Exploring EFL Teachers' Strategies in Employing AI Chatbots in Writing Instruction to Enhance Student Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) has become a powerful tool in English as a Foreign Language (EFL), offering significant prospects for improving language learning and teaching. Recently, the incorporation of chatbots, one of the advanced AI language models, in EFL writing has garnered interest. This study aims to investigate the use of AI chatbots in EFL writing instruction, driven by their potential to stimulate student engagement across affective, behavioral, and cognitive engagement. The main objective was to evaluate student engagement levels with AI chatbots and assess EFL teachers' strategies for stimulating this engagement. Utilizing a mixed-methods design, the research involved 40 students and two faculty members, employing questionnaires and semi-structured interviews for data collection. Quantitative data was analyzed using SPSS, and qualitative insights were obtained through thematic analysis of interview transcripts. Findings indicate that AI chatbots significantly improve student engagement, evidenced by high affective, behavioral, and cognitive engagement levels. The study identifies three effective strategies teachers use: personalized feedback, gamification, and interactive writing assignments. The research findings show the potential benefits of integrating AI chatbots into EFL writing instruction, facilitating informed decisions to optimize technology usage through understanding student engagement levels and effective teaching strategies, eventually enhancing student learning outcomes.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».