Incorporating AI in foreign language education: An investigation into ChatGPT’s effect on foreign language learners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ChatGPT, an artificial intelligence application, has emerged as a promising educational tool with a wide range of applications, attracting the attention of researchers and educators. This qualitative case study, chosen for its ability to provide an in-depth exploration of the nuanced effects of AI on the foreign language learning process within its real-world educational context, aimed to utilize ChatGPT in foreign language education, addressing a gap in existing research by offering insights into the potential, benefits, and drawbacks of this innovative approach. The study involved 13 preparatory class students studying at the School of Foreign Languages at a university in Turkey. The students were introduced to ChatGPT through learning experiences over a span of four weeks by the researcher as a language teacher. The qualitative data collected from the interviews were analysed using thematic analysis. The findings suggest that ChatGPT positively affects students’ learning experiences, especially in writing, grammar, and vocabulary acquisition, and enhances motivation and engagement through its versatile and accessible nature in various learning activities. These insights contribute to understanding the utility and constraints of employing ChatGPT technology in foreign language instruction and can inform educators and researchers in developing effective teaching strategies and in designing curricula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».