🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

AI meets education: How ChatGPT transforms reading skills in Omani EFL learners


Цитировать

Полный текст

Аннотация

The main objective of this study was to measure the impact of ChatGPT on the reading skills of language learners. Therefore, a total of fifty Omani students with intermediate English proficiency were selected and randomly assigned into two groups, one control group and an experimental group, with an equal number of students in each group. Both groups received the traditional face-to-face training to engage with the reading comprehension skills, techniques, and strategies in understanding the texts and finding answers for various types of questions arising from the test, but the experimental group received extra explanation and practice from ChatGPT. To compare the results in both groups, the researcher developed and modified some reading tests. Their reliability and validity were measured and monitored by the experts. After a month of treatment, the findings revealed that both groups initially received higher scores in the reading posttests compared to their pretests, but the experimental group performed significantly better than the control group. Additionally, further analysis of the delayed posttests of reading showed that the control group had no increment in their scores while the experimental group continued its progress, and performance was significantly higher, suggesting improved retention of reading abilities. The results of this study are useful for teachers, students, and educational institutions.

Список литературы

  1. Ahn, Y. Y. (2023). Performance of ChatGPT 3.5 on CSAT: Its potential as a language learning and assessment tool. Journal of the Korea English Education Society, 22(2), 119-145.
  2. Al-Otaibi, M. K. I., & Al-Homidhi, K. M. (2025). Teaching program based on ChatGPT and its effectiveness in developing reading comprehension skills for English language students at university. International Journal of Language and Literary Studies, 7(1), 137-154. https://doi.org/10.36892/ijlls.v7i1.1972
  3. Amimi, F. S., & Saragih, L. S. (2025). The influence of ChatGPT usage and reading literacy on the learning interest of Business Education students of the 2022 Faculty of Economics, State University of Medan. Economic: Journal Economic and Business, 4(3), 490-497. https://doi.org/10.56495/ejeb.v4i3.1197
  4. Basri, M., Daim, N., & Martora, J. (2022). Teaching reading comprehension in narrative text through skimming and scanning. Pacific Journal of Education, 1(1), 27-32. https://doi.org/10.51135/jukip.v1i1.7
  5. Behforouz, B., & Al Ghaithi, A. (2024). Investigating the effect of an interactive educational chatbot on reading comprehension skills. International Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), 14(4), 139-154. https://doi.org/10.3991/ijep.v14i4.48461
  6. Biswas, S. S. (2023). Role of Chat GPT in public health. Annals of Biomedical Engineering, 51(5), 868-869. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03172-7
  7. Bruner, J. (1996). What we have learned about early learning. European Early Childhood Education Research Journal, 4(1), 5-16. https://doi.org/10.1080/13502939685207811
  8. Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354-380. https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354
  9. Chiu, T. K. F., Moorhouse, B. L., Chai, C. S., & Ismailov, M. (2023). Teacher support and student motivation to learn with Artificial Intelligence (AI) based chatbot. Interactive Learning Environments, 32, 3240-3256. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2172044
  10. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The ‘what’ and ‘why’ of goal pursuits: Human needs and the self‐determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01
  11. Gulo, S. N. (2020). The benefits of skimming technique in reading comprehension for the second semester students of Sanata Dharma University. UC Journal: ELT, Linguistics and Literature Journal, 1(1), 1-13.
  12. Haman, M., & Školník, M. (2023). Behind the ChatGPT hype: Are its suggestions contributing to addiction? Annals of Biomedical Engineering, 51(6), 1128-1129. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03201-5
  13. Hassani, H., & Silva, E. S. (2023). The role of ChatGPT in data science: How AI-assisted conversational interfaces are revolutionizing the field. Big Data and Cognitive Computing, 7(2), Article 62. https://doi.org/10.3390/bdcc7020062
  14. Hendriani, S., Yunita, W., & Putra, H. E. (2023). EFL learners’ preference of grammar learning model amid covid-19 pandemic: A mixed-methods study. International Journal of Instruction, 16(2), 853-870. https://doi.org/10.29333/iji.2023.16245a
  15. Hidayat, M. T. (2024). Effectiveness of AI-based personalized reading platforms in enhancing reading comprehension. Journal of Learning for Development, 11(1), 115-125. https://doi.org/10.56059/jl4d.v11i1.955
  16. Jin, M. (2024). Leveraging artificial intelligence for enhanced English reading instruction in senior high school. Academic Journal of Management and Social Sciences, 7(3), 29-32. https://doi.org/10.54097/pekwxc50
  17. Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … & Hüllermeier, E. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
  18. Kefalaki, M., Diamantidaki, F., & Rudolph, J. (2022). Technology and education. Innovation and hindrances. Journal of Applied Learning & Teaching, 5(1), 6-11. https://doi.org/10.37074/jalt.2022.5.s1.1
  19. Kim, N. Y. (2018). A study on chatbots for developing Korean college students’ English listening and reading skills. Journal of Digital Convergence, 16(8), 19-26. https://doi.org/10.14400/JDC.2018.16.8.019
  20. Kim, S.-G. (2023). Using ChatGPT for language editing in scientific articles. Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery, 45(1), Article 13. https://doi.org/10.1186/s40902-023-00381-x
  21. Kwon, S. K., & Lee, Y. T. (2023). Investigating the performance of generative AI ChatGPT’s reading comprehension ability. Journal of the Korea English Education Society, 22(2), 147-172.
