論文の概要: Emergent AI-Assisted Discourse: Case Study of a Second Language Writer
Authoring with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10903v2
- Date: Mon, 23 Oct 2023 17:31:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 06:10:42.680845
- Title: Emergent AI-Assisted Discourse: Case Study of a Second Language Writer
Authoring with ChatGPT
- Title（参考訳）: 創発的AI支援談話:ChatGPTを用いた第2言語作者の事例研究
- Authors: Sharin Jacob, Tamara Tate, Mark Warschauer
- Abstract要約: 本研究では,特に言語学習者を対象に,ChatGPTが学術的執筆を促進する上で果たす役割について検討する。
ケーススタディアプローチを用いて,ChatGPTを学術的執筆プロセスを通じて統合した博士課程生Kailingの経験を考察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8131604120288385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid proliferation of ChatGPT has incited debates regarding its impact
on human writing. Amid concerns about declining writing standards, this study
investigates the role of ChatGPT in facilitating academic writing, especially
among language learners. Using a case study approach, this study examines the
experiences of Kailing, a doctoral student, who integrates ChatGPT throughout
their academic writing process. The study employs activity theory as a lens for
understanding writing with generative AI tools and data analyzed includes
semi-structured interviews, writing samples, and GPT logs. Results indicate
that Kailing effectively collaborates with ChatGPT across various writing
stages while preserving her distinct authorial voice and agency. This
underscores the potential of AI tools such as ChatGPT to enhance academic
writing for language learners without overshadowing individual authenticity.
This case study offers a critical exploration of how ChatGPT is utilized in the
academic writing process and the preservation of a student's authentic voice
when engaging with the tool.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTの急速な普及は、人間の文章に対する影響に関する議論を引き起こした。
執筆基準の低下が懸念される中,特に言語学習者において,学術的文章作成の促進にchatgptが果たす役割について検討した。
ケーススタディアプローチを用いて,ChatGPTを学術的執筆プロセスを通じて統合した博士課程生Kailingの経験を考察した。
この研究は、活動理論を、生成的AIツールで書くことを理解するためのレンズとして利用し、分析されたデータには、半構造化インタビュー、筆記サンプル、GPTログが含まれる。
その結果,カイリングは様々な執筆段階においてChatGPTと効果的に協力し,権威的な声とエージェンシーを保っていることがわかった。
このことは、ChatGPTのようなAIツールが、個々の認証を覆すことなく、言語学習者の学術的記述を強化する可能性を浮き彫りにしている。
本研究は,ChatGPTを学術書記プロセスでどのように活用するか,およびツールに係わる際の学生の真正声の保存について,批判的な考察を行う。
関連論文リスト
- Integrating ChatGPT in a Computer Science Course: Students Perceptions
and Suggestions [0.0]
本経験報告では,ChatGPTをコンピュータサイエンス科目に統合するための学生の認識と提案について考察する。
計算機科学科目では,ChatGPTを用いて慎重にバランスをとることが重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:48:34Z) - Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z) - Chatbot-supported Thesis Writing: An Autoethnographic Report [0.0]
チャットGPTは、学士論文や学生研究論文など、学習者がテキストを生成する必要のあるフォーマットに適用される。
ChatGPTは、論文を書く上で有益なツールとして評価される。
しかし、決定的な論文を書くには、学習者の意味のある関与が必要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T09:09:26Z) - Is ChatGPT Involved in Texts? Measure the Polish Ratio to Detect
ChatGPT-Generated Text [48.36706154871577]
我々はHPPT(ChatGPT-polished academic abstracts)と呼ばれる新しいデータセットを紹介する。
純粋なChatGPT生成テキストの代わりに、人書きとChatGPTポリケートされた抽象文のペアを構成することで、既存のコーパスから分岐する。
また,ChatGPTによる修正の度合いを,オリジナルの人文テキストと比較した革新的な尺度であるPolish Ratio法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-21T06:38:37Z) - Uncovering the Potential of ChatGPT for Discourse Analysis in Dialogue:
An Empirical Study [51.079100495163736]
本稿では、トピックセグメンテーションと談話解析という2つの談話分析タスクにおけるChatGPTの性能を体系的に検証する。
ChatGPTは、一般的なドメイン間会話においてトピック構造を特定する能力を示すが、特定のドメイン間会話ではかなり困難である。
我々のより深い調査は、ChatGPTは人間のアノテーションよりも合理的なトピック構造を提供するが、階層的なレトリック構造を線形に解析することしかできないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T07:14:41Z) - 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) - ChatGPT in the Classroom: An Analysis of Its Strengths and Weaknesses
for Solving Undergraduate Computer Science Questions [5.962828109329824]
ChatGPTはOpenAIが開発したAI言語モデルである。
学生がChatGPTを活用すれば、家庭での課題や試験を完了し、真に知識を得ることなく良い成績を得られるのではないか、という懸念がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-28T17:26:32Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z) - Is ChatGPT A Good Keyphrase Generator? A Preliminary Study [51.863368917344864]
ChatGPTは最近、計算言語学コミュニティから大きな注目を集めている。
我々は、キーフレーズ生成プロンプト、キーフレーズ生成の多様性、長い文書理解など、様々な面でその性能を評価する。
その結果、ChatGPTは6つのプロンプトすべてに対して非常によく機能し、データセット間で小さなパフォーマンス差が観測されていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T02:50:38Z) - Chinese Intermediate English Learners outdid ChatGPT in deep cohesion:
Evidence from English narrative writing [5.747170211018015]
本研究は,ChatGPTと中国語中間英語学習者によるナラティブ・トピックの書き方を比較した。
データをCoh-Metrixを用いて5つの談話成分を用いて分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T12:55:54Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
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。