論文の概要: Prompting ChatGPT for Chinese Learning as L2: A CEFR and EBCL Level Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15247v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 15:30:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:43.288080
• Title: Prompting ChatGPT for Chinese Learning as L2: A CEFR and EBCL Level Study
• Title（参考訳）: L2としての中国語学習のためのPrompting ChatGPT:CEFRとEBCLレベルスタディ
• Authors: Miao Lin-Zucker, Joël Bellasen, Jean-Daniel Zucker,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) をパーソナライズしたチャットボットとして利用するために,学習者が特定のプロンプトを使用する方法について検討する。 我々のゴールは、高周波文字リストを用いて口語と書字のスキルを統合するプロンプトを開発することであり、口語辞書の制作を制御することである。 その結果,レベルA1およびレベルA1+文字と関連する参照リストを組み込むことで,EBCL文字集合への準拠が著しく向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45060992929802196
• License:
• Abstract: The use of chatbots in language learning has evolved significantly since the 1960s, becoming more sophisticated platforms as generative AI emerged. These tools now simulate natural conversations, adapting to individual learners' needs, including those studying Chinese. Our study explores how learners can use specific prompts to engage Large Language Models (LLM) as personalized chatbots, aiming to target their language level based on the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) and the European Benchmarking Chinese Language (EBCL) project. Focusing on A1, A1+ and A2 levels, we examine the teaching of Chinese, which presents unique challenges due to its logographic writing system. Our goal is to develop prompts that integrate oral and written skills, using high-frequency character lists and controlling oral lexical productions. These tools, powered by generative AI, aim to enhance language practice by crossing lexical and sinographic recurrence. While generative AI shows potential as a personalized tutor, further evaluation is needed to assess its effectiveness. We conducted a systematic series of experiments using ChatGPT models to evaluate their adherence to constraints specified in the prompts. The results indicate that incorporating level A1 and A1+ characters, along with the associated reference list, significantly enhances compliance with the EBCL character set. Properly prompted, LLMs can increase exposure to the target language and offer interactive exchanges to develop language skills.
• Abstract（参考訳）: 言語学習におけるチャットボットの使用は1960年代から大きく進歩し、生成的AIが出現するにつれて、より洗練されたプラットフォームとなった。 これらのツールは現在、中国語を学ぶ人を含む個々の学習者のニーズに合わせて、自然な会話をシミュレートしている。 本研究では,CEFR(Common European Framework of Reference for Languages)とEBCL(European Benchmarking Chinese Language)プロジェクトに基づいて,学習者が特定のプロンプトを用いて,個人化されたチャットボットとしてLLM(Large Language Models)を動作させる方法について検討した。 本稿では,A1,A1+,A2レベルに着目した中国語の教示について検討する。 我々のゴールは、高周波文字リストを用いて口語と書字のスキルを統合するプロンプトを開発することであり、口語辞書の制作を制御することである。 これらのツールは、生成AIを駆使して、語彙と音韻の再発を横切ることで、言語の実践を強化することを目的としている。 生成AIはパーソナライズされた家庭教師としての可能性を示す一方で、その効果を評価するためにはさらなる評価が必要である。 そこで我々は,ChatGPTモデルを用いた系統的な実験を行い,プロンプトに規定された制約への適合性を評価した。 その結果,レベルA1およびレベルA1+文字と関連する参照リストを組み込むことで,EBCL文字集合への準拠が著しく向上することがわかった。 うまくいけば、LLMはターゲット言語への露出を増やし、言語スキルを開発するための対話的な交換を提供することができる。

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