論文の概要: Tracing GenAI Literacy: Uncovering Student-AI Interaction Patterns in Academic Writing through Epistemic Network Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00040v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 08:16:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.595371
- Title: Tracing GenAI Literacy: Uncovering Student-AI Interaction Patterns in Academic Writing through Epistemic Network Analysis
- Title（参考訳）: GenAIリテラシーの追跡: 疫学ネットワーク分析による学術著作における学生とAIの相互作用パターンの解明
- Authors: Angxuan Chen, Jiyou Jia,
- Abstract要約: ジェネレーティブAI(GenAI)は教育に不可欠なものとなり、GenAIリテラシーの育成が重要である。
現在の評価は自己報告の尺度に大きく依存しており、実際の学習プロセスにおけるリテラシーの出現に関する洞察が欠如している。
我々は,GenAIを用いた抽象的な文章作成作業に従事した162人の大学生の対話ログを収集した。
高リテラシーの学生は反復的な洗練と戦略的質問に従事し、低リテラシーの学生は直接生成命令に依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Generative AI (GenAI) becomes integral to education, fostering GenAI literacy is critical. However, current assessments largely rely on self-reported scales, lacking insights into how literacy manifests in actual learning processes. This study leverages Learning Analytics (LA) to bridge this gap. We collected interaction logs from 162 university students engaged in a GenAI-assisted abstract writing task. Using Epistemic Network Analysis (ENA), we modeled and compared the questioning strategies of students with varying GenAI literacy levels. Preliminary results reveal distinct interaction signatures: high-literacy students engage in iterative refinement and strategic questioning, while low-literacy students rely on direct generation commands. This work contributes to the workshop by demonstrating how process data can characterize GenAI literacy, paving the way for data-driven literacy assessment and real-time interventions.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)は教育に不可欠なものとなるため、GenAIリテラシーの育成が重要である。
しかし、現在の評価は自己報告の尺度に大きく依存しており、実際の学習過程におけるリテラシーの出現に関する洞察が欠如している。
この研究は、Learning Analytics(LA)を活用して、このギャップを埋める。
我々は,GenAIを用いた抽象的な文章作成作業に従事した162人の大学生の対話ログを収集した。
疫学ネットワーク分析(ENA)を用いて,GenAIリテラシーレベルが異なる学生の質問戦略をモデル化し,比較した。
高リテラシーの学生は反復的な洗練と戦略的質問に従事し、低リテラシーの学生は直接生成命令に依存している。
この研究は、プロセスデータがGenAIリテラシーを特徴づける方法を示し、データ駆動リテラシー評価とリアルタイム介入の道を開くことでワークショップに貢献する。
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