基于AI语音识别技术的英语口语智能辅助学习实证研究

一、引言

该研究的目的在于运用SPSS对实验组和对照组的口语成绩进行比较，旨探究基于AI语音识别技术的英语口语智能辅助学习的效果，并为职业教育的进展提供有益的参考。

二、实验的设计和实施

该研究针对大数据专业的68名学生进行了实验，旨在比较实验组和对照组在英语口语智能辅助学习方面的效果。在实验开始前，使用FiF口语训练系统对所有学生进行了口语水平的前测评估，主题为“求职”，以确保实验组和对照组在口语水平上没有显著差异。部分学生未能按时参与前测评估，因此在后续时间对其进行了补测，以确保数据完整性。后测评估同样以“求职”为主题，测试步骤与前测相同。通过比较学生在前测和后测中的成绩差异以及实验组和对照组之间的差异，研究评估了基于AI语音识别技术的英语口语智能辅助学习的实际效果。

三、数据分析与结果呈现

（一）实验组与对照组前测与后测成绩正态分布检验

在本研究中，研究者对实验组和对照组的前测和后测成绩进行了正态分布检验。标准的正态分布具有0的偏度和峰度。然而，在实际数据中，完全符合标准正态分布是相对罕见的。因此，可以通过检查偏度和峰度来评估数据的正态性。通常情况下，如果数据的峰度绝对值小于10且偏度绝对值小于3，可以认为数据基本上符合正态分布的要求。

通过对数据进行分析，计算了实验组和对照组的口语前测成绩的偏度和峰度。结果显示，实验组的前测成绩偏度为-1.395，绝对值小于10，峰度为1.535，绝对值也小于3。对照组的前测成绩偏度为-1.542，绝对值同样小于10，峰度为1.650，绝对值也小于3。

综上所述，根据偏度和峰度的分析结果，可以认为实验组和对照组的前测数据基本上符合正态分布的要求。以此为基础，可以继续进行后续的统计分析，确保结果的准确性和可靠性。

实验组和对照组的前测成绩呈现明显的正态分布特征，这一观点得到了直方图的进一步验证。这对于后续的统计分析至关重要，因为许多方法都基于正态分布假设，使得结果更为可靠。尽管数据存在一定差异，但在具体统计分析时，需要小心处理，并结合其他方法来验证数据分布的特征。因此，可以初步推断实验组和对照组的前测数据在某种程度上符合正态分布。

正态Q-Q图是常见的统计工具，用于检验数据是否服从正态分布。通过数据点与理论正态分布之间的关系，它帮助评估数据的分布情况。若数据符合正态分布，Q-Q图上的点将近似分布在一条直线上，并且分布均匀紧密。根据对实验组与对照组前测成绩的分析，其数据点基本上沿着直线分布，并在附近呈现紧密均匀的特征。因此，初步推断实验组和对照组的前测成绩数据基本符合正态分布。

实验组和对照组前测成绩的盒状图显示出对称模式，这也暗示了数据集可能符合正态分布。对称性分布模式表明数据均匀地分布在中位数周围，没有明显的偏移。这些观察结果进一步支持了数据集符合正态分布的假设。因此，初步推断实验组和对照组的数据在统计上可能符合正态分布。

通过对实验组和对照组前测成绩的偏度和峰度数值、直方图、正态Q-Q图和盒状图的仔细研究，发现这些数据呈现出正态分布的特征。这为使用假设数据符合正态分布的参数检验方法提供了可靠依据，确保了统计分析的严谨性。

实验组和对照组后测成绩的偏度和峰度计算结果显示，实验组后测成绩的偏度为-1.711，峰度为2.385；对照组后测成绩的偏度为-1.065，峰度为0.645。这些结果初步显示了数据基本符合正态分布。尽管偏度和峰度提供了关于分布形态的线索，但并非所有数据必须严格满足正态分布。因此，偏度和峰度结果仅提供了初步推断。因此，可以初步认定实验组和对照组的后测成绩数据基本符合正态分布的特征。

