WordCraft：使用多模态大语言模型为L2词汇学习构建关键词方法的支架
计算与语言
2026-02-03 v1 人机交互
摘要
针对L1中文-L2英语学习者而言，应用关键词方法进行词汇记忆仍是一个重大挑战。他们经常难以生成符合发音的关键词、构建连贯的关联，并创建生动的心理图像以辅助长期记忆。现有方法，包括完全自动的关键词生成和以结果为导向的记忆辅助工具，要么会牺牲学习者的参与度，要么缺乏足够的过程导向指导。为解决这些局限性，我们与L1中文-L2英语学习者和教育者（N=18）进行了形式化研究，揭示了在词汇学习中应用关键词方法的关键困难和需求。基于这些见解，我们引入了WordCraft，这是一个由多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）驱动的以学习者为中心的交互式工具。WordCraft通过引导学习者进行关键词选择、关联构建和图像形成，为词汇记忆提供支架，从而增强记忆效果。两个用户研究表明，WordCraft不仅保留了生成效应，还实现了高水平的效果和可用性。
引用
@article{arxiv.2602.00762,
title = {WordCraft: Scaffolding the Keyword Method for L2 Vocabulary Learning with Multimodal LLMs},
author = {Yuheng Shao and Junjie Xiong and Chaoran Wu and Xiyuan Wang and Ziyu Zhou and Yang Ouyang and Qinyi Tao and Quan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.00762},
year = {2026}
}
备注
Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI' 26), April 13--17, 2026, Barcelona, Spain