論文の概要: Exploring EFL students' prompt engineering in human-AI story writing: an
Activity Theory perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01798v2
- Date: Sat, 10 Feb 2024 14:13:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 00:54:21.373479
- Title: Exploring EFL students' prompt engineering in human-AI story writing: an
Activity Theory perspective
- Title（参考訳）: 人間-AIストーリー執筆におけるEFL学生の迅速なエンジニアリングの探求--アクティビティ理論の視点から
- Authors: David James Woo, Kai Guo, Hengky Susanto
- Abstract要約: 本研究では,外国語(EFL)の学生が,短編執筆中に生成人工知能(AI)ツールをどのように促すかを検討するために,活動理論を適用した。
この研究は、学生の生成AIツール、短編小説、彼らの状況や目的について書かれたリフレクションを収集し、分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0109641418513355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study applies Activity Theory to investigate how English as a foreign
language (EFL) students prompt generative artificial intelligence (AI) tools
during short story writing. Sixty-seven Hong Kong secondary school students
created generative-AI tools using open-source language models and wrote short
stories with them. The study collected and analyzed the students' generative-AI
tools, short stories, and written reflections on their conditions or purposes
for prompting. The research identified three main themes regarding the purposes
for which students prompt generative-AI tools during short story writing: a
lack of awareness of purposes, overcoming writer's block, and developing,
expanding, and improving the story. The study also identified common
characteristics of students' activity systems, including the sophistication of
their generative-AI tools, the quality of their stories, and their school's
overall academic achievement level, for their prompting of generative-AI tools
for the three purposes during short story writing. The study's findings suggest
that teachers should be aware of students' purposes for prompting generative-AI
tools to provide tailored instructions and scaffolded guidance. The findings
may also help designers provide differentiated instructions for users at
various levels of story development when using a generative-AI tool.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,外国語(EFL)の学生が,短編執筆中に生成人工知能(AI)ツールをどのように促すかを検討するために,活動理論を適用した。
香港中学生67人が、オープンソースの言語モデルを用いて生成AIツールを作成し、それらを手書きした。
この研究は、学生の生成AIツール、短編小説、そして彼らの状況や目的について書かれたリフレクションを収集し、分析した。
この研究は、学生が短編執筆中に生成AIツールを促進させる目的、すなわち、目的の認識の欠如、作家のブロックを克服し、ストーリーの開発、拡大、改善の3つの主要なテーマを特定した。
また, 児童生徒の活動システムの特徴として, 生成型AIツールの高度化, 物語の質, 学校全体の学業成績などを明らかにし, 短編執筆における3つの目的のための生成型AIツールの推進について検討した。
本研究の成果は,教師が生成型AIツールの指導や足場指導を行うための学生の目的を意識すべきであることを示唆している。
この発見は、生成AIツールを使用する際に、様々なレベルのストーリー開発を行うユーザに対して、デザイナが区別された指示を提供するのに役立つかもしれない。
関連論文リスト
- Elementary School Students' and Teachers' Perceptions Towards Creative Mathematical Writing with Generative AI [2.42996714881935]
Generative AI(GenAI)は、クリエイティブな執筆活動を支援する可能性を提供する。
本研究は、創造的な数学的記述に対する学生や教師の認識を、先進的なGenAI技術を用いて探求するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T19:04:08Z) - Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。
この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:01:26Z) - Purposeful remixing with generative AI: Constructing designer voice in multimodal composing [16.24460569356749]
本研究は, 生成型AIツールの使用が, 多モーダル執筆において, より一貫した音声構築に役立つかどうかを考察する。
この研究は、技術的柔軟性によって得られるように、AIによるマルチモーダル書き込みの意図的かつ非帰的な性質に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T02:15:03Z) - Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support Preschoolers' Interactive Storytelling and Reading Activities [52.828843153565984]
AIベースのストーリーテリングと読書技術は、幼児の生活の中でますます普及しつつある。
本稿では,実践的なストーリーテリングや読書のシナリオでどのように機能するか,親,最も重要な利害関係者,経験,知覚について考察する。
我々の研究結果は、AIベースのストーリーテリングと読書技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、一連の対話的でアルゴリズム的な課題のために、両親の期待を満たすことはできないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:55:40Z) - Language Models: A Guide for the Perplexed [51.88841610098437]
このチュートリアルは、言語モデルを学ぶ人と、興味を持ち、もっと学びたいと思う人とのギャップを狭めることを目的としています。
実験を通して学ぶことができる質問に焦点を当てた科学的視点を提供する。
言語モデルは、現在、その開発に繋がる研究の文脈に置かれています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T01:19:02Z) - Storyfier: Exploring Vocabulary Learning Support with Text Generation
Models [52.58844741797822]
本研究では,学習者の興味をひく対象語に対するコヒーレントな文脈を提供するために,Storyfierを開発した。
学習者は一般的に、生成したストーリーを目標語を接続し、学習負荷を緩和するための支援を書くのに好む。
読み書き学習セッションでは、AI機能のないベースラインツールで学習するよりも、Storyfierを使用する参加者は、リコールやターゲット語の使用でパフォーマンスが悪くなります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-07T18:25:00Z) - EFL Students' Attitudes and Contradictions in a Machine-in-the-loop
Activity System [5.326832235832844]
そこで本研究では,67名の英語学生の言語学習者に対する態度と矛盾について検討した。
その結果,否定的あるいは混合的な感情を伴う肯定的な態度がみられた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T07:38:11Z) - Constructing Dreams using Generative AI [23.344751807278044]
ジェネレーティブAIツールは、若者のための新しい、そしてアクセス可能なメディア作成形式を導入します。
彼らは、偽メディアの生成、データ保護、プライバシー、AI生成アートの所有権に関する倫理的懸念を提起している。
我々は,学生が想像する未来のアイデンティティを表現して生成的AI学習を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T21:56:12Z) - Perception, performance, and detectability of conversational artificial
intelligence across 32 university courses [15.642614735026106]
大学レベル32科目におけるChatGPTの成績を比較した。
また,ChatGPTの成績は,多くの科目における生徒の成績と同等であることがわかった。
このツールを使用する学生や、これを盗作として扱う教育者の間では、新たなコンセンサスが高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-07T10:37:51Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:35:43Z) - The Next Chapter: A Study of Large Language Models in Storytelling [51.338324023617034]
大規模言語モデル(LLM)を用いたプロンプトベース学習の適用は,自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な性能を示した。
本稿では,LLMのストーリー生成能力と最近のモデルを比較するために,自動評価と人的評価の両方を利用した総合的な調査を行う。
その結果、LLMは他のストーリー生成モデルと比較して、非常に高い品質のストーリーを生成することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T02:44:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。