論文の概要: The Brand War: A Gamified AI-Feedback System for Time-Limited EFL Writing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28604v1
- Date: Sat, 04 Jul 2026 17:48:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 00:25:06.078037
- Title: The Brand War: A Gamified AI-Feedback System for Time-Limited EFL Writing
- Title（参考訳）: ブランド戦争: タイムリミテッドEFLを書くためのゲーミフィケーションAIフィードバックシステム
- Abstract要約: ブランド戦争 (Brand War) は、ゲームメカニクスとフォーマティブなフィードバックを組み合わせたウェブベースのゲームライティングアプリケーションである。
学生は、AIフィードバックを受け取るためにレビューパスを使用して、求職を競うマーケティングインターンとしてロールプレイする。
学生は60分以内に最大5つのAIフィードバックパスを使用して、最終段階の人間による応募を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.830335318356164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Writing is cognitively demanding and anxiety-provoking for English as a Foreign Language (EFL) learners, especially under time pressure. This paper presents The Brand War, a web-based gamified writing application combining competitive game mechanics with iterative GPT-4.1-powered formative feedback for undergraduate EFL learners completing a timed narrative writing task. Students role-play as marketing interns competing for a job offer, using review passes to receive AI feedback, attack opponents, or shield their own passes while drafting a 500-word brand story. We conducted an exploratory single-session classroom study with 29 university EFL students in Taiwan to examine engagement patterns, whether iterative AI feedback improved writing performance across revisions, and how AI and human scores related to overall outcomes. Students wrote within 60 minutes, using up to five AI feedback passes before a final human-graded submission. Most (65.5%) used the AI feedback system, and within-student AI scores improved modestly across revisions (M = +3.7, SD = 7.4), with larger gains among students completing more cycles and significantly higher final- versus first-review scores among multi-cycle completers (p = .032). AI-assessed and human final scores showed strong convergent validity (r = 0.722, p < .001), and AI-feedback users scored descriptively, though not significantly, higher than non-users. Students maintained a high mean focus ratio (82.4%), and competitive mechanics were used sparingly, suggesting most prioritized writing over social interference even when available. Findings suggest embedding iterative AI scoring within a competitive game context is feasible and may scaffold writing improvement, with implications for EFL writing pedagogy and AI-mediated gamified learning design.
- Abstract（参考訳）: 文章作成は、特に時間的プレッシャーの下で、英語を外国語学習者(EFL)として認知的に要求し、不安を引き起こす。
本稿では,Web ベースのゲーミフィケーション・ライティング・アプリケーションである「ブランド・ウォー」について述べる。
学生は、求職を競うマーケティングインターンとしての役割を担い、レビューパスを使用してAIフィードバックを受けたり、相手を攻撃したり、あるいは500ワードのブランドストーリーを起草しながら自身のパスをシールドしたりする。
台湾の大学EFLの29人の学生を対象に,単セッションの授業調査を行い,反復的AIフィードバックがリビジョン全体の書き込み性能を改善したか,AIと人的スコアが全体的な成果にどのように影響したか,といったエンゲージメントパターンについて検討した。
学生は60分以内に最大5つのAIフィードバックパスを使用して、最終段階の人間による応募を行った。
ほとんどの(65.5%)がAIのフィードバックシステムを使用しており、学生のAIスコアはリビジョン(M = +3.7, SD = 7.4)を通じて緩やかに改善され、学生はより多くのサイクルを完了し、マルチサイクル・コンプリーマー(p = .032)のファイナル・対ファースト・レビュー・スコアが大幅に向上した。
AI評価と人間の最終スコアは、強い収束妥当性(r = 0.722, p < .001)を示し、AIフィードバックのユーザは、非ユーザよりもはるかに高いが、記述的に得点した。
学生は高い平均焦点比(82.4%)を維持しており、競争の仕組みは緩やかに使われており、社会的な干渉よりも最も優先された書き方であることが示唆された。
競合するゲームコンテキストに反復AIスコアを埋め込むことは実現可能であり、EFLがペタギーを書くことやAIを介するゲーミフィケーション学習設計に影響を及ぼす可能性がある。
関連論文リスト
- Student Evaluation of Repeated AI Feedback Across a Semester of Writing [0.0]
学生は、均一なプロンプトを使用して、自己選択されたAIツールからフィードバックを得て評価した。
学生たちは、フィードバックが役に立つことや、実行可能なことの方が多いことに気付きました。
この研究は、AIフィードバックの統合に関する記述的な教室証拠に貢献している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-17T16:53:00Z) - PaperMentor: A Human-Centered Multi-Agent Writing Tutor for AI Research Papers on Overleaf [51.79108552674703]
We present PaperMentor, a human-centered writing assistant system that delivers actionable suggestions as Overleaf-native inline comments。
PaperMentorは、既存の研究者の執筆アドバイスから慎重にキュレートされた専門的なスキルライブラリを、論文執筆のさまざまな側面をカバーする12の専門エージェントに統合する。
ユーザ調査では、生成したコメントの90.6%が実行可能であり、67.5%が有効であると評価され、GPT-5.2のベースラインをスキルライブラリを使用せずに大幅に上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-07T22:17:15Z) - Stop Automating Peer Review Without Rigorous Evaluation [51.53099943385505]
このポジションペーパーは、今日のAIシステムは、論文レビューの作成に使用すべきではない、と論じている。
1)AIレビュアーは、視点の多様性を低下させる論文内および新聞内における過剰な合意の隠れた効果を示す。
ピアレビューの危機に対処するには、ピアレビューの自動化の科学が必要です。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-04T22:41:04Z) - Exploring how EFL students talk to and through AI to develop texts [15.134980087210025]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-06T04:51:05Z) - Exposía: Academic Writing Assessment of Exposés and Peer Feedback [56.428320613219306]
高等教育における文章とフィードバックアセスメントを結びつける最初の公開データセットであるExposaを提示する。
我々はExposaを使って,(1)提案の自動スコアリング,(2)学生レビューの2つのタスクに対して,最先端のオープンソース大言語モデル(LLM)をベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-10T11:33:26Z) - 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) - Evaluating GPT-4 at Grading Handwritten Solutions in Math Exams [48.99818550820575]
我々は、最先端のマルチモーダルAIモデル、特にGPT-4oを利用して、大学レベルの数学試験に対する手書きの応答を自動的に評価する。
確率論試験における質問に対する実際の学生の反応を用いて, GPT-4oのスコアと, 様々なプロンプト技術を用いて, 人間の学級のスコアとの整合性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:51:47Z) - 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) - My Teacher Thinks The World Is Flat! Interpreting Automatic Essay
Scoring Mechanism [71.34160809068996]
最近の研究では、自動スコアリングシステムが常識的な敵対的サンプルになりやすいことが示されています。
近年の解釈能力の進歩を活かし,コヒーレンスやコンテント,関連性といった特徴がスコアリングの自動化にどの程度重要であるかを見出す。
また、モデルが意味的に世界知識や常識に基づかないことから、世界のような虚偽の事実を追加することは、それを減らすよりもむしろスコアを増加させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-27T06:19:20Z) - Evaluation Toolkit For Robustness Testing Of Automatic Essay Scoring
Systems [64.4896118325552]
モデル逆算評価スキームと関連するメトリクスを用いて、現状のAESモデルを評価する。
AESモデルは非常に過大評価されていることがわかった。質問の話題に関係のない内容の重い修正(25%まで)でさえ、モデルが生み出すスコアを低下させることはない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T03:49:43Z)
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。