The need for critical digital literacies in generative AI-mediated L2 writing
Notice bibliographique
Résumé
This article asserts that the use of generative AI (GenAI) technologies for L2 writing needs to involve critical digital literacies. Drawing on the initial insights from a case study exploring the GenAI practices of secondary school students in Canada, this paper highlights emergent issues surrounding the dispositions of these learners towards these tools, the designs of platforms, and the material differences in the way these tools generate responses and encourage specific practices. Recognizing the inequalities that circumscribe the use of these technologies, this paper proposes materiality , indexicality , and ideology as key constructs that help develop an understanding of critical digital literacies relevant to GenAI-mediated L2 writing and digital multimodal composing. These constructs draw attention to how platform designs and other material processes, together with learner access to resources, can steer learners toward particular interactions and discourses. By understanding how GenAI platforms trained on large datasets can privilege certain ways of thinking and writing, L2 writers can develop a more critical perspective of how these technologies can shape the way we write ourselves into being.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,061 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».