Prompt Literacy as an Enhancer of Students' Academic Writing in Higher Education Institutions: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Prompt literacy has emerged as a pivotal concept in academic writing, particularly within higher education. This systematic literature review (SLR) critically examines and synthesizes research conducted between 2020 and 2025 on using prompting strategies to enhance academic writing among university students. The review aims to identify the types of prompts employed, evaluate their pedagogical effectiveness, explore the contexts of their implementation, and assess the outcomes associated with their use. The SLR followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology, encompassing four key stages: data search and collection, selection criteria, data extraction, and data analysis. A two-stage screening process—pre-screening and final eligibility selection—was applied to ensure the inclusion of relevant studies. Findings reveal that 40.5% of the reviewed studies (n=17) adopted a mixed methods research design, reflecting a growing trend toward integrating qualitative and quantitative insights. A central theme across the literature is the critical role of prompt formulation in maximizing the benefits of AI technologies for academic writing. Effective prompts significantly enhanced students' engagement, critical thinking, and writing proficiency. The review also highlights the CLEAR framework as a guiding model for implementing prompting strategies, with implications spanning pedagogical practices, technological integration, and institutional policy development. This review underscores the transformative potential of well-designed prompting strategies in higher education. It calls for a more nuanced understanding of prompt literacy as a foundational skill in the digital age, advocating for targeted interventions and policy support to foster its development. The findings contribute to the growing knowledge of academic writing enhancement and provide actionable insights for educators, instructional designers, and policymakers.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».