi 81,7 (p < 0,05). Observasi kualitatif mengungkapkan peningkatan akurasi dalam produksi karakteristik segmental, termasuk suara interdental (/θ/, /ð/), kontras suara (/v/ vs. /f/), dan perbedaan panjang vokal, serta kemajuan dalam karakteristik suprasegmental, yang mencakup penekanan kata, irama, dan intonasi. Selain itu, kepercayaan diri, motivasi, dan kemandirian siswa dalam berlatih pengucapan menggunakan pembelajaran yang didukung AI juga meningkat. Penelitian ini memberikan bukti empiris berbasis kelas mengenai penerapan teknologi pengenalan suara berbasis AI dalam pembelajaran pengucapan bahasa Inggris. Hal ini menunjukkan kemungkinan penggunaan AI dalam pengajaran pengucapan dan peningkatan tingkat otonomi pembelajar serta hasil positif dalam pembelajaran.

Teknologi pengenalan suara berbasis kecerdasan buatan (AI) dapat dimanfaatkan sebagai alat yang layak dalam pelatihan pengucapan bahasa Inggris bagi pembelajar bahasa Inggris sebagai bahasa asing (EFL) di universitas.Penelitian ini menggunakan desain pre-eksperimental satu kelompok pre-test dan post-test yang didukung oleh data observasi kualitatif dan melibatkan 30 mahasiswa semester pertama.Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kinerja pengucapan siswa, dengan skor rata-rata meningkat dari 68,4 menjadi 81,7 (p < 0,05).Observasi kualitatif mengungkapkan peningkatan akurasi dalam produksi karakteristik segmental, termasuk suara interdental (/θ/, /ð/), kontras suara (/v/ vs./f/), dan perbedaan panjang vokal, serta kemajuan dalam karakteristik suprasegmental, yang mencakup penekanan kata, irama, dan intonasi.Selain itu, teknologi ini memberikan umpan balik yang konsisten, individual, dan tepat waktu, yang meningkatkan akurasi dan belajar mandiri.Penelitian ini memberikan bukti empiris berbasis kelas mengenai penerapan teknologi pengenalan suara berbasis AI dalam pembelajaran pengucapan bahasa Inggris.

Berdasarkan hasil penelitian, disarankan untuk melakukan penelitian lanjutan dengan desain eksperimental yang lebih kuat, seperti desain quasi-eksperimental atau rancangan kontrol acak, untuk membuktikan klaim kausal secara lebih meyakinkan. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat fokus pada pemecahan kesalahan jenis tertentu dan mempertahankan peningkatan dalam waktu yang lama (i.e., post-test tertunda), serta menganalisis indikator penggunaan (i.e., jumlah sesi, jumlah latihan, frekuensi, dll.) untuk lebih selaras dengan praktik terbaik. Penelitian juga dapat menyelidiki bagaimana tingkat kemahiran, latar belakang L1, dan motivasi dapat memediasi efektivitas intervensi pengenalan suara berbasis AI. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan dasar empiris yang kuat untuk memasukkan teknologi pengenalan suara berbasis AI dalam pengajaran pengucapan. Hal ini memberikan rekomendasi yang layak bagi guru yang ingin meningkatkan kemampuan berbicara siswa dalam lingkungan pembelajaran berbasis teknologi dan penuh dengan umpan balik.

  1. Improving English Pronunciation Skills through AI-Based Speech Recognition Technology | Ethical Lingua:... ethicallingua.org/25409190/article/view/747Improving English Pronunciation Skills through AI Based Speech Recognition Technology Ethical Lingua ethicallingua 25409190 article view 747
  2. Motivation in computer-assisted pronunciation training: Online and face-to-face environments. motivation... doi.org/10.64152/10125/73526Motivation in computer assisted pronunciation training Online and face to face environments motivation doi 10 64152 10125 73526
  3. 0. pdf obj endobj xref trailer startxref eof ba g3 ux rx zlw 1d 7i vw8 6a ln bw uh endstream metadata... academypublication.com/issues2/jltr/vol11/06/14.pdf0 pdf obj endobj xref trailer startxref eof ba g3 ux rx zlw 1d 7i vw8 6a ln bw uh endstream metadata academypublication issues2 jltr vol11 06 14 pdf
  4. 0. pdf obj metadata endobj extgstate font procset text imageb imagec imagei annots mediabox contents... doi.org/10.2478/amns-2024-21250 pdf obj metadata endobj extgstate font procset text imageb imagec imagei annots mediabox contents doi 10 2478 amns 2024 2125
Read online
File size637.49 KB
Pages22
DMCAReport

Related /

ads-block-test