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出版者:Cambridge University Press

作者:Chapelle, Carol A.

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2001-3

价格:$ 47.46

装帧:

isbn号码:9780521626460

丛书系列:

图书标签:

• Second Language Acquisition
• Computer Assisted Language Learning
• CALL
• Technology in Education
• Applied Linguistics
• Language Technology
• Educational Technology
• Digital Learning
• Language Learning
• Computer Applications

计算机应用在第二语言习得中的前沿探索：理论、方法与实践 本书将带领读者深入探索计算机技术如何革新和深化我们对第二语言习得（SLA）过程的理解与干预。本书并非简单地罗列技术工具，而是立足于扎实的语言学理论基础和认知科学原理，系统性地构建一个关于计算工具如何赋能语言学习、教学和研究的综合框架。 本书的结构设计旨在覆盖从宏观理论到微观实践的多个维度，为教育工作者、技术开发者、语言习得研究人员以及希望提升自身语言学习效率的学习者提供前瞻性的视角和可操作的指导。 --- 第一部分：理论基石与计算范式转换 本部分着重于构建理解计算机应用在SLA领域中角色的理论基础。我们首先回顾了SLA领域内几个关键的理论流派，如认知主义、交际主义以及联结主义（Connectionism），并深入分析了这些理论如何与信息技术的发展路径相互耦合。 第一章：从行为主义到计算模型的SLA理论演进 本章追溯了二战后语言教学理论的演变，并着重探讨了认知语言学和计算认知科学的兴起如何为计算机辅助语言学习（CALL）提供了新的理论支点。我们讨论了“输入假说”、“交互作用假说”以及“技能习得理论”在数字化环境下的重新诠释。例如，分析认知负荷理论（Cognitive Load Theory）如何指导我们设计更有效的交互式学习界面，以及分布式认知理论如何解释学习者与技术之间的协同工作关系。 第二章：计算模型在SLA研究中的应用：模拟与预测 本章将重点介绍如何利用计算模型（如人工神经网络、基于主体的模型）来模拟人类学习者在特定环境下的语言发展路径。我们不仅探讨了如何利用机器学习方法分析大规模语料库，以识别习得的关键节点和困难点，还详细阐述了如何构建可复现的、参数化的学习模型，用以检验不同的教学干预措施的长期效果。本章强调的是计算工具作为一种“思想实验”的载体，帮助研究者超越传统的观察性研究的局限。 第三章：人机交互（HCI）原则在语言学习界面设计中的核心地位 成功的技术应用取决于其易用性和有效性。本章将详细剖析人机交互理论如何被应用到语言学习软件和平台的设计中。我们讨论了用户体验（UX）设计在提升学习动机和降低学习焦虑中的作用，特别是针对不同学习风格和不同语言水平的学习者，如何定制化界面元素、反馈机制和导航结构，以最大化认知效率和参与度。 --- 第二部分：关键技术与教学实践的融合 本部分将技术工具与具体的语言技能（听、说、读、写）和语言知识（语音、词汇、语法）的教学紧密结合，探讨当前主流技术在实际课堂和自主学习环境中的应用潜力与局限。 第四章：语音与口语能力的计算化评估与反馈系统 本章深入探讨了自动语音识别（ASR）技术和语音合成（TTS）技术在口语训练中的应用。我们详细分析了当前技术的准确性瓶颈，特别是针对非母语发音的细微差别（如语调、重音和节奏）。章节将展示如何利用这些工具提供即时、客观的发音反馈，并讨论基于语音特征的个体化发音矫正路径的设计。我们还将介绍利用语音情感识别技术来辅助学习者管理口语交际中的情感表达。 第五章：语料库驱动的词汇与语法教学：从数据到知识 本章的核心是语料库语言学（Corpus Linguistics）如何为词汇和语法的教学提供“真实语言使用”的证据。我们讨论了如何利用大规模电子语料库（如COCA, BNC）和特定领域语料库，通过关键词、搭配（Collocations）和语义场分析，来构建更具关联性和情境性的词汇教学单元。此外，我们还将探讨自动化语法检查工具和错误标注系统在帮助学习者识别和内化复杂语法结构方面的作用。 第六章：阅读与写作的智能化支持：从辅助工具到认知伙伴 在阅读方面，本章关注电子阅读器、超文本和语义网技术如何改变阅读理解的路径。讨论了系统如何根据学习者的阅读水平动态调整文本难度（Lexile或基于词频的简化），以及如何提供上下文相关的词汇解释和背景知识链接。对于写作，我们考察了从简单的拼写检查到复杂的篇章连贯性分析工具的演进，特别是自然语言生成（NLG）技术在提供写作范例和结构化反馈方面的创新应用。 --- 第三部分：新兴技术与未来展望 本部分聚焦于近年来快速发展并展现出巨大潜力的尖端技术，探讨它们如何重塑未来的语言习得体验，并讨论随之而来的伦理和社会挑战。 第七章：沉浸式技术（VR/AR/MR）在交际情境模拟中的构建与评估 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术为SLA提供了一个前所未有的“具身认知”（Embodied Cognition）的实验场。本章详细描述了如何设计高保真的、低风险的沉浸式语言交际环境（如虚拟市场、跨文化会议），并分析了这种环境对学习者语言流利度和跨文化交际能力的影响。我们将探讨如何量化评估沉浸式环境中的学习效果和情绪参与度。 第八章：人工智能、自适应学习系统与个性化路径的实现 人工智能（AI）是实现真正个性化学习的关键。本章深入剖析了自适应学习系统（Adaptive Learning Systems）如何通过实时数据分析（包括学习速度、错误模式、注意力和遗忘曲线），动态调整教学内容、练习难度和反馈频率。我们讨论了贝叶斯知识追踪（Bayesian Knowledge Tracing）等高级算法在预测学习者知识状态和优化学习顺序中的应用。 第九章：大数据、隐私保护与数字素养的构建 随着越来越多的学习数据被收集和分析，本章将探讨与SLA技术相关的重大伦理和社会责任问题。我们讨论了大规模学习分析（Learning Analytics）在识别学习趋势的同时，如何保障学习者的数据隐私和避免算法偏见。最后，本章强调了语言学习者和教师必须具备的数字素养，以便批判性地评估和有效利用层出不穷的语言技术工具。 --- 总结： 本书旨在超越对单一软件工具的介绍，提供一个全面的、跨学科的视角，将语言习得的本质需求与计算技术的创新能力紧密融合。它是一份为面向未来的语言教育者和研究者精心准备的蓝图，强调技术是增强而非取代人类教师和学习过程的强大催化剂。

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我一直深陷于第二语言学习的泥潭，尝试了各种方法，但总感觉效果不彰，尤其是在口语和听力方面。这本书的标题， 《Computer Applications in Second Language Acquisition》，就像是黑暗中的一道曙光，让我看到了解决问题的希望。我迫切想知道，书中是如何利用计算机技术来突破传统语言学习的局限性的。我一直在思考，如果能有一套系统，能够模拟真实的语言交流环境，让我能够在没有压力的情况下反复练习，那将是多么美妙的事情。书中是否会详细介绍如何利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术来创造这样的沉浸式学习体验？例如，通过VR，我能否“身临其境”地走进一个目标语言国家，与虚拟人物进行对话，处理日常生活中的各种场景？这听起来非常吸引人。此外，我对“学习分析”和“数据驱动的教学”这些概念也非常感兴趣。我希望书中能够解释，如何通过收集和分析学习者在数字学习平台上的数据，来更好地理解他们的学习习惯、优势和劣势，从而为他们提供更精准的学习支持。这本书是否会提供一些关于如何选择和使用这些技术的建议，以便像我这样的普通学习者也能从中受益？

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一本关于第二语言习得的计算机应用的书籍，我之前从未想过这个领域能有如此多的可能性。我一直在思考，为什么有些孩子学习新语言那么快，而有些人却如此挣扎，是方法不对，还是大脑构造有差异？这本书的出现，让我看到了科技在这方面扮演的关键角色。我记得小时候学英语，全凭一本发黄的课本和老师在黑板上写下的单词，枯燥且效率低下。现在想想，如果当时有像书中描述的那些互动式学习软件，能够根据我的薄弱点进行个性化推送，提供即时反馈，甚至模拟真实的语言交流场景，学习过程会是多么的有趣和高效！我尤其对书中提到的“游戏化学习”感到好奇，如何将游戏中的趣味性和竞争性融入到语言学习中，从而激发学生的内在动机，这一点非常有吸引力。而且，考虑到现在信息爆炸的时代，如何从海量的信息中筛选出最适合学习的资源，如何利用大数据分析学习者的行为模式，进而优化教学策略，这些都是我一直以来都非常感兴趣但又缺乏系统知识的领域。这本书似乎提供了一个非常全面的视角，让我能够跳出传统的教学思维，去探索更前沿、更科学的学习方式。我非常期待这本书能够深入浅出地解释这些复杂的概念，并提供一些可行的实践案例，让我能够理解这些技术如何真正改变第二语言的学习体验。

