在現代全球化的世界中，將英語作為第二語言學習變得越來越重要。流利的英語意味著獲得更多的職業機會和接受教育的機會，以及有機會與其他文化背景的人和媒體進行交流。因此，英語學習行業在過去幾年中一直在蓬勃發展。僅在 2023 年，世界語言學習市場的價值就達到了 615 億美元，預計到 2032 年將超過 3500 億美元。
在這個不斷發展的行業中，該技術已成為人們學習英語方式的核心。學習應用程式提供了提高學習者技能的便捷和移動方法。在英語 AI 導師的説明下，甚至還提供自適應和個人化的培訓。儘管如此，數據隱私、技術機會均等以及應用程式替代人類教學的可能性等問題仍然存在。
本文比較了 AI 輔導應用程式和傳統語言學習應用程式之間的主要區別。它評估了它們中的每一個的優點和缺點，包括定製和成本。當對比語音辨識、反饋和遊戲化元素等關鍵方面時，讀者將能夠得出結論，就 2025 年不同英語學習者群體而言，哪些選項可以更安全、更高效。
一個主要區別是個人化級別。Duolingo ABC 和 ELSA Speak 等 AI 輔導應用程式使用機器學習演算法根據每個學習者的優勢和劣勢定製課程。當使用者回答問題並對著應用程式說話時，該技術會研究他們的錯誤和模式。然後，它會提供定製的反饋和內容，以改善學習者難以解決的獨特問題。
傳統應用程式是那些具有預先確定的課程計劃和活動但無法回應每個計劃和活動的應用程式。Busuu 和 Rosetta Stone 等知名服務為使用者提供標準化內容。儘管這仍然能夠指導語言習得，但它沒有 AI 的動態個人化功能，無法專注於學習者缺乏或缺乏發音技能的領域。
同樣，所提供反饋的性質區分了這兩類應用程式。AI 驅動的應用程式不再局限於檢測學習者工作中的錯誤，而是可以詳細解釋錯誤之處並提出由於數據分析和語音識別而提供的建議。
例如，ELSA Speak 中的語音分析功能在元音、輔音和音節級別提供發音反饋。它可以捕捉到細微的問題，例如發音錯誤的單詞或發音不當的句子。沒有 AI 的應用程式無法提供如此詳細和個人化的反饋。它們提供有關活動是否正確完成的一般答案。
遊戲化將遊戲元素融入學習中，越來越多地用於 AI 和傳統應用程式，以提高 學生的積極性和參與度。長期以來，Duolingo 一直以其有趣的介面以及使用積分、級別、連勝和獎勵來吸引上癮的用戶學習而聞名。
但是，AI 應用程式的優勢在於，其遊戲化內容也可以適應每個學習者。如果學生在詞彙方面遇到困難，該應用程式可能會為該個人加入更多專注於記憶單詞而不是語法的遊戲。傳統應用程式無法以這種方式自定義活動來激勵使用者。他們的遊戲化方法保持不變。
雖然這兩個類別都利用互動性和娛樂性使學習更加愉快，但 AI 輔導應用程式可以將課程遊戲化，以針對學生的弱點並保持積極性。
這兩個類別之間的定價差異很大。大多數基於 AI 的學習應用程式的成本要高得多，因為它們使用複雜的技術並且需要廣泛的研究和開發。價格通常在每年 100 美元到 400 美元之間。
傳統應用程式往往更便宜，許多應用程式（如 Duolingo）仍然完全免費。其他高級功能和離線訪問的費用每年高達 120 美元。雖然 AI 應用程式可以提供更個人化的教學，但其高價對許多學習者構成了障礙。
輔助功能也差異很大。沒有複雜 AI 的應用程式可以在基本的智慧型手機和平板電腦上毫無問題地運行。但是，由於它們處理語音和複雜的機器學習演算法，因此 AI 輔導應用程式需要相對較新的設備和作系統。許多也僅適用於 iOS 而不是 Android。這會影響使用舊款或非 Apple 智慧型手機的用戶的輔助功能。
傳統語言應用程式更有可能免費或低成本並與任何設備相容，最終讓世界各地的更多學生能夠學習英語。
由於 AI 應用程式中的功能使用用戶數據，因此存在傳統替代方案所不存在的可能隱私問題。學習者通過提交語音樣本和回答冗長的問題（包括語音數據等高度敏感的生物識別技術）向應用程式提交大量個人資訊。
