Cette étude examine les tendances de recherche au niveau abstrait dans l'éducation à l'anglais médié par IA à travers une analyse systématique par text-mining des résumés en anglais tirés de 130 articles de revues et thèses coréennes publiés entre 2015 et 2025. L'ensemble de données a été construit en récupérant des résumés en anglais à partir de RISS, une importante base de données académique coréenne, et a été analysé en utilisant une combinaison d'analyse de fréquence de mots, de pondération TF-IDF, d'extraction de N-grammes et d'analyse de réseaux de co-occurrence. Ces procédures quantitatives ont été complétées par la modélisation thématique et le regroupement CONCOR pour identifier les structures thématiques dominantes à travers le corpus. Les résultats indiquent que les technologies basées sur des chatbots—notamment PengTalk et ChatGPT—ont émergé comme les principales plateformes pour la pratique de la parole médiée par IA, en particulier dans les conceptions pédagogiques orientées vers la classe mettant l'accent sur le développement de la compétence, l'évaluation par niveaux et la fourniture de feedback. Quatre grands domaines thématiques ont été identifiés : validation des résultats basée sur la classe, support et gains de compétence médiés par IA/chatbots, conception et interaction de tâches centrées sur l'apprenant, et expérience de l'orateur ou de l'utilisateur. À travers ces domaines, l'IA est de plus en plus positionnée non seulement comme un outil auxiliaire mais comme un partenaire d'apprentissage interactif qui reconfigure les pratiques pédagogiques et les approches d'évaluation. Les résultats suggèrent en outre un accent croissant sur l'engagement, l'authenticité interactive et le feedback formatif dans la recherche sur la parole médiée par IA. Cette étude se termine en discutant des implications pour les futures recherches longitudinales intégrées en classe et le développement de cadres d'évaluation multimodaux (parole-texte) qui mettent en avant l'équité, l'authenticité et la personnalisation dans l'évaluation de l'anglais parlé.
Lee et al. (Fri,) ont étudié cette question.