論文の概要: VISAR: A Human-AI Argumentative Writing Assistant with Visual
Programming and Rapid Draft Prototyping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07810v2
- Date: Thu, 27 Jul 2023 20:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 15:49:58.503344
- Title: VISAR: A Human-AI Argumentative Writing Assistant with Visual
Programming and Rapid Draft Prototyping
- Title（参考訳）: VISAR: ビジュアルプログラミングとラピッドドラフトプロトタイピングを備えたAIArgumentative Writing Assistant
- Authors: Zheng Zhang, Jie Gao, Ranjodh Singh Dhaliwal, Toby Jia-Jun Li
- Abstract要約: VISARは、著者のブレインストーミングと、執筆コンテキストにおける階層的な目標の修正を支援するために設計されたAI対応の筆記アシスタントシステムである。
テキストの同期編集とビジュアルプログラミングによって引数構造を整理し、議論の発散による説得力を高める。
制御された研究室研究により、議論的な執筆計画プロセスの促進におけるVISARの有用性と有効性が確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.023911633052482
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In argumentative writing, writers must brainstorm hierarchical writing goals,
ensure the persuasiveness of their arguments, and revise and organize their
plans through drafting. Recent advances in large language models (LLMs) have
made interactive text generation through a chat interface (e.g., ChatGPT)
possible. However, this approach often neglects implicit writing context and
user intent, lacks support for user control and autonomy, and provides limited
assistance for sensemaking and revising writing plans. To address these
challenges, we introduce VISAR, an AI-enabled writing assistant system designed
to help writers brainstorm and revise hierarchical goals within their writing
context, organize argument structures through synchronized text editing and
visual programming, and enhance persuasiveness with argumentation spark
recommendations. VISAR allows users to explore, experiment with, and validate
their writing plans using automatic draft prototyping. A controlled lab study
confirmed the usability and effectiveness of VISAR in facilitating the
argumentative writing planning process.
- Abstract（参考訳）: 議論的な執筆では、著者は階層的な執筆目標をブレインストーミングし、議論の説得力を確保し、ドラフトを通じて計画を修正し整理しなければならない。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により、チャットインタフェース(チャットGPTなど)を通じてインタラクティブなテキスト生成が可能になった。
しかしながら、このアプローチは暗黙の書き込みコンテキストやユーザの意図を無視し、ユーザコントロールと自律性のサポートを欠き、センスメイキングや書き込み計画の修正に限定的な支援を提供することが多い。
これらの課題に対処するために,著者のブレインストーミングを支援するAI対応ライティングアシスタントシステムであるVISARを導入し,テキスト編集とビジュアルプログラミングを通じて議論構造を整理し,議論の発散による説得力を高める。
visarを使えば、ユーザは自動ドラフトプロトタイピングを使用して、書き込み計画を探索、実験、検証することができる。
制御された研究室研究では、議論的な執筆計画プロセスの促進におけるVISARの有用性と有効性を確認した。
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