論文の概要: Evaluating Generative AI-Enhanced Content: A Conceptual Framework Using Qualitative, Quantitative, and Mixed-Methods Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17943v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 23:34:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:33.406139
• Title: Evaluating Generative AI-Enhanced Content: A Conceptual Framework Using Qualitative, Quantitative, and Mixed-Methods Approaches
• Title（参考訳）: 生成的AI強化コンテンツの評価:質的,定量的,混合的アプローチを用いた概念的フレームワーク
• Authors: Saman Sarraf,
• Abstract要約: Generative AI(GenAI)は、コンテント生成に革命をもたらし、言語コヒーレンス、可読性、全体的な品質を改善するためのトランスフォーメーション機能を提供する。 本論文は,GenAIモデルの性能評価のための定性的,定量的,混合方法論の研究アプローチの応用を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Generative AI (GenAI) has revolutionized content generation, offering transformative capabilities for improving language coherence, readability, and overall quality. This manuscript explores the application of qualitative, quantitative, and mixed-methods research approaches to evaluate the performance of GenAI models in enhancing scientific writing. Using a hypothetical use case involving a collaborative medical imaging manuscript, we demonstrate how each method provides unique insights into the impact of GenAI. Qualitative methods gather in-depth feedback from expert reviewers, analyzing their responses using thematic analysis tools to capture nuanced improvements and identify limitations. Quantitative approaches employ automated metrics such as BLEU, ROUGE, and readability scores, as well as user surveys, to objectively measure improvements in coherence, fluency, and structure. Mixed-methods research integrates these strengths, combining statistical evaluations with detailed qualitative insights to provide a comprehensive assessment. These research methods enable quantifying improvement levels in GenAI-generated content, addressing critical aspects of linguistic quality and technical accuracy. They also offer a robust framework for benchmarking GenAI tools against traditional editing processes, ensuring the reliability and effectiveness of these technologies. By leveraging these methodologies, researchers can evaluate the performance boost driven by GenAI, refine its applications, and guide its responsible adoption in high-stakes domains like healthcare and scientific research. This work underscores the importance of rigorous evaluation frameworks for advancing trust and innovation in GenAI.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)は、コンテント生成に革命をもたらし、言語コヒーレンス、可読性、全体的な品質を改善するためのトランスフォーメーション機能を提供する。 本論文は,GenAIモデルの性能評価のための定性的,定量的,混合方法論の研究アプローチの応用を探求する。 共同医用画像原稿を用いた仮説的ユースケースを用いて, それぞれの手法がGenAIの影響について独自の洞察を与える様子を実証する。 質的な方法は専門家のレビュアーから詳細なフィードバックを集め、テーマ分析ツールを使って回答を分析し、微妙な改善を捉え、制限を識別する。 定量的アプローチでは、BLEU、ROUGE、可読性スコアなどの自動メトリクスとユーザサーベイを使用して、コヒーレンス、フラレンシ、構造の改善を客観的に測定する。 混合メソドス研究はこれらの強みを統合し、統計的評価と詳細な質的な洞察を組み合わせて総合的な評価を提供する。 これらの研究手法により、GenAI生成コンテンツの改善レベルを定量化し、言語的品質と技術的正確性の重要な側面に対処することができる。 また、従来の編集プロセスに対してGenAIツールをベンチマークするための堅牢なフレームワークを提供し、これらの技術の信頼性と有効性を保証する。 これらの手法を活用することで、研究者はGenAIが推進するパフォーマンスの向上を評価し、その応用を洗練させ、医療や科学研究のような高度な領域における責任ある採用を導くことができる。 この研究は、GenAIの信頼と革新を促進するための厳格な評価フレームワークの重要性を浮き彫りにしている。

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