A semi-systematic review of research on generative artificial intelligence (GenAI) in second-language acquisition (SLA)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The release of ChatGPT in November 2022 led to a surge in research in Artificial Intelligence in Education (AIED), revealing new opportunities in education. In language learning, generative text models offer valuable affordances, such as supporting writing and reading comprehension. However, concerns related to academic integrity remain. As we approach the two-year milestone since the release of ChatGPT, the scientific community is immersed in an influx of publications in this rapidly evolving field. This necessitates an examination of the early state of research regarding the pedagogical implementation of GenAI in language learning. The semi-systematic review presented in this paper analyzes 12 primary studies of GenAI in language learning. The aim is to unveil overarching trends in the early research related to (1) participant and study characteristics and (2) key research themes. The results of this semi-systematic review revealed distinct trends. Two primary themes emerged: investigating learning and assessment Affordances and examining learner and teacher Perceptions. The implications of this semi-systematic review for future research will also be explored. Thus, this review provides valuable insights into the current state of research regarding GenAI’s role in language learning, paving the way for future investigations.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle