Gendered Syntax in AI-Assisted Academic Writing in Nigerian Universities
Notice bibliographique
Résumé
This study examined gendered syntactic patterns in AI-assisted academic writing among students in the Department of English and Literature, Alvan Ikoku Federal University of Education, Owerri. This study was motivated by growing concerns that AI-assisted writing tools, while supporting academic literacy, may unconsciously reproduce sociocultural biases through sentence structure. Anchored on Halliday’s Systemic Functional Linguistics (SFL) theory, the analysis focused on transitivity patterns, agency, and participant roles in selected academic texts. The data comprised a purposively selected corpus of AI-assisted and human-written academic texts. These texts were analyzed to determine how material, relational, and mental processes, as well as active and passive constructions, were used to represent gendered subjects. The findings indicated that AI-assisted texts frequently reproduced conventional syntactic patterns that foregrounded masculine agency while backgrounding feminine roles through passivation and relational clauses. These tendencies reflected broader sociocultural ideologies embedded in language use rather than deliberate technological bias. The study concluded that although AI-assisted academic writing enhanced textual organization and linguistic accuracy, it can subtly reproduce gendered discursive patterns. This study, therefore, recommended integrating critical language awareness and responsible AI literacy into academic writing instruction to promote more gender equitable language practices in Nigerian universities.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».