Uma análise do feedback corretivo provido por inteligência artificial em atividades de role-play no ELSA Speak

Abstract

Este estudo se concentra na análise de amostras de Feedback Corretivo fornecidas pelo aplicativo ELSA Speak na interação oral de um grupo de participantes com a atividade de role-play do aplicativo, à luz do estado da arte em ensino de speaking. Caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa, descritiva e bibliográfica, visto que o objetivo é identificar os tipos de Feedback Corretivo fornecidos pelo aplicativo, bem como as suas características e as teorias de língua e de aprendizagem subjacentes. O estudo fundamenta-se teoricamente em Larsen-Freeman e Anderson (2011), Richards e Rodgers (2014), Oliveira (2014), Wang et al. (2024), Ellis (2009), Sheen e Ellis (2011), Nassaji e Kartchava (2021), dentre outros. Assim, a pesquisa foi realizada no Instituto Federal do Amapá (IFAP) - campus Macapá. Os participantes da pesquisa foram estudantes do curso de Licenciatura em Letras Português/Inglês, selecionados de forma voluntária. A análise dos dados coletados foi realizada tendo como direcionamento a Análise de Conteúdo na perspectiva de Bardin (2011). A partir da análise do relatório completo de avaliação fornecido pelo app, propõe-se três categorias de feedback: Feedback Positivo, Feedback Sugestivo e Feedback Corretivo. Na última categoria, encontrou-se dois tipos de FC: Correção explícita e Correção explícita com explicação metalinguística. Embora tenha sido evidenciado diferença no fornecimento do relatório completo de avaliação, com a presença de menos dimensões analíticas para falantes de níveis iniciante e básico, não foi detectado diferença metodológica no fornecimento do FC. Isoladamente, o FC apresenta uma visão estruturalista de língua, mas ele cumpre um papel fundamental no relatório completo, o qual demonstra uma visão funcionalista. As correções baseiam-se nas normas do inglês estadunidense, então não abrangem a visão do inglês como língua franca. No que tange à aprendizagem, o FC indica uma visão cognitivista, ao passo que demanda atenção consciente para as formas linguísticas presentes no insumo da correção. Este estudo pode ser de grande contribuição para a comunidade acadêmica que investiga a interação entre o aprendizado de inglês e a tecnologia, bem como o ensino da produção oral por meio de apps de ensino de línguas, preenchendo uma lacuna no conhecimento sobre o FC gerado por IA para o desenvolvimento da habilidade de produção oral. Além disso, pode auxiliar professores, estudiosos e outros profissionais da educação na escolha de recursos tecnológicos para dar subsídio ao ensino de língua inglesa.