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Accepted Paper
Paper long abstract
The role of artificial intelligence (AI) in language education has evolved rapidly since the release of ChatGPT in 2022. While early concerns focused on AI’s “hallucinations” and the potential for student “cheating,” these worries are gradually fading away, and language teachers are now eager to explore how AI can enhance language instruction.
This paper aims to examine how AI, especially large language models (LLMs), can support language learning across all proficiency levels. First, I outline key pedagogical considerations for integrating AI tools and present a series of user scenarios while addressing the guiding question: “what do we want to do with AI, and why?” Second, I argue for the importance of customizing LLMs based on learners’ linguistic proficiency levels. I demonstrate the risks of using uncustomized LLMs and provide concrete examples of the pitfalls that arise when proficiency-level alignment is ignored. Third, I introduce the concept of “productive failure,” a pedagogical approach that emphasizes delaying answers to give learners a chance to think independently. I discuss its relevance to AI-mediated instruction and show how it can be implemented into effective AI-augmented learning environments. Fourth, I present an application we developed to enhance learner’s oral proficiency. I illustrate the types of feedback current AI systems can provide on learners’ presentation skills, as well as key limitations—especially in pronunciation and other prosodic features. Finally, I reflect on an AI-enhanced experimental Japanese language course taught in summer 2025. Powered entirely by customized LLMs, the course was designed to promote personalized and autonomous learning. I describe the course design and share insights gained from this experimental course.
By examining both the possibilities and the constraints of current AI systems, the paper explores how to integrate AI in ways that are effective and pedagogically grounded for language instruction. It also emphasizes the point that human language teachers play a central role in ensuring that AI can augment, not replace, language instruction.
| Abstract in Japanese (if needed): | AI活用による言語教育の拡張 教育的枠組み、潜在的課題、および実践的示唆 相川 孝子（マサチューセッツ工科大学） 教育分野における人工知能（AI）の役割は、ChatGPTの公開以来、急速に変化している。チャットボットの「ハルシネーション」や学習者の「不正行為」への懸念に基づく初期の懐疑は次第に薄れつつあり、現在では、大規模言語モデル（LLM）が学習と教育を損なうのではなく、どのように強化し得るのかを模索する段階に入っている。 本稿は、AIが様々なレベルに適応しながら、どのように言語学習の支援ができるかを検討することを目的とする。まず、AIツールを教育に取り入れる際の考慮点を示し、様々なユーザー・シナリオを提示する。次に、学習者の言語能力に合わせたカスタムLLMの重要性を論じ、既存のモデルをそのまま利用する際に生じる問題点を指摘する。第三に、回答を即座に与えるのではなく、学習者が自ら考える時間を確保することを重視する「プロダクティブ・フェイリアー」という概念を紹介し、AIを介した学習指導におけるその意義を検討する。第四に、口頭発表の能力を高めるために開発したアプリケーションを紹介し、現在のAIが学習者のプレゼンテーション能力に対してどのようなフィードバックが提供できるのかを示すと同時に、発音やプロソディーの面でのフィードバックの限界も指摘する。最後に、2025年夏に実施した実験的日本語コースについての紹介を行う。このコースはカスタマイズLLMを全面的に活用し、個別化された自律的学習を促進するよう設計されたのだが、ここでは、このコースのデザインと授業実践を通して得られた知見を共有する。 本稿は、現在のAIがもつ可能性と制約の双方を提示することによって、AIが言語教育に効果的に使われるためには、どのような条件が必要かを明らかにする。また、AIが従来の言語教育を置き換えるのではなく、補助するものとなるようにさせるために、我々、言語教師が今後どのような役割を担えばいいかという議題も考察する。 |
Association of Japanese Language Education: 2
Session 9 Sunday 30 August, 2026, -