論文の概要: The EAP-AIAS: Adapting the AI Assessment Scale for English for Academic Purposes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01075v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 07:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 14:07:18.110796
- Title: The EAP-AIAS: Adapting the AI Assessment Scale for English for Academic Purposes
- Title（参考訳）: EAP-AIAS: 学術目的のための英語のためのAIアセスメント尺度の適用
- Authors: Jasper Roe, Mike Perkins, Yulia Tregubova,
- Abstract要約: 本稿では,学術目的のための英語に適したAIAS(AIA)の適応を提案する。
EAP-AIASは、"No AI"から"Full AI"までの5つのレベルで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of Generative Artificial Intelligence (GenAI) presents both opportunities and challenges for English for Academic Purposes (EAP) instruction. This paper proposes an adaptation of the AI Assessment Scale (AIAS) specifically tailored for EAP contexts, termed the EAP-AIAS. This framework aims to provide a structured approach for integrating GenAI tools into EAP assessment practices while maintaining academic integrity and supporting language development. The EAP-AIAS consists of five levels, ranging from "No AI" to "Full AI", each delineating appropriate GenAI usage in EAP tasks. We discuss the rationale behind this adaptation, considering the unique needs of language learners and the dual focus of EAP on language proficiency and academic acculturation. This paper explores potential applications of the EAP-AIAS across various EAP assessment types, including writing tasks, presentations, and research projects. By offering a flexible framework, the EAP-AIAS seeks to empower EAP practitioners seeking to deal with the complexities of GenAI integration in education and prepare students for an AI-enhanced academic and professional future. This adaptation represents a step towards addressing the pressing need for ethical and pedagogically sound AI integration in language education.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の急速な進歩は、学術目的のための英語教育の機会と課題の両方を提示する。
本稿では,AIA-AIAS(AIA-AIAS)と呼ばれる,EAPコンテキストに適したAIアセスメント尺度(AIAS)の適応を提案する。
このフレームワークは,学術的完全性を維持しつつ,言語開発を支援するとともに,GenAIツールをEAP評価プラクティスに統合するための構造化されたアプローチを提供することを目的としている。
EAP-AIASは、"No AI"から"Full AI"までの5つのレベルで構成されている。
言語学習者の独特なニーズと、EAPが言語習熟度とアカデミック・アカデミック・アカデミック・アカルチュレーションに注力していることを考えると、この適応の背景にある理論的根拠について論じる。
本稿では,タスクやプレゼンテーション,研究プロジェクトなど,さまざまなEAP評価タイプにまたがるEAP-AIASの適用可能性について検討する。
柔軟なフレームワークを提供することにより、EAP-AIASは、教育におけるGenAI統合の複雑さに対処し、AIに強化された学術的および専門的な未来のために学生を準備するEAP実践者に力を与えようとしている。
この適応は、言語教育における倫理的かつ教育的に健全なAI統合の必要性に対処するためのステップである。
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