Writing with automatic speech recognition: Examining user’s behaviours and text quality (lexical diversity)
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the potential of Automatic Speech Recognition (ASR) as a writing tool by investigating user behaviours (strategies henceforth) and text quality (lexical diversity) when users engage with the technology. Thirty English second language writers dictated texts into an ASR system (Google Voice Typing) while also using optional additional input devices, such as keyboards and mice. Analysis of video recordings and field observations revealed four strategies employed by users to produce texts: use of ASR exclusively, ASR in tandem with keyboarding, ASR followed by keyboarding, and ASR followed by both keyboarding and ASR. These strategies reflected cognitive differences and text generation challenges. Text quality was operationalized through lexical diversity metrics. Results showed that ASR use in tandem with keyboarding and ASR followed by both keyboarding and ASR yielded greater lexical diversity, whereas the use of ASR exclusively or ASR followed by keyboarding had lower diversity. Findings suggest that the integrated use of ASR and keyboarding activates dual channels, thus dispersing cognitive load and possibly improving text quality (i.e. lexical diversity). This exploratory study demonstrates potential for ASR as a complementary writing tool and lays groundwork for further research on the strategic integration of ASR and keyboarding to improve the quality of written texts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».