Speaker
Description
AI-generated video scenarios as pre-task input in EFL speaking: Effects on learners’ speaking performance and engagement
Các tình huống video do AI tạo ra làm nhiệm vụ mở đầu trong hoạt động nói tiếng Anh như một ngoại ngữ (EFL): Tác động đến năng lực nói và mức độ tham gia của người học
Nguyễn Thuỷ Hương – FPT University, Greenwich Vietnam, Hanoi Campus
Email: huongnt114@fe.edu.vn Phone number: 0988797886
Abstract
Generative artificial intelligence (GenAI) has created new opportunities for developing multimodal learning materials, yet its use as pre-task input for EFL speaking remains underexplored. This study examines the effects of AI-generated video scenarios on learners’ speaking performance and engagement. Using a mixed-methods quasi-experimental design, the study compares learners receiving AI-generated video input before speaking tasks with those receiving conventional pre-task preparation. Data are collected through pre- and post-task speaking assessments, engagement questionnaires, and semi-structured interviews. Speaking performance is analyzed in terms of fluency, accuracy, and complexity, while engagement is examined across affective, cognitive, and behavioral dimensions. Quantitative data are analyzed using appropriate statistical procedures, complemented by thematic analysis of qualitative data. The findings are expected to indicate whether AI-generated video scenarios provide meaningful contextual and linguistic support for subsequent speaking tasks and foster learner engagement. The study contributes to task-based language teaching and AI-enhanced EFL pedagogy by positioning GenAI-generated videos as mediated pre-task support rather than simply as conversational tools.
Keywords: AI-generated video; generative artificial intelligence; pre-task input; EFL speaking; speaking performance; learner engagement; task-based language teaching
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative Artificial Intelligence – GenAI) đã mở ra những cơ hội mới trong việc phát triển các tài liệu học tập đa phương thức; tuy nhiên, việc sử dụng GenAI như một nguồn đầu vào trước nhiệm vụ (pre-task input) trong hoạt động nói tiếng Anh như một ngoại ngữ (EFL) vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Nghiên cứu này xem xét tác động của các tình huống video do AI tạo ra đối với năng lực nói và mức độ tham gia của người học. Sử dụng thiết kế nghiên cứu bán thực nghiệm theo phương pháp hỗn hợp, nghiên cứu so sánh những người học được tiếp cận với video do AI tạo ra trước khi thực hiện các nhiệm vụ nói với những người học được cung cấp hình thức chuẩn bị trước nhiệm vụ truyền thống. Dữ liệu được thu thập thông qua các bài đánh giá năng lực nói trước và sau nhiệm vụ, bảng hỏi về mức độ tham gia của người học và các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc. Năng lực nói được phân tích dựa trên ba phương diện: độ trôi chảy, độ chính xác và độ phức tạp, trong khi mức độ tham gia của người học được xem xét trên ba khía cạnh: cảm xúc, nhận thức và hành vi. Dữ liệu định lượng được phân tích bằng các phương pháp thống kê phù hợp, kết hợp với phân tích chủ đề đối với dữ liệu định tính. Kết quả dự kiến sẽ cho thấy liệu các tình huống video do AI tạo ra có cung cấp sự hỗ trợ có ý nghĩa về mặt ngữ cảnh và ngôn ngữ cho các nhiệm vụ nói tiếp theo, đồng thời thúc đẩy mức độ tham gia của người học hay không. Nghiên cứu góp phần vào lĩnh vực dạy ngôn ngữ dựa trên nhiệm vụ (Task-Based Language Teaching – TBLT) và sư phạm EFL ứng dụng AI, thông qua việc định vị video do GenAI tạo ra như một hình thức hỗ trợ trước nhiệm vụ có tính trung gian, thay vì đơn thuần được sử dụng như các công cụ hội thoại.
Từ khóa: Video do AI tạo ra; trí tuệ nhân tạo tạo sinh; đầu vào trước nhiệm vụ; nói tiếng Anh như một ngoại ngữ; năng lực nói; mức độ tham gia của người học; dạy ngôn ngữ dựa trên nhiệm vụ.