論文の概要: Writing With Machines and Peers: Designing for Critical Engagement with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15750v1
- Date: Wed, 19 Nov 2025 02:17:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.315449
- Title: Writing With Machines and Peers: Designing for Critical Engagement with Generative AI
- Title（参考訳）: 機械とピアによる記述: 生成AIによるクリティカルエンゲージメントの設計
- Authors: Xinran Zhu, Cong Wang, Duane Searsmith,
- Abstract要約: 本研究では,大学院レベルの書記活動において,AIとピアフィードバックを統合した教育設計を提案する。
学生は複数の執筆と修正段階を通じて文献レビュープロジェクトを開発し、カスタムビルドのAIレビュアーと人間ピアからのフィードバックを受けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.719812010814006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing integration of generative AI in higher education is transforming how students write, learn, and engage with knowledge. As AI tools become more integrated into classrooms, there is an urgent need for pedagogical approaches that help students use them critically and reflectively. This study proposes a pedagogical design that integrates AI and peer feedback in a graduate-level academic writing activity. Over eight weeks, students developed literature review projects through multiple writing and revision stages, receiving feedback from both a custom-built AI reviewer and human peers. We examine two questions: (1) How did students interact with and incorporate AI and peer feedback during the writing process? and (2) How did they reflect on and build relationships with both human and AI reviewers? Data sources include student writing artifacts, AI and peer feedback, AI chat logs, and student reflections. Findings show that students engaged differently with each feedback source-relying on AI for rubric alignment and surface-level edits, and on peer feedback for conceptual development and disciplinary relevance. Reflections revealed evolving relationships with AI, characterized by increasing confidence, strategic use, and critical awareness of its limitations. The pedagogical design supported writing development, AI literacy, and disciplinary understanding. This study offers a scalable pedagogical model for integrating AI into writing instruction and contributes insights for system-level approaches to fostering meaningful human-AI collaboration in higher education.
- Abstract（参考訳）: 高等教育における生成的AIの統合は、学生の書き方、学習方法、知識との関わり方を変えつつある。
AIツールが教室に統合されるにつれて、学生が批判的かつ反射的に使用するのに役立つ教育的アプローチが緊急に必要となる。
本研究では,大学院レベルの書記活動において,AIとピアフィードバックを統合した教育設計を提案する。
8週間にわたって、学生は複数の執筆と修正段階を通じて文献レビュープロジェクトを開発し、カスタムビルドのAIレビュアーと人間の仲間からフィードバックを受けた。
1)筆記過程において,学生はどのようにAIやピアフィードバックと相互作用し,取り入れたのか?
そして(2)人間とAIのレビュアーとの関係はどのように反映され、構築されたのか?
データソースには、学生書き込みアーティファクト、AIとピアフィードバック、AIチャットログ、学生リフレクションなどがある。
その結果、学生は、ルーリックアライメントと表面レベルの編集のためのAIと、概念開発とディシプリナ関連性のためのピアフィードバックに、それぞれのフィードバックをソースリライジングに異なる方法で関与していることが判明した。
リフレクションはAIとの進化的な関係を明らかにし、信頼性の向上、戦略的利用、限界に対する批判的認識を特徴とした。
教育設計は、文章開発、AIリテラシー、学際的理解を支持した。
この研究は、AIを書記指導に統合するためのスケーラブルな教育モデルを提供し、高等教育における有意義な人間とAIのコラボレーションを促進するためのシステムレベルのアプローチの洞察に貢献する。
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