論文の概要: Exploring EFL Secondary Students' AI-generated Text Editing While Composition Writing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17041v1
• Date: Tue, 13 May 2025 03:46:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-01 23:16:01.387095
• Title: Exploring EFL Secondary Students' AI-generated Text Editing While Composition Writing
• Title（参考訳）: 作曲中にAI生成テキストを編集するEFL中等生の探究
• Authors: David James Woo, Yangyang Yu, Kai Guo,
• Abstract要約: 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、外国語の学生としての英語の書き方を変えつつある。 本研究では,説明書作成タスクを完了すると,学生がAI生成テキストをどのように統合し,修正するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8109476541924234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence is transforming how English as a foreign language students write. Still, little is known about how students manipulate text generated by generative AI during the writing process. This study investigates how EFL secondary school students integrate and modify AI-generated text when completing an expository writing task. The study employed an exploratory mixed-methods design. Screen recordings were collected from 29 Hong Kong secondary school students who attended an AI-assisted writing workshop and recorded their screens while using generative AI to write an article. Content analysis with hierarchical coding and thematic analysis with a multiple case study approach were adopted to analyze the recordings. 15 types of AI-generated text edits across seven categories were identified from the recordings. Notably, AI-initiated edits from iOS and Google Docs emerged as unanticipated sources of AI-generated text. A thematic analysis revealed four patterns of students' editing behaviors based on planning and drafting direction: planning with top-down drafting and revising; top-down drafting and revising without planning; planning with bottom-up drafting and revising; and bottom-up drafting and revising without planning. Network graphs illustrate cases of each pattern, demonstrating that students' interactions with AI-generated text involve more complex cognitive processes than simple text insertion. The findings challenge assumptions about students' passive, simplistic use of generative AI tools and have implications for developing explicit instructional approaches to teaching AI-generated text editing strategies in the AFL writing pedagogy.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、外国語の学生としての英語の書き方を変えつつある。 それでも、学生が生成するAIによって生成されたテキストをどのように操作するかは、ほとんど分かっていない。 本研究は,EFL中学生が説明書作成タスクを完了すると,どのようにAI生成テキストを統合・修正するかを検討する。 この研究は探索的な混合金属設計を採用した。 香港の29人の中学生が、AI支援の筆記ワークショップに出席して、生成AIを使って記事を書きながら、彼らの画面を録音した。 マルチケーススタディアプローチによる階層的符号化とテーマ解析によるコンテンツ分析を応用し, 分析を行った。 録音から7つのカテゴリにまたがる15種類のAI生成テキスト編集を同定した。 中でも注目すべきは、iOSとGoogle DocsのAIによる編集が、予想外のAI生成テキストのソースとして登場したことだ。 テーマ分析では,トップダウンの起草・改訂計画,トップダウンの起草・改訂計画,ボトムアップの起草・修正計画,ボトムアップの起草・改訂計画,ボトムアップの起草・改訂の4つのパターンが明らかになった。 ネットワークグラフは、各パターンのケースを示し、学生のAI生成テキストとの相互作用が単純なテキスト挿入よりも複雑な認知プロセスを含んでいることを示す。 この発見は,AIツールの受動的,単純化的利用に関する仮定に挑戦し,AI生成テキスト編集戦略をAFL書記教育で教えるための明示的な指導的アプローチを開発することにつながる。

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