Attitudes and Challenges of Pre-University Students in Kota Samarahan towards AI-Assisted Pronunciation Learning

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.64753/jcasc.v11i1.3477
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

With the rapid integration of artificial intelligence (AI) in language education, understanding students’ perceptions of AI-assisted pronunciation tools has become increasingly important. This study examines pre-university students' attitudes and challenges regarding AI-assisted English pronunciation learning in Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia. Through a quantitative research design, a survey was employed with 120 pre-university students participated. The research found predominantly positive attitudes of which participants viewed AI tools as engaging, effective for improving pronunciation accuracy, and motivating for regular practice. They found the feedback clear and were willing to recommend these tools. Apart from that, several key challenges were identified. The most obvious issue was AI's lack of personalised guidance compared to teachers. Other significant obstacles included unreliable internet connectivity, AI systems' inaccuracies in recognising diverse accents, and the demotivating effect of repetitive feedback during extended use. The findings suggest AI tools are valuable for supplementary pronunciation practice. However, effective integration requires improved technological infrastructure, more accent-inclusive AI design, and a blended approach that combines automated feedback with teacher support to address pedagogical and motivational gaps.