根据实验组与对照组后测成绩直方图的分析结果，实验组（34人）和对照组（34人）的数据呈现出明显的峰度和对称性特征，与正态分布的钟形曲线相似。直方图的检查进一步加强了实验组和对照组前测成绩符合正态分布特征的观点。这一发现暗示着实验组和对照组的后测成绩可能符合正态分布，对后续统计分析和研究具有重要意义。

根据分析结果可初步认为实验组和对照组的前测数据在某种程度上接近正态分布。然而，为更准确评估数据的分布特征，需要进行更深入的数据分析和统计检验。

在实验组与对照组后测成绩中，可以观察到实验组和对照组的后测成绩数据点基本沿着一条直线分布，且在直线附近呈现出密集且均匀分布。这表明实验组和对照组的前测成绩数据基本符合正态分布的特征。

通过SPSS的正态Q-Q图分析，得出实验组和对照组的前测成绩数据基本符合正态分布的结论。

对实验组与对照组后测成绩盒状图的观察显示出均衡的对称模式，表明数据集可能符合正态分布。数据集围绕中位数集中分布，整体上没有明显的偏离。这一观察结果进一步支持了数据集符合正态分布的假设。因此，合理推断实验组和对照组的数据在统计上可能服从正态分布。

通过对实验组和对照组前测成绩的偏度和峰度数值、直方图、正态Q-Q图和盒状图的详细研究，发现数据呈现出符合正态分布的特征。这一发现为采用假设数据符合正态分布的参数检验方法提供了可靠的依据，确保了统计分析的严谨性。

（二）描述性统计分析

研究对实验组和对照组的口语水平进行了描述性统计分析。实验组包括34名学生，口语前测平均得分为82.74分，标准差为14.747。对照组也有34名学生，口语前测平均得分为82.44分，标准差为17.778。通过实验组与对照组前测成绩的结果，发现实验组和对照组的前测成绩非常接近，没有明显的差异。这表明在实验开始之前，两组学生在口语水平上具有相似的基准水平。这一发现对于确保实验组和对照组之间的初始平衡至关重要，有助于更好地评估实验效果，并增强了研究设计的可靠性和结果的解释力。

（三）实验组与对照组的比较分析

根据实验组与对照组后测成绩数据，在一学期学习后，实验组口语后测平均得分为94.24分，标准差为3.901，对照组为90.21分，标准差为7.954。两组后测成绩均有提高，实验组提高了11.5分，对照组提高了7.77分。显然，实验组的提高幅度显著高于对照组，表明实验组在口语能力提升方面效果更佳。因此，数据初步支持实验组在口语后测成绩方面取得了明显进步，为进一步研究实验效果提供了有力证据。

通过实验组与对照组后测成绩的独立样本T检验，发现口语后测成绩存在显著差异。这意味着实验组的口语能力得到了明显提升，而对照组的进步较为有限。这一结果进一步验证了实验的有效性，并为评估实验效果提供了有力支持。

四、结果讨论与解释

口语辅助教学系统实验结果显示，实验组学生口语表达能力显著提升，相对于对照组表现更出色。这强有力地证明了口语辅助教学系统在学生口语学习中的积极影响。尽管对照组未使用口语辅助教学系统进行练习，但后测口语成绩也有所提高。这表明，即使只是通过口语系统进行前测和后测，对照组口语能力也有所改善。然而，实验组每周有两次机会利用口语系统进行练习，因此在后测时呈现更大的成绩提升幅度。

这一研究结果在学术上具有重要意义，它进一步证明了口语辅助教学系统在提高学生口语表达能力方面的有效性。然而，在进行进一步的数据分析时，需要仔细考虑其他潜在因素的影响，例如学生的自主学习程度、教学质量以及与口语智能辅助教学系统的互动等。

综上所述，口语辅助教学系统对实验组学生的口语学习产生了显著的积极影响，使其在口语后测评估中取得了更好的成绩。这一结果进一步支持了口语辅助教学系统的实用性和有效性，并为今后的教学实践提供了有价值的借鉴。

作者单位：济南工程职业技术学院

基金项目：山东省社科联2023年度“山东省人文社会科学课题”——推进“新文科建设”研究专项课题，课题编号：2023—XWKZ—055。