Enhancing vocabulary learning through technology : AI-driven pushed output hypothesis for Saudi EFL learner

Abstract

Se examina el impacto de la tecnología basada en inteligencia artificial (IA) en la mejora de la adquisición de vocabulario en estudiantes saudíes de inglés como lengua extranjera (EFL), utilizando la Hipótesis de Salida Impulsada (The Pushed Output Hypothesis, POH) como marco teórico. Esta hipótesis subraya la importancia de la producción activa del lenguaje en el desarrollo de la competencia lingüística, y se explora cómo diversas herramientas impulsadas por IA pueden facilitar dicha producción. Se adopta un enfoque de métodos mixtos para evaluar tanto la expansión cuantitativa del vocabulario como la calidad del uso léxico, enfocándose en los errores semánticos y sintácticos. El estudio se centra en tres estudiantes saudíes matriculados en un programa de grado en inglés en la Universidad de Albaha. Se extrae que la condición de correo electrónico impulsado supera significativamente a las dos condiciones presenciales, lo que resulta en una mayor expansión del vocabulario y precisión léxica. Esta modalidad potencia la reflexión, la autocorrección y el desarrollo de la conciencia metalingüística en un entorno de baja presión. Se concluye que el correo electrónico, como herramienta mediada por IA, representa una vía efectiva para fomentar la adquisición léxica en estudiantes de EFL. Se contribuye al debate sobre el aprendizaje de lenguas asistido por tecnología, al evidenciar el papel transformador de la IA en la optimización del desarrollo del vocabulario en contextos de enseñanza del inglés como lengua extranjera.

The study explores the impact of AI-driven technology in enhancing vocabulary acquisition among Saudi EFL (English as a Foreign Language) learners. It employs the Pushed Output Hypothesis (POH) as a theoretical framework, emphasizing the role of AI in promoting active language production. The study highlights various AI tools and their effectiveness in improving learners' vocabulary retention and usage. The significance of the study lies in its comprehensive analysis of students' work, highlighting the impact of language instruction on vocabulary size and lexical errors. A mixed-methods approach was used to analyse quantitative vocabulary size (measured via V Words) and qualitative lexical errors (categorized using Engber's 1995 taxonomy). The study involved three male Saudi undergraduate EFL learners enrolled in an English degree program at Albaha University. Each participant engaged in all three conditions over five weeks, submitting nine writing samples in total. Findings reveal that the pushed email condition significantly outperformed both classroom-based conditions, leading to greater vocabulary expansion and lexical accuracy. The study highlights email as a viable AI-enhanced tool that enables learners to self-correct, reflect on language use, and develop metalinguistic awareness in a low-pressure, asynchronous environment. These findings contribute to the growing discourse on technology-enhanced learning and its role in optimizing vocabulary acquisition. Despite its contributions, the study acknowledges limitations, including sample size constraints, demographic homogeneity, and the short-term nature of the intervention. Future research should explore longitudinal effects, gender-based variations, and alternative AI-driven feedback mechanisms.