論文の概要: Analyzing Information-Seeking Behaviors in a Hakka AI Chatbot: A Cognitive-Pragmatic Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11591v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 05:18:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.156667
• Title: Analyzing Information-Seeking Behaviors in a Hakka AI Chatbot: A Cognitive-Pragmatic Study
• Title（参考訳）: ハッカAIチャットボットにおける情報探索行動の分析 : 認知論的研究
• Authors: Chu-Hsuan Lee, Chen-Chi Chang, Hung-Shin Lee, Yun-Hsiang Hsu, Ching-Yuan Chen,
• Abstract要約: 我々は,6つの認知レベルと11種類の対話行動タイプに応じて,注意深いアノテートを行った7,077人のユーザ発話を分析した。 結果は、生成型AIチャットボットが意味のある方法で言語学習をサポートすることを示唆している。 この研究は、AIによる言語学習に焦点を当てることで、テクノロジーが言語保存と教育実践をどのようにサポートするかについての新しい洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.928395244258111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With many endangered languages at risk of disappearing, efforts to preserve them now rely more than ever on using technology alongside culturally informed teaching strategies. This study examines user behaviors in TALKA, a generative AI-powered chatbot designed for Hakka language engagement, by employing a dual-layered analytical framework grounded in Bloom's Taxonomy of cognitive processes and dialogue act categorization. We analyzed 7,077 user utterances, each carefully annotated according to six cognitive levels and eleven dialogue act types. These included a variety of functions, such as asking for information, requesting translations, making cultural inquiries, and using language creatively. Pragmatic classifications further highlight how different types of dialogue acts--such as feedback, control commands, and social greetings--align with specific cognitive intentions. The results suggest that generative AI chatbots can support language learning in meaningful ways--especially when they are designed with an understanding of how users think and communicate. They may also help learners express themselves more confidently and connect with their cultural identity. The TALKA case provides empirical insights into how AI-mediated dialogue facilitates cognitive development in low-resource language learners, as well as pragmatic negotiation and socio-cultural affiliation. By focusing on AI-assisted language learning, this study offers new insights into how technology can support language preservation and educational practice.
• Abstract（参考訳）: 多くの絶滅危惧言語が消滅する恐れがあるため、それらを守る努力は、現在、文化的に知らされた教育戦略とともに、テクノロジーを使うことに、これまで以上に依存している。 本研究では,認知過程の分類と対話行為の分類を基盤とした二層分析フレームワークを用いて,ハッカ語エンゲージメントのための生成AIベースのチャットボットであるTALKAのユーザ行動について検討する。 我々は,6つの認知レベルと11種類の対話行動タイプに応じて,注意深いアノテートを行った7,077人のユーザ発話を分析した。 これには、情報を求めること、翻訳を要求すること、文化的な質問を行うこと、言語を創造的に使用することなど、様々な機能が含まれていた。 プラグマティックな分類は、フィードバック、コントロールコマンド、社会的挨拶など、異なるタイプの対話がどのように振る舞うかをさらに強調する。 その結果、生成可能なAIチャットボットは、特にユーザーがどう考えるかやコミュニケーションするかを理解して設計された場合に、意味のある方法で言語学習をサポートすることができることが示唆された。 また、学習者がより自信を持って自己表現し、文化的アイデンティティと結びつくのに役立つかもしれない。 TALKAのケースは、AIによる対話が低リソース言語学習者の認知発達をいかに促進するかに関する経験的な洞察を提供する。 この研究は、AIによる言語学習に焦点を当てることで、テクノロジーが言語保存と教育実践をどのようにサポートするかについての新しい洞察を提供する。

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