論文の概要: Exploring how EFL students talk to and through AI to develop texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12523v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 04:51:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.784163
• Title: Exploring how EFL students talk to and through AI to develop texts
• Title（参考訳）: EFLの学生がAIを使ってテキストを開発する方法を探る
• Authors: David James Woo, Yangyang Yu, Yilin Huang, Deliang Wang, Kai Guo, Chi Ho Yeung,
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)は、英語を外国語(EFL)として記述する新しい考え方を導入する。 本研究は,工学と交渉の迅速化によって,学生がAIを通じてどのように会話するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.134980087210025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (AI) introduces new considerations for English as a foreign language (EFL) writing pedagogy. This study explores how students talk to and through AI by prompt engineering and negotiating authorship, respectively, and whether any patterns in the latter relate to students' writing performance. Using an exploratory mixed methods design, we analyzed screen recordings of 44 Hong Kong secondary students completing a Curricular Writing Task with AI Chatbots. Content analysis identified ten types of prompting strategies students employed, including questions, searches, and detailed instructions. From clustering these strategies, three distinct profiles of human-AI rhetorical load responsibility emerged: AI-dominant (52% of students), Human-dominant (25%) and Collaborative human-AI (14%). A MANOVA analysis indicated no significant multivariate effect of rhetorical load responsibility on three dimensions of students' writing performance: content, language, and organization. Students' prompting strategies and rhetorical load responsibility patterns have implications for their engagement and autonomy in EFL writing pedagogy.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(AI)は、教育学を書く外国語(EFL)としての英語に対する新たな考察を導入する。 本研究は, 著者の育成と交渉を通じて, 学生がAIと対話し, 学生の筆記能力にどのようなパターンが関係しているかを考察する。 香港中等生44名を対象に,AIチャットボットを用いたカリキュラム作成タスクを完了した画面記録を探索混合設計を用いて分析した。 コンテンツ分析では、質問、検索、詳細な指示を含む、学生が採用した10種類のプロンプト戦略を特定した。 これらの戦略のクラスタ化から、AI支配者(52%の学生)、人間支配者(25%)、協力的AI(14%)という3つの異なる人間-AI修辞的負荷責任のプロファイルが出現した。 MANOVA分析では,修辞的負荷責任が学生の筆記能力の3次元(内容,言語,組織)に有意な多変量効果を示さなかった。 学生の指導戦略と修辞的負荷責任パターンは、EFLにおけるエンゲージメントと自律性に影響を及ぼす。

関連論文リスト

• "How Do I ...?": Procedural Questions Predominate Student-LLM Chatbot Conversations [39.146761527401424]
  本稿では,学習コンテキストの異なる2つのデータセット,形式的自己学習(formive self-study)と要約的評価コースワーク(summative evaluationed coursework)に焦点をあてる。 11の異なるLarge Language Model(LLM)と3つの人間レーダを用いて、両方の学習文脈から6,113のメッセージを分析した。 以上の結果から,「手続き的」な質問は両学習文脈で優位に立つが,学生が要約的評価の準備をする場合には,その傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-20T17:27:41Z)
• One-Topic-Doesn't-Fit-All: Transcreating Reading Comprehension Test for Personalized Learning [39.357397697061664]
  本稿では,学生の興味に合った,パーソナライズされた英語読解テストを生成するための新しいアプローチを提案する。 我々は,言語学的に原文と類似しているが,個々の学習者の興味にセマンティックに一致した,新しい文節と複数字節読解質問を生成する。 本研究は, 学習者に対して, 学習者の理解とモチベーションの維持が, 非個人化教材に比べて向上したことを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T09:17:25Z)
• Exploring LLMs for Predicting Tutor Strategy and Student Outcomes in Dialogues [48.99818550820575]
  近年の研究では、教師が使う戦略が学生の成績に重大な影響を与えることが示されている。 対話における教師戦略の予測に関する研究は少ない。 本稿では,現代のLLM,特にLlama 3 と GPT-4o を用いて,対話における将来の教師の動きと学生の成果を予測する能力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T14:47:35Z)
• The Agency Gap: How Generative AI Literacy Shapes Independent Writing after AI Support [4.013708138746962]
  本研究は,GenAIリテラシーが自己開始と規制を必要とする状況下で,学生の筆記能力を予測する程度について検討する。 文章は洞察力、視覚データ統合、組織、言語的品質、批判的思考などにわたって評価された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T14:01:06Z)
• Exploring EFL Secondary Students' AI-generated Text Editing While Composition Writing [2.8109476541924234]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-13T03:46:00Z)
• Approaching the Limits to EFL Writing Enhancement with AI-generated Text and Diverse Learners [3.2668433085737036]
  生徒は、自分の言葉をAI生成テキストと統合することで、テキストを構成することができる。 本研究は,香港の59人の中学生がAI生成テキストと対話し,特集記事を構成する方法を検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T06:29:00Z)
• Effects of a Prompt Engineering Intervention on Undergraduate Students' AI Self-Efficacy, AI Knowledge and Prompt Engineering Ability: A Mixed Methods Study [36.48421439947282]
  本研究は,香港の大学において,迅速な工学的介入を設計・実施した。 学生のAI自己効力、AI知識、そして効果的なプロンプト作成能力について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T15:05:24Z)
• Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design Exploration with Students [35.05435052195561]
  学習における人工知能(AI)の利用の増加は、学習成果を評価するための新たな課題を提示している。 本稿では,学生のAI活用データの新たな評価材料としての可能性を検討するための共同設計研究を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T14:49:29Z)
• EFL Students' Attitudes and Contradictions in a Machine-in-the-loop Activity System [5.326832235832844]
  そこで本研究では,67名の英語学生の言語学習者に対する態度と矛盾について検討した。 その結果,否定的あるいは混合的な感情を伴う肯定的な態度がみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T07:38:11Z)
• Exploring User Perspectives on ChatGPT: Applications, Perceptions, and Implications for AI-Integrated Education [40.38809129759498]
  ChatGPTは、高等教育、K-12教育、実践的スキルトレーニングの領域でよく使われている。 一方で、学生の自己効力感と学習意欲を増幅できる変革的ツールであると考えるユーザもいる。 一方,利用者の理解度は高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:13:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。