ChatGPT and EFL/ESL Writing: A Systematic Review of Advantages and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) has initiated a new era in education with significant potential to revolutionize teaching and learning. ChatGPT has attracted scholars' interest in exploring its beneficial aspects and constraints for enhancing teaching methods and learning experiences. This systematic review aims to investigate the advantages and challenges of ChatGPT for EFL/ESL writing. The data was gathered from three databases, namely Web of Science, Science Direct, and ERIC, between November 2022 and January 2024. A total of 182 publications were gathered using precise keywords, and the 15 most pertinent articles were selected following the PRISMA flowchart. Findings show that ChatGPT can enhance writing efficiency and creativity, improve writing proficiency, and personalize learning experiences. It can also reduce teachers' workload by offering automated evaluation, feedback, and support for revision. The results also show that despite its potential advantages for both instructors and learners, it presents some challenges, such as overreliance, decreased motivation, learning loss, identifying errors at the deep level of the language, offering inconsistent and complex feedback, and issues with academic integrity and originality. The detailed findings and their implications for practice and policy are discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».