論文の概要: Co-Writing with AI: An Empirical Study of Diverse Academic Writing Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25389v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 09:00:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.78677
• Title: Co-Writing with AI: An Empirical Study of Diverse Academic Writing Workflows
• Title（参考訳）: AIによる共著: 異種学術書記ワークフローの実証的研究
• Authors: Silvia Bodei, Duncan P. Brumby, Katie Fisher, Jon Mella,
• Abstract要約: 本研究は、学生が様々な筆記課題にまたがるAIとどのように関わるかを検討する。 AIリテラシー、文章の信頼、信頼、著者の関心、モチベーションなど、個々の要因が研究されている。 AI統合は選択的で不均一であり、3つの繰り返しおよび価値指向の構成を形成することを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.657364561148215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite AI tools becoming increasingly embedded in academic practice, little is known about how university students integrate them into their writing processes. We examine how students engage with AI across different writing tasks, and how this engagement is shaped by individual factors including AI literacy, writing confidence, trust, authorship concerns, and motivation. Study~1 surveys 107 UK university students to map task-specific and co-occurring patterns of AI use across five writing stages (ideation, sourcing, planning, drafting, and reviewing) and their associations with individual factors. Study~2 complements this by exploring how these patterns can be assembled in practice, through interviews with 12 postgraduates reflecting on their established use of AI in assessed writing. Together, the studies suggest that AI integration is selective and heterogeneous, forming three recurring and value-oriented configurations: (1) early-stage (learning-oriented), where tools support exploration and understanding; (2) late-stage (quality-oriented), where tools support drafting and refinement; and (3) peripheral (productivity-oriented), where tools are used to reduce friction and sustain momentum across the process. We offer a workflow-level account of AI-supported academic writing, showing how students navigate competing priorities of learning, quality, productivity, and authorship, and how they evaluate and take responsibility for AI-generated outputs.
• Abstract（参考訳）: 学術的な実践にAIツールが組み込まれているにもかかわらず、大学生がそれを書き込むプロセスにどのように組み込むかについてはほとんど知られていない。 学生がさまざまな文章のタスクにまたがってAIとどのように関わり、このエンゲージメントがAIリテラシー、信頼、信頼、著者の関心、モチベーションなどの個々の要因によってどのように形成されるかを検討する。 調査~1 イギリスの大学生107名を対象に,5つの執筆段階(イデオレーション,ソーシング,計画,ドラフト,レビュー)と,それぞれの要因に関連するAI使用パターンのマッピングを行う。 Study~2は、これらのパターンを実際にどのように組み立てるかを調査し、評価された文章にAIが確立されたことを反映した12人の大学院生とのインタビューを通じて、これを補完する。 研究は、AI統合は選択的で不均一であり、(1)ツールが探索と理解をサポートするアーリーステージ(学習指向)、(2)ツールが起草と改良をサポートするレイトステージ(品質指向)、(3)周辺(生産性指向)という3つの反復的および価値指向の構成を形成することを示唆している。 私たちは、AIが支援する学術的な文章のワークフローレベルの説明を提供し、学生が学習、品質、生産性、著者シップの競合する優先順位をナビゲートし、AIが生成するアウトプットを評価し、責任を取る方法を示しています。

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