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
- Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design
Exploration with Students [35.05435052195561]
学習における人工知能(AI)の利用の増加は、学習成果を評価するための新たな課題を提示している。
本稿では,学生のAI活用データの新たな評価材料としての可能性を検討するための共同設計研究を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T14:49:29Z) - Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support
Preschoolers' Storytelling and Reading Activities [54.8155184348616]
人工知能の新たな進歩により、AIベースのストーリーテリング技術が急増した。
本稿では,実践的なストーリーテリングシナリオにおけるそれらの機能と,最も重要な利害関係者である両親が,それらをどう理解し,知覚するかを検討する。
我々の知見は、AIベースのストーリーテリング技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、親の期待に応えられ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) - ChEDDAR: Student-ChatGPT Dialogue in EFL Writing Education [15.253081304714101]
教育における生成的AIの統合は拡大しているが、学生とAIシステムの間の大規模な実世界の相互作用に関する実証分析は依然として限られている。
本研究は,英語の212人の大学生を対象に,外国語Langauge (EFL) 書記講座を修了した。
ChEDDARには、会話ログ、発話レベルのエッセイ編集履歴、自己評価された満足度、学生の意図に加えて、彼らの目的と全体的な経験を文書化するセッションレベルの事前調査が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-23T03:28:25Z) - 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) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T12:23:32Z)
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。