論文の概要: Decoding Human and AI Persuasion in National College Debate: Analyzing Prepared Arguments Through Aristotle's Rhetorical Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12817v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 19:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.455766
• Title: Decoding Human and AI Persuasion in National College Debate: Analyzing Prepared Arguments Through Aristotle's Rhetorical Principles
• Title（参考訳）: 国立大学討論会における人間とAIの説得のデコード:アリストテレスの修辞原理による準備された議論の分析
• Authors: Mengqian Wu, Jiayi Zhang, Raymond Z. Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,人工知能を効果的に活用する可能性を探る。 証拠カードには、学生が提示する議論と、それらの議論がどのように行われるかが概説されている。 我々は,GPTと学生討論者のエビデンスカードにおける議論の質を,アリストテレスの修辞的原理を用いて比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.91280795515591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Debate has been widely adopted as a strategy to enhance critical thinking skills in English Language Arts (ELA). One important skill in debate is forming effective argumentation, which requires debaters to select supportive evidence from literature and construct compelling claims. However, the training of this skill largely depends on human coaching, which is labor-intensive and difficult to scale. To better support students in preparing for debates, this study explores the potential of leveraging artificial intelligence to generate effective arguments. Specifically, we prompted GPT-4 to create an evidence card and compared it to those produced by human debaters. The evidence cards outline the arguments students will present and how those arguments will be delivered, including components such as literature-based evidence quotations, summaries of core ideas, verbatim reading scripts, and tags (i.e., titles of the arguments). We compared the quality of the arguments in the evidence cards created by GPT and student debaters using Aristotle's rhetorical principles: ethos (credibility), pathos (emotional appeal), and logos (logical reasoning). Through a systematic qualitative and quantitative analysis, grounded in the rhetorical principles, we identify the strengths and limitations of human and GPT in debate reasoning, outlining areas where AI's focus and justifications align with or diverge from human reasoning. Our findings contribute to the evolving role of AI-assisted learning interventions, offering insights into how student debaters can develop strategies that enhance their argumentation and reasoning skills.
• Abstract（参考訳）: ディベートは英語芸術(ELA)における批判的思考スキルを高める戦略として広く採用されている。 議論において重要なスキルの1つは効果的な議論を作ることであり、議論者は文学から支持的な証拠を選択し、説得力のある主張を構築する必要がある。 しかし、このスキルの訓練は、労働集約的でスケールが難しい人間のコーチングに大きく依存している。 本研究は,議論に備えた学生を支援するために,人工知能を活用して効果的な議論を創出する可能性を探る。 具体的には、GPT-4にエビデンスカードを作成し、人間の議論者が作成したものと比べる。 エビデンスカードは、学生が提示する議論の概要と、文学に基づくエビデンス引用、コアアイデアの要約、動詞の読み書き、タグ(すなわち、議論のタイトル)など、それらの議論がどのように行われるかを示している。 我々は,GPTと学生の議論者が作成したエビデンスカードの議論の質を,アリストテレスの修辞的原理であるエトス(クレダビリティ),パス(感情的魅力),ロゴ(論理的推論)を用いて比較した。 体系的な質的かつ定量的な分析を通じて、人間とGPTの長所と短所を議論の推論において特定し、AIの焦点と正当性が人間の推論と一致している領域を概説する。 我々の研究は、AIによる学習介入の進化に寄与し、学生討論者が議論と推論のスキルを高める戦略をどう開発できるかについての洞察を提供する。

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