2025年5月28
标题1,000 字的阈值：
语言学习成功与否的头号预测指标现在可以由人工智能驱动了
第二语言的流利程度不是单靠死记硬背或被动接触就能建立起来的，而是要通过定期的口语练习才能建立起来。
通过在EF的虚拟教室中进行人工智能语音分析，并从每天约 15,000 节课的数据集中提取信息，现在已经可以量化语言学习进步所必需的口语练习的关键阈值。这项研究表明，每周至少说 1,000 个单词的学习者的进步速度明显快于不说单词的学习者。
EF企业学习首席学术官克里斯托弗-麦考密克博士解释了坚持口语练习对学习和记忆的重要意义：
"我们的研究表明，'边做边学'能创造出独特的神经通路，更有效地嵌入学习内容"。
然而，对于全球人力资源和学习与发展领导者来说，在不同的团队、时区和预算中推广这种练习是一项真正的挑战。许多语言课程都非常注重理解能力或词汇量，而不是提供频繁的实际口语机会来提高有效沟通的技能。
人工智能能否提供一条新的出路？
人工智能在学习中的发展
人工智能在学习中的传统应用包括基本的内容推荐或聊天机器人功能。然而，这些工具对学习者进步的影响有限。如今，人工智能驱动的语言培训正在改变这一等式。
人工智能的新发展越来越能够促进动态、实时的对话，从而体现人类口语练习的优势。对于人力资源和 L&D 领导者来说，这一技术演变代表着一个战略机遇：让每一位员工都有机会定期练习口语、培养持久的沟通技能并加快流利程度--而没有传统的时间、成本或访问障碍。
生成式人工智能扩大演讲练习规模的潜力
这一创新的前沿是生成式人工智能驱动的口语练习--将语言学习从被动接触转变为主动、适应性参与。通过模拟现实对话，它使学习者能够在语境中练习口语--获得即时、个性化的反馈，从而随着时间的推移支持技能的发展。
这种由人工智能驱动的角色扮演可以创造一个身临其境的环境，加快口语流利度，帮助学习者达到每周说 1000 个单词的临界点。它还允许进行安全的实验和重复，有助于在提高流利度的同时建立自信。
对于全球性组织而言，其潜力是巨大的。人力资源和学习与发展（L&D）团队现在可以利用灵活的人工智能驱动的口语工具对现有计划进行补充，以适应繁忙的日程安排，并为各个级别的语言学习者提供支持。
英孚企业学习（EF Corporate Learning）的人工智能对话（AI Conversations）是这一领域的领先创新，它提供人工智能驱动的沉浸式工作场所场景和即时个性化反馈。它使用的人工智能基础架构建立在 30 多年的在线教学经验之上，并根据数百万节课程和教师反馈的数据进行了训练。其结果不仅提高了语言练习的效率，而且让更多人有机会获得真正的大规模交流发展。
标题让语言学习的成功不再靠猜测
劳动力发展的未来将不仅仅取决于技术，而是取决于企业如何利用技术来加强人的技能。AI Conversations（人工智能会话）等创新技术将技术规模与真实世界口语练习的优势相结合，为全球团队开辟了新的可能性。这有助于组织优先考虑积极的技能培养，缩小语言知识与有效沟通之间的差距。
对于人力资源和 L&D 领导者来说，这是一个机会，可以确保每位员工，无论其工作地点、日程安排或自信程度如何，都能通过口语练习的门槛，达到改变生活的流利程度。
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