  22. Li, M., & Xu, H. (2020). AI-driven language apps and their impact on traditional language learning methods. Journal of Computer Assisted Learning, 36(4), 561-574.
  23. Li, W., Tang, Y., & Wang, S. (2024). Revolutionizing college English reading with ChatGPT: Current predicaments and future directions. Transactions on Social Science, Education and Humanities Research, 11, 53-57. https://doi.org/10.62051/jmnmhb52
  24. Liebrenz, M., Schleifer, R., Buadze, A., Bhugra, D., & Smith, A. (2023). Generating scholarly content with ChatGPT: Ethical challenges for medical publishing. The Lancet Digital Health, 5(3), e105-e106. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00019-5
  25. Liu, Y., Han, F., Li, F., & others. (2019). Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent (anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication). Nature Communications, 10, Article 2409. https://doi.org/10.1038/s41467-019-10406-7
  26. Lund, B. D., & Wang, T. (2023). Chatting about ChatGPT: How may AI and GPT impact academia and libraries? Library Hi Tech News, 40(3), 26-29. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0009
  27. Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence, 267, 1-38. https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007
  28. Mokalu, P. V. V., Oroh, E. Z., & Tuerah, I. J. C. (2022). Improving students’ reading comprehension through skimming and scanning techniques at the tenth grade of SMA. Kompetensi, 1(8), 699-709.
  29. Muman. (2025). Enhancing English reading skills through ChatGPT-OpenAI: A study on vocational high school students. Jurnal Pemberdayaan Masyarakat, 4(1), 210-219. https://doi.org/10.46843/jpm.v4i1.406
  30. Piaget, J. (1972). The psychology of the child. Basic Books.
  31. Pido, N. W., & Mubarokah, A. (2024). The effectiveness of using skimming and scanning techniques in improving reading comprehension: A systematic literature review. VISA: Journal of Vision and Ideas, 4(2), 995-1001. https://doi.org/10.47467/visa.v4i2.2885
  32. Qureshi, R., Shaughnessy, D., Gill, K. A. R., Robinson, K. A., Li, T., & Agai, E. (2023). Are ChatGPT and large language models ‘the answer’ to bringing us closer to systematic review automation? Systematic Reviews, 12(1), Article 72. https://doi.org/10.1186/s13643-023-02243-z
  33. Rosenshine, B. (1987). Explicit teaching and teacher training. Journal of Teacher Education, 38(3), 34-36. https://doi.org/10.1177/002248718703800308
  34. Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342-363.
  35. Salam, M. Y., Mahayuni, M., Taman, M., & Mudinillah, A. (2023). Using artificial intelligence for education in the Education 5.0 era to improve reading skills. Arabiyat: Jurnal Pendidikan Bahasa Arab dan Kebahasaaraban, 10(2), 149-162. https://doi.org/10.15408/a.v10i2.35487
  36. Seetharaman, R. (2023). Revolutionizing medical education: Can ChatGPT boost subjective learning and expression? Journal of Medical Systems, 47(1), Article 61. https://doi.org/10.1007/s10916-023-01957-w
  37. Shen, Y., Heacock, L., Elias, J., Hentel, K. D., Reig, B., Shih, G., & Moy, L. (2023). ChatGPT and other large language models are double-edged swords. Radiology, 307(2), 1-4.
  38. Shin, D. (2023). A case study on English test item development training for secondary school teachers using AI tools: Focusing on ChatGPT. Language Research, 59(1), 21-42. https://doi.org/10.30961/lr.2023.59.1.21
  39. Shin, D., & Lee, J. H. (2023). Can ChatGPT make reading comprehension testing items on par with human experts? Language Learning & Technology, 27(3), 27-40. https://doi.org/10.64152/10125/73530
  40. Slamet, J. (2024). Potential of ChatGPT as a digital language learning assistant: EFL teachers’ and students’ perceptions. Discover Artificial Intelligence, 4(46). https://doi.org/10.1007/s44163-024-00143-2
  41. Sosa Daza, E. P., Macías Angulo, F. del R., & Ramírez Lozada, H. (2024). ChatGPT-based didactic strategies to improve students’ English language reading and writing skills. Revista Científica y Académica, 4(1), 390-420. https://doi.org/10.61384/r.c.a..v4i1.108
  42. Su, J., & Yang, W. (2023). Unlocking the power of ChatGPT: A framework for applying generative AI in education. ECNU Review of Education, 6(3), 355-366. https://doi.org/10.1177/20965311231168423
  43. Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285. https://doi.org/10.1016/0364-0213(88)90023-7
  44. Tang, G. (2023). Academic journals cannot simply require authors to declare that they used ChatGPT. Irish Journal of Medical Science, 192(6), 3195-3196.
  45. Thi Thuy Oanh, T., & Pham, V. P. H. (2023). The effects of online peer feedback on students’ writing skills during corona virus pandemic. International Journal of Instruction, 16(1), 881-896. https://doi.org/10.29333/iji.2023.16149a
  46. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
  47. Wang, X., & Feng, Y. (2024). An experimental study of ChatGPT-assisted improvement of Chinese college students’ English reading skills: A case study of Dear Life. In Proceedings of the 15th International Conference on Education Technology and Computers (ICETC ‘23) (pp. 21-26). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3629296.3629300
  48. Xu, Y., Wang, D., Collins, P., Lee, H., & Warschauer, M. (2021). Same benefits, different communication patterns: Comparing children’s reading with a conversational agent vs. a human partner. Computers & Education, 161, Article 104059. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104059
  49. Zhai, X. (2023). Exploring ChatGPT in language education: Benefits and challenges. Journal of Educational Technology, 56(2), 175-189.
  50. Zhang, Y., Lai, X., Yi, S., Xu, W., Zhao, Y., & Deng, Q. (2025). Does ChatGPT-based reading platform impact foreign language paper reading? Evidence from a quasi-experimental study on Chinese undergraduate students. Education and Information Technologies, 30, 9737-9754. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13190-0

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Training, Language and Culture, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».