AI as an Impediment to Linguistic Creativity in English Language Learners: A Comprehensive Review of a Literature
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) in English language learning has sparked worries about how technology can affect English as a second language (ESL) learners’ creativity and deep learning processes. With the advancement of AI tools in the learning sector, ESL learners may learn the English language in entirely new ways. These AI tools make grammar correction, content creation, and writing support incredibly simple. The main issue is that these technologies may restrict learners’ creativity, ability to think critically, and ability to explore new ideas by automating language functions. Since AI tools offer standardized, formulaic recommendations, ESL learners could be dissuaded from experimenting with language or creating distinctive voices. This paper critically examines the growing concern that AI’s propensity for standardized writing may hinder ESL learners’ capacity for critical thought, original concept development, and in-depth introspection. Although AI is adept at managing writing’s technical parts, it lacks the contextual, cultural, and emotional intelligence that encourages creative expression. This review explores how AI affects creativity, highlighting its pros and cons. Besides, it advocates a comprehensive approach that uses AI to enhance human-led instruction rather than to replace it. To ensure that AI technology enhances rather than detracts from English language learners’ creative growth, this issue must be addressed.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».