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Autor/inn/enKhademi, Hamidreza; Cardoso, Walcir
TitelLearning L2 Pronunciation with Google Translate
[Konferenzbericht] Paper presented at the EUROCALL 2022 Conference (30th, Reykjavik, Iceland, Aug 17-19, 2022).
Quelle(2022), (7 Seiten)
PDF als Volltext kostenfreie Datei Verfügbarkeit 
ZusatzinformationORCID (Khademi, Hamidreza)
ORCID (Cardoso, Walcir)
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Monographie
SchlagwörterSecond Language Learning; Second Language Instruction; Translation; Computer Software; Computational Linguistics; Pronunciation Instruction; Teaching Methods; Audio Equipment; English (Second Language); Morphemes; Phonological Awareness; Auditory Perception; Learning Processes; Native Language; Indo European Languages; Foreign Countries; Adult Students; Iran
AbstractThis article, based on Khademi's (2021) Master's thesis, examines the use of Google Translate (GT) and its speech capabilities, Text-to-Speech Synthesis (TTS) and Automatic Speech Recognition (ASR), in helping L2 learners acquire the pronunciation of English past -ed allomorphy (/t/, /d/, /id/) in a semi-autonomous context, considering three levels of pronunciation development: phonological awareness, perception, and production. Our pre/posttest results indicate significant improvements in the participants' awareness and perception of the English past -ed, but no improvements in production (except for /id/). These findings corroborate our hypothesis that GT's speech capabilities can be used as pedagogical tools to help learners acquire the target pronunciation feature. [For the complete volume, "Intelligent CALL, Granular Systems and Learner Data: Short Papers from EUROCALL 2022 (30th, Reykjavik, Iceland, August 17-19, 2022)," see ED624779.] (As Provided).
AnmerkungenResearch-publishing.net. La Grange des Noyes, 25110 Voillans, France. e-mail: info@research-publishing.net; Web site: http://research-publishing.net
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2024/1/01
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