論文の概要: Evaluation of ChatGPT Feedback on ELL Writers' Coherence and Cohesion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06505v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 10:25:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 15:57:22.325093
- Title: Evaluation of ChatGPT Feedback on ELL Writers' Coherence and Cohesion
- Title(参考訳): ell作家のコヒーレンスとコヒーレンスに対するchatgptフィードバックの評価
- Authors: Su-Youn Yoon, Eva Miszoglad, Lisa R. Pierce
- Abstract要約: ChatGPTは、学生が宿題を手伝うために利用し、教師が教育実践に積極的に採用している教育に変革をもたらす。
本研究は,英語学習者(ELL)のエッセイの一貫性と凝集性について,ChatGPTが生み出したフィードバックの質を評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7028778922533686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since its launch in November 2022, ChatGPT has had a transformative effect on
education where students are using it to help with homework assignments and
teachers are actively employing it in their teaching practices. This includes
using ChatGPT as a tool for writing teachers to grade and generate feedback on
students' essays. In this study, we evaluated the quality of the feedback
generated by ChatGPT regarding the coherence and cohesion of the essays written
by English Language Learners (ELLs) students. We selected 50 argumentative
essays and generated feedback on coherence and cohesion using the ELLIPSE
rubric. During the feedback evaluation, we used a two-step approach: first,
each sentence in the feedback was classified into subtypes based on its
function (e.g., positive reinforcement, problem statement). Next, we evaluated
its accuracy and usability according to these types. Both the analysis of
feedback types and the evaluation of accuracy and usability revealed that most
feedback sentences were highly abstract and generic, failing to provide
concrete suggestions for improvement. The accuracy in detecting major problems,
such as repetitive ideas and the inaccurate use of cohesive devices, depended
on superficial linguistic features and was often incorrect. In conclusion,
ChatGPT, without specific training for the feedback generation task, does not
offer effective feedback on ELL students' coherence and cohesion.
- Abstract(参考訳): 2022年11月のサービス開始以来、ChatGPTは学生が宿題を手伝うために利用し、教師が教育実践に積極的に利用している教育に変革をもたらした。
例えば、ChatGPTは、教師が生徒のエッセイを格付けし、フィードバックを生成するためのツールである。
本研究では,英語学習者(ells)が書いたエッセイの一貫性と結束性について,chatgptが生成するフィードバックの質を評価した。
ELIPSEルーブリックを用いて,50の議論的エッセイを選択し,コヒーレンスと凝集に関するフィードバックを得た。
フィードバック評価では、まず、フィードバックの各文をその機能に基づいてサブタイプ(例えば、正の強化、問題文)に分類した。
次に,これらのタイプによる精度とユーザビリティを評価した。
フィードバックタイプの分析と精度とユーザビリティの評価により,ほとんどのフィードバック文は抽象的で汎用的であり,改善のための具体的な提案が得られなかった。
繰り返しアイデアや凝集装置の不正確な使用などの大きな問題を検出する精度は、表面言語的特徴に依存し、しばしば誤りであった。
結論として,ChatGPTはフィードバック生成タスクの特定の訓練を受けずに,EL学生のコヒーレンスと結束に対する効果的なフィードバックを提供していない。
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