游戏化词汇学习智能体：基于Hangman的设计开发与验证

Abstract

在人工智能深度融入教育生态的背景下，本研究以
Hangman机制与大型语言模型（LLM）智能体为载体，探究游戏化AI教育工具的“可用”实效、“有界”设计与“可持续”创新。研究通过对12名不同水平学习者进行为期4周试用与半结构化访谈，探究其对智能体功能、学习效果及动机变化的感知。结果表明，该智能体通过情境化题库、分层提示与自适应反馈，能有效提升学习者的词汇记忆、语义理解与语境应用能力，并显著增强其学习兴趣与多维动机，尤其中级水平学习者受益明显。本研究为开发融合游戏化情境与人工智能的语言学习工具提供了理论框架、系统范例与初步实证支持。