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我是一名正在攻读教育技术硕士的学生，对如何利用科技提升教学效果充满了热情。第二语言习得是我特别感兴趣的一个应用方向，因为语言学习的挑战性众所周知，而科技的介入似乎能带来革命性的改变。这本书的标题， 《Computer Applications in Second Language Acquisition》，正是我的研究方向。我非常想知道，书中是如何阐述“自适应学习系统”在第二语言习得中的具体应用的。这些系统是如何根据每个学习者的独特情况，例如他们的母语背景、学习风格、学习速度以及对不同知识点的掌握程度，来动态调整学习内容和难度，从而实现真正的个性化教学？这背后涉及到的技术原理是什么？我是否能从中获得设计和开发这类系统的灵感？另外，我也对“游戏化学习”在语言习得中的作用非常关注。如何将游戏中的趣味性、竞争性和成就感融入到语言学习中，从而提高学习者的参与度和动机？书中是否会提供一些成功的案例，或者一些实用的设计原则？我一直在思考，如何才能让学习过程变得更具吸引力，尤其对于那些对传统教学方法感到枯燥的学习者。这本书有望为我提供宝贵的理论支持和实践指导。

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在我漫长的语言学习探索之路上，我始终在寻找能够真正带来质的飞跃的方法。这本书的标题，《Computer Applications in Second Language Acquisition》，让我看到了科技在语言学习中的巨大潜力。我一直在思考，传统的语言教学模式，尤其是那些以教师为中心的、标准化的教学方法，是否能够满足当下个体化、差异化的学习需求。书中是否会深入探讨“学习分析”如何通过收集和分析学习者在数字学习平台上的数据，来揭示他们的学习模式、认知特点以及可能遇到的困难？我希望能够理解，这些数据是如何被用来优化教学策略，并为学习者提供更具针对性的学习支持。此外，我对于“智能辅导系统”在第二语言习得中的作用也充满了好奇。这些系统是如何利用人工智能技术，模仿人类教师的教学行为，为学习者提供个性化的指导、反馈和鼓励的？它们是否能够有效地解决学习者在理解、记忆和应用语言知识时遇到的问题？我还在思考，如何利用计算机技术来打破时空的限制，让学习者能够随时随地进行有效的语言练习。这本书是否会提供一些关于构建和利用这些技术的思考和实践？

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我是一名对语言习得机制充满好奇的语言爱好者，尤其关注那些能够加速学习过程的新兴方法。这本书的标题， 《Computer Applications in Second Language Acquisition》，为我打开了一个全新的视角。我一直觉得，语言学习的难度很大程度上在于如何有效地进行大量的练习和获得即时、准确的反馈。这本书似乎正是要解决这些痛点。我特别想了解，书中是如何阐述自然语言处理（NLP）技术在语音识别和生成方面的应用的。是否意味着学习者可以获得比传统录音回放更细致、更智能的口语反馈？例如，系统能否分析出学习者发音的细微偏差，并给出具体的指导，而不是简单地说“发音不准确”？此外，关于“智能辅导系统”的讨论也让我非常感兴趣。这些系统是否能够像一位经验丰富的语言教师一样，理解学习者的困惑，并提供有针对性的解释和练习？它们是如何做到这一点的？我还在思考，在当今信息爆炸的时代，如何有效地组织和管理学习资源，避免信息过载。书中是否会探讨如何利用计算机技术来构建个性化的学习库，并提供智能的资源推荐功能？这对于希望自主学习者来说，无疑是巨大的福音。

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作为一名对教育技术充满热情的研究生，我一直在关注科技如何革新各个学科的学习模式。第二语言习得是我特别感兴趣的一个领域，因为语言是连接不同文化和思想的桥梁，而掌握一门新的语言往往是跨文化交流的关键。这本书的标题《Computer Applications in Second Language Acquisition》让我眼前一亮，它精准地切中了我的研究兴趣点。我迫切想知道，书中是如何论述计算机如何超越简单的“辅助”角色，成为驱动和优化语言学习过程的“核心”要素的。例如，关于“自适应学习系统”的讨论，我希望能够深入了解其背后的算法和数据模型。这些系统如何根据学习者的具体情况，比如他们的母语背景、认知风格、学习进度以及情绪状态，动态调整学习内容、难度和节奏？这需要何种程度的数据收集和分析能力？另外，我也对书中可能涉及的“自然语言处理”（NLP）在语音识别、语法纠错、语义理解等方面的应用感到好奇。如果能够实现对学习者语言输入的精准、细致的分析，并给出建设性的反馈，这将极大地提高学习效率。我尤其关注的是，书中是否会探讨如何利用计算机技术来模拟更真实的语言使用场景，比如通过虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，让学习者沉浸在目标语言的环境中，进行互动和实践。这对于培养跨文化交际能力至关重要。