儘管 AI English 導師通常保證數據的保護和加密，但與可能的駭客攻擊或濫用相關的風險仍然存在。口語句子或對話歷史的洩露可能會對學習者的財務、醫療或身份安全構成威脅。傳統應用程式收集的數據量較少，這些數據集中在改進上，而不是個人特徵上。
只要沒有建立更嚴格的生物識別數據使用政策，一些學習者，儘管有技術支援，但可能會避開 AI 應用程式運行所需的大量個人數據。
應用程式也被認為是人類英語教學的替代方案。但是，傳統選項只提供基本反饋，而 AI 導師能夠提供更詳細的反饋;兩者都缺乏重要的教師互動。因此，關於技術永遠無法與人類判斷和情商相匹配的懷疑仍然存在。
與應用程式相比，人類教師與學生建立了融洽的關係，他們不僅瞭解他們的學術技能，還了解他們的態度、動機和特點。他們利用這種同情心來宣導差異化學習。英語課程也是一個社區建設者，對話練習是可能的。應用程式無法取代這種情感和社交學習。
即使具有高度的個人化，AI English 導師也無法與人類教師提供的精細化教學和説明相媲美。如果可用，學習者最好將它們用作傳統課堂學習之外的附加工具。
最後，儘管 AI 旨在提供自適應輔導，但由於其演算法和數據集的質量參差不齊，因此最終可能會無效。與任何其他形式的 AI 一樣，英語學習應用程式會受到針對某些群體的重複歧視性偏見的影響。
例如，語音辨識軟體對女性和少數族裔口音 的錯誤率仍然往往更高 。在他們的言語中犯錯誤可能會受到誤報的阻礙和挫敗，這些誤報會將他們識別為錯誤。AI 的不準確和不公平可能會因其所基於的數據和程式設計中的缺陷而受到損害。
此外，大多數 AI 輔導應用程式也是以詞彙、語法和發音為導向的。儘管這些基本技能是必需的，但人類教師也灌輸全面的交際技能，例如對話技巧、寫作流利度以及文化意識。這種基礎廣泛且以學生為中心的方法不能完全被應用程式取代。
這就是為什麼在使用 AI 應用程式親自教授英語的情況下，在數據偏差和學習過程的程度方面仍然很有可能面臨某些限制，這意味著這項技術可能仍然需要一些小心和額外的人工指導。
儘管如此，據估計，具有人工智慧的英語輔導應用程式將在 2025 年進一步提高其能力並廣受歡迎。計算能力的增強和訓練數據的存在將使演算法在處理語音、識別錯誤和提高學生教學效率方面更加精確。
預計 2025 年 AI 應用的 5 個關鍵發展包括：
這項技術進步可能會使 AI 輔導應用程式在教授英語的細節和覆蓋世界各地更廣泛的受眾方面更有説明。應用程式可以更接近於個人化和公平的學習。
然而，人類教師、情感支援和交際課堂活動不會失去與平衡英語熟練度的相關性。AI 應用程式更有可能充當助手，應與傳統教學相結合。當以平衡的方法使用時，人工智慧和課堂學習可以相互加強，而不是相互競爭。
根據上述比較分析，可用於各種英語學習需求和情況的最佳應用程式類型是什麼？以下是建議：
考慮到他們的理解水準、年齡、經濟限制和學習重點，英語學生將能夠戰略性地整合傳統和 AI 增強應用程式，以取得最大的成果。
應用程式在英語學習中變得非常重要，它們可以變得可移植、互動式和定製。但是，與不使用機器學習的傳統應用程式相比，AI tutor 應用程式有一定的優點和缺點。
AI 應用程式提供無與倫比的個人化反饋、遊戲化和語音分析，以解決每個學習者的薄弱環節。然而，在偏見、隱私、訪問和更換人類教師方面存在限制。成本較低的傳統應用程式沒有高數據消耗的危險，並且可以在刺激活動的幫助下開發基礎知識。
未來，AI 輔導將具有越來越多的功能來提高準確性和能力。但是，像平衡這樣的東西是必要的。新舊 AI 驅動的學習計劃相輔相成，而不是相互競爭。通過謹慎使用，應用程式與課堂教學相結合，可以改善任何級別學習者的教學，以利用技術的優勢並遏制其可能的缺點。
