AI-Generated Feedback and Speaking Skills

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Date

2026-06-01

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Universidad Tècnica de Ambato Facultad de Ciencias Humanas y de la Educaciòn Carrera de Pedagogía de los Idiomas

Abstract

This quantitative study analyzed the role of AI-generated feedback and platforms in the development of speaking subskills among EFL. The main objective was to identify the types of AI-generated feedback, the AI platforms most frequently used, and the speaking subskills most developed by students during speaking activities. The research followed a field and bibliographic modality with a descriptive design. The population consisted of 62 students from the Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros (PINE) program, whose English proficiency levels ranged from B1 to B2 according to the CEFR. The data was collected through a survey composed of 19 Likert-scale questions administered online through Google Forms. The instrument was validated by five academic experts using Aiken’s V method. In addition, a pilot test was conducted with 10 students, and the reliability analysis obtained a Cronbach’s Alpha coefficient of 0.914, indicating a high level of internal consistency. The collected data were analyzed using SPSS software to calculate means and organize the results. The findings revealed that students frequently interact with descriptive, adaptive, and corrective feedback during speaking activities. Likewise, the most commonly used AI platforms were ChatGPT, Google Gemini, and Stimuler because they provide interactive practice and immediate feedback. Regarding speaking subskills, grammatical accuracy, vocabulary, and pronunciation were the most developed, while fluency least developed2. The study concludes that AI-generated feedback positively supports the improvement of speaking subskills by helping learners recognize mistakes, practice independently, and receive immediate guidance during speaking activities

Description

Este estudio cuantitativo analizó el papel de la retroalimentación generada por inteligencia artificial y las plataformas de IA en el desarrollo de las subhabilidades del habla en estudiantes EFL. El objetivo principal fue identificar los tipos de retroalimentación generada por IA, las plataformas de IA más utilizadas y las subhabilidades del habla más desarrolladas por los estudiantes durante las actividades orales. La investigación siguió una modalidad de campo y bibliográfica con un diseño descriptivo. La población estuvo conformada por 62 estudiantes de la Carrera de Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros (PINE), cuyos niveles de dominio del inglés variaban entre B1 y B2 de acuerdo con el MCER. Los datos fueron recopilados mediante una encuesta compuesta por 19 preguntas con escala Likert, aplicada en línea a través de Google Forms. El instrumento fue validado por cinco expertos académicos utilizando el método V de Aiken. Además, se realizó una prueba piloto con 10 estudiantes y el análisis de confiabilidad obtuvo un coeficiente Alfa de Cronbach de 0.914, indicando un alto nivel de consistencia interna. Los datos recopilados fueron analizados mediante el software SPSS para calcular medias y organizar los resultados. Los hallazgos revelaron que los estudiantes interactúan frecuentemente con retroalimentación descriptiva, adaptativa y correctiva durante las actividades de habla. Asimismo, las herramientas de IA más utilizadas fueron ChatGPT, Google Gemini y Stimuler debido a que proporcionan práctica interactiva y retroalimentación inmediata. En cuanto a las subhabilidades del habla, la precisión gramatical, el vocabulario y la pronunciación fueron las más desarrolladas, mientras que la fluidez presentó un menor desarrollo. El estudio concluye que la retroalimentación generada por IA contribuye positivamente al mejoramiento de las subhabilidades del habla al ayudar a los estudiantes a reconocer errores, practicar de manera autónoma y recibir orientación inmediata durante las actividades orales

Keywords

AI-GENERATED FEEDBACK, SPEAKING SKILLS, EFL LEARNERS, AI PLATORMS, SPEAKING SUBSKILLS

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