[論文レビュー] The EAP-AIAS: Adapting the AI Assessment Scale for English for Academic Purposes

Jasper Roe, Mike Perkins+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2024

Online Learning and Analytics被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、英語学術目的用（EAP）の文脈に適応した生成AIの評価尺度（AI Assessment Scale）を基にした五段階のフレームワーク、EAP-AIASを紹介する。このフレームワークにより、学術的誠実性を保ちつつ、生成AIをEAP評価に構造的に統合することが可能となり、言語発達を支援する。フレームワークは、ライティング、プレゼンテーション、研究課題の各分野において、AI使用の度合いを「AIなし」から「完全なAI」まで分類し、教育者に倫理的かつ教育的根拠のある生成AIの使用を支援するための道具を提供する。

ABSTRACT

The rapid advancement of Generative Artificial Intelligence (GenAI) presents both opportunities and challenges for English for Academic Purposes (EAP) instruction. This paper proposes an adaptation of the AI Assessment Scale (AIAS) specifically tailored for EAP contexts, termed the EAP-AIAS. This framework aims to provide a structured approach for integrating GenAI tools into EAP assessment practices while maintaining academic integrity and supporting language development. The EAP-AIAS consists of five levels, ranging from "No AI" to "Full AI", each delineating appropriate GenAI usage in EAP tasks. We discuss the rationale behind this adaptation, considering the unique needs of language learners and the dual focus of EAP on language proficiency and academic acculturation. This paper explores potential applications of the EAP-AIAS across various EAP assessment types, including writing tasks, presentations, and research projects. By offering a flexible framework, the EAP-AIAS seeks to empower EAP practitioners seeking to deal with the complexities of GenAI integration in education and prepare students for an AI-enhanced academic and professional future. This adaptation represents a step towards addressing the pressing need for ethical and pedagogically sound AI integration in language education.

研究の動機と目的

• 生成AIをEAP指導に統合するという増大する課題に、学術的誠実性を損なわずに対処すること。
• 言語能力と学術的適応能力の両方が求められるEAP学習者に特化した、既存のAI評価尺度（AIAS）を再構築すること。
• AI統合タスクにおける教育的意思決定を支援する、構造的かつ柔軟な評価フレームワークをEAP教育者に提供すること。
• ライティング、プレゼンテーション、研究プロジェクトを含む、多様なEAP評価形式におけるフレームワークの実用的応用を検討すること。
• 将来的にAIを活用する学術的・職業的環境に備えるために、言語教育における倫理的かつ教育的根拠に基づいたAI統合を促進すること。

提案手法

• EAP学習環境に特化した文脈適合型バージョン、EAP-AIASに、元のAI評価尺度（AIAS）を再構築すること。
• 「AIなし」から「完全なAI」までの五段階のAI使用レベルを定義し、各レベルの明確な記述を提示することで、評価と指導を支援する。
• 学術的ライティング、口頭発表、研究プロジェクトを含む、さまざまなEAP評価形式にEAP-AIASを適用し、汎用性を確保すること。
• EAP教育の二重の目的、すなわち言語能力の向上と学術的適応能力の育成の両面においてAI使用を位置づけること。
• 革新性と学術的誠実性の両立を図る教育者向けの意思決定ツールを提供すること。
• EAP学習成果と評価基準に整合させることで、フレームワークを教育的実践に統合すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI評価尺度を、英語学術目的（EAP）の文脈で意味的に適切に再構築する方法は何か？
• RQ2 学術的誠実性を維持しつつ、生成AIをEAP評価に統合するにあたり、考慮すべき主な要因は何か？
• RQ3 EAP教育者が、ライティング、プレゼンテーション、研究課題の各分野における学生のAI使用を評価・指導するために、構造的フレームワークをどのように適用できるか？
• RQ4 EAP-AIASは、EAP学習者の言語発達と学術的適応能力の両面をどのように支援するか？
• RQ5 EAP-AIASは、多様なEAP評価形式に柔軟に適用可能であり、教育的関連性と倫理的使用を保証するにはどうすればよいか？

主な発見

• EAP-AIASは、EAPタスクにおけるAI使用の許容範囲を明確に区別する五段階のフレームワークを提供する。
• このフレームワークは、言語発達と学術的適応能力の両方を支援し、EAP教育の二重的焦点に対応する。
• EAP-AIASにより、教育者はAIを含む学生の学習成果について、一貫性があり、透明性があり、倫理的に説明可能な判断を下せる。
• フレームワークは、ライティング、プレゼンテーション、研究プロジェクトを含む、多数のEAP評価形式に適用可能であり、教育的多様性を高める。
• EAP-AIASは、言語教育におけるAI統合の課題に直面する教育機関にとって、スケーラブルで柔軟に適応可能なソリューションを提供する。
• フレームワークにより、教育者は責任あるAI使用の促進者としての役割を果たし、AIが浸透する将来的な学術的・職業的環境に備えた学生を育成できる。