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我在寻找有关第二语言习得方法论的资料时，偶然发现了这本书。我一直对语言学习的“黑箱”感到着迷，尤其是那些能够超越传统语言环境限制，在短时间内达到流利程度的学习者。这本书的名字《Computer Applications in Second Language Acquisition》立即抓住了我的注意力。我非常想知道，计算机技术是如何被应用来解构和加速这个过程的。想象一下，如果能有一套系统，能够实时捕捉学习者的发音错误，并提供精准的纠正建议，不仅仅是简单的“对”或“错”，而是详细指出舌头的位置、嘴唇的形状，甚至是气流的走向，那将是多么强大的辅助工具！而且，我一直在思考，如何才能有效地进行口语练习，尤其是在没有母语者可供交流的情况下。书中是否会探讨利用人工智能生成逼真的对话伙伴，让学习者在虚拟环境中进行高强度的口语训练？这听起来像是科幻小说，但鉴于近些年人工智能的飞速发展，这似乎是完全有可能实现的。我对于书中关于“大规模在线课程”（MOOCs）在语言习得中的应用也充满了期待。如何设计出既能适应大规模人群，又能保证个性化学习体验的在线课程？这其中涉及到的技术挑战和教学设计思路，对我来说是巨大的未知数。这本书有望为我揭示这些未解之谜，并提供一个全新的思考框架。

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作为一名对语言学习充满热情的业余爱好者，我一直在寻找能够真正帮助我突破瓶颈的方法。这本书的标题，《Computer Applications in Second Language Acquisition》，一下子就吸引了我。我一直在思考，为什么我学习外语总是进展缓慢，特别是口语和听力方面，总是感觉词不达意，听不懂对方的意思。我希望这本书能够揭示，计算机技术是如何帮助我们克服这些困难的。我特别想了解，书中是否会介绍一些能够提供即时、智能反馈的语音识别和纠错工具。例如，当我说话时，系统能否立即指出我发音上的错误，并给出改进的建议，而不是仅仅告诉我“不对”？我还在想，如何才能获得更多真实的语言练习机会。书中是否会探讨如何利用人工智能生成逼真的对话场景，让我在模拟的环境中进行练习，从而提高我的口语流利度和自信心？这对我来说将是巨大的福音。另外，我也对“个性化学习计划”的制定非常感兴趣。如果能有一个系统，能够根据我的学习进度、薄弱环节和兴趣点，为我量身定制学习内容和练习，那将大大提高我的学习效率。这本书是否会提供一些关于如何选择和使用这些工具的实用建议？

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在一次偶然的机会，我看到了这本书的推荐，作为一个长期以来对第二语言学习的“瓶颈”感到困惑的人，这本书的书名《Computer Applications in Second Language Acquisition》立刻吸引了我。我一直觉得，传统的语言学习方式，尤其是那些侧重于死记硬背单词和语法规则的方法，效率非常低下，而且很容易让人失去学习的动力。我一直在思考，是否存在一种更科学、更高效的方法，能够真正帮助人们快速掌握一门新的语言。这本书似乎提供了一个突破性的视角，它将计算机技术与语言学习相结合，这让我看到了无限的可能性。我尤其好奇书中关于“学习分析”的部分。学习分析是如何通过收集和分析学习者在数字环境中的行为数据，来揭示学习过程中的潜在问题和规律的？这些数据是否能够帮助教师和学习者更好地理解学习过程，并做出更有效的调整？我还对书中提到的“个性化学习路径”充满了期待。如果能够有一套系统，根据每个学习者的独特需求和偏好，量身定制学习内容和进度，那么学习将不再是一件枯燥的任务，而是一次充满乐趣的探索。我希望这本书能够深入探讨这些技术如何在实践中应用，并提供一些具体的案例，让我能够看到这些理论是如何转化为实际的学习成果的。

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作为一名对认知科学和语言学交叉领域充满兴趣的研究者，我对第二语言习得的机制有着浓厚的探究欲望。这本书《Computer Applications in Second Language Acquisition》的书名直击核心，让我看到了科技赋能语言学习的巨大潜力。我非常想深入了解，书中是如何将计算模型应用于模拟和理解第二语言习得过程的。例如，关于“神经网络模型”或“机器学习算法”在预测学习者错误模式、评估学习进度等方面的应用，这让我感到非常兴奋。我一直在思考，如何将复杂的理论转化为可操作的工具。书中是否会提供具体的计算模型示例，或者介绍一些已经在语言习得研究中得到验证的算法？此外，我对于“智能推荐系统”在语言学习中的应用也充满了好奇。如何通过算法分析学习者的语言能力、学习兴趣和目标，为他们量身定制学习内容和资源？这需要多大的数据量和多复杂的算法才能实现？我还在关注，如何利用计算机技术来衡量和评估语言习得的各个维度，比如流利度、准确度、语用能力等，并提供细致的反馈。这本书有望为我提供一个全新的研究框架和方法论，让我能够更深入地理解和探索第二语言习得的奥秘。

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