ANALYZING EFL LEARNERS PHONOLOGICAL ERRORS USING SPEECH RECOGNITION TECHNOLOGY SOUNDTYPE AI

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kesalahan fonologis apa yang paling sering terjadi pada pembelajar EFL dengan aplikasi SoundType AI. Studi ini menggunakan desain penelitian kuantitatif untuk menyelidiki bagaimana teknologi Kecerdasan Buatan yang canggih meningkatkan kualitas pengucapan dari sudut pandang siswa EFL. Populasi penelitian ini meliputi pembelajar EFL yang terdaftar di Pendidikan Bahasa Inggris di Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara yang telah menyelesaikan mata kuliah Fonologi. Sampel yang digunakan untuk penelitian ini adalah 22 pelajar EFL untuk memastikan signifikansi statistik dan memungkinkan analisis subkelompok. Data yang diperoleh dari tes membaca diidentifikasi total 58 kesalahan di seluruh rekaman, dengan jenis yang paling dominan adalah Omission (20,68%) dan salah dengar oleh perangkat lunak pengenalan suara (27,43%), Subtitution (18,96%) dan Addition (18,96%) dan Distortion (15,51%). Secara keseluruhan, temuan ini menggarisbawahi perlunya intervensi yang ditargetkan untuk mengatasi kesulitan fonologis spesifik yang dihadapi oleh pelajar EFL. Selain itu, membaca memaparkan pelajar pada budaya dan perspektif yang berbeda. Kesadaran budaya ini memperkaya pemahaman mereka tentang dunia dan membantu mereka terhubung dengan orang lain secara lebih efektif.