Stevica Maksimovic

This paper presents an innovative interdisciplinary teaching model based on the integration of acoustic phonetics into STEAM education (Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics). This study is based on the premise that the interdisciplinary nature of acoustic phonetics, connecting language with physics, mathematics, and digital technologies, provides a suitable basis for designing STEAM-oriented educational activities that engage students in scientific inquiry, acoustic measurement, data analysis and programming. The paper presents a pilot classroom implementation in English language instruction in which students used Praat-based acoustic analysis together with a Python-based supervised machine-learning classifier to investigate whether speakers could be differentiated on the basis of measurable acoustic characteristics. The computational component employed a Random Forest classifier based on selected acoustic features, while supplementary manual analysis of the F3–F2 distance was used to examine/r/ realizations in cases of acoustic overlap. The classroom implementation involved 30 seventh-grade students, while the acoustic speaker dataset consisted of recordings from six students selected for the speaker-differentiation component of the project. A special section of the paper is devoted to the development of educational projects combining phonetic analysis, physical models of the vocal tract, and artificial intelligence algorithms, with the aim of bringing the scientific method closer to students and enabling active learning through research. The paper demonstrates that phonetic research can serve not only as a component of language teaching but also as a powerful instrument of interdisciplinary education. The conclusion emphasizes that phonetics represents an authentic STEAM discipline in miniature and that its systematic implementation in teaching contributes to the development of functional knowledge, an investigative mindset, and students' digital competencies.

این مقاله الگویی نوآورانه برای آموزش میان‌رشته‌ای مبتنی بر ادغام آواشناسی آکوستیکی در آموزش STEAM (علوم، فناوری، مهندسی، هنر، ریاضیات) ارائه می‌دهد. این مطالعه بر این فرض استوار است که ماهیت میان‌رشته‌ای آواشناسی آکوستیکی که زبان را با فیزیک، ریاضیات و فناوری‌های دیجیتال پیوند می‌دهد، بستر مناسبی برای طراحی فعالیت‌های آموزشی مبتنی بر STEAM فراهم می‌کند که دانش‌آموزان را درگیر پژوهش علمی، اندازه‌گیری آکوستیکی، تحلیل داده‌ها و برنامه‌نویسی می‌سازد. مقاله حاضر اجرای آزمایشی این مدل را در کلاس زبان انگلیسی ارائه می‌کند که در آن دانش‌آموزان با استفاده از تحلیل آکوستیکی مبتنی بر Praat و یک طبقه‌بند یادگیری ماشین نظارت‌شده مبتنی بر Python بررسی کردند که آیا می‌توان گویندگان را بر اساس ویژگی‌های آکوستیکی قابل اندازه‌گیری از یکدیگر تمییز داد یا خیر. بخش محاسباتی از طبقه‌بند Random Forest مبتنی بر ویژگی‌های آکوستیکی منتخب بهره برد، در حالی که تحلیل دستی مکمل فاصله F3–F2 برای بررسی تحقق /r/ در موارد همپوشانی آکوستیکی به کار رفت. اجرای کلاسی با حضور ۳۰ دانش‌آموز پایه هفتم انجام شد و مجموعه داده‌های آکوستیکی گویندگان شامل ضبط‌های شش دانش‌آموز منتخب برای مؤلفه تمییز گوینده پروژه بود. بخشی ویژه از مقاله به توسعه پروژه‌های آموزشی ترکیبی از تحلیل آوایی، مدل‌های فیزیکی مجرای صوتی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی اختصاص یافته است تا روش علمی را به دانش‌آموزان نزدیک‌تر کند و یادگیری فعال از طریق پژوهش را ممکن سازد. مقاله نشان می‌دهد که پژوهش آوایی نه‌تنها می‌تواند به‌عنوان بخشی از آموزش زبان بلکه به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای آموزش میان‌رشته‌ای عمل کند. نتیجه‌گیری تأکید می‌کند که آواشناسی به‌مثابه یک رشته اصیل STEAM در مقیاس کوچک است و اجرای نظام‌مند آن در آموزش به توسعه دانش کاربردی، ذهنیت پژوهشگرانه و شایستگی‌های دیجیتال دانش‌آموزان کمک می‌کند.