[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出了EAP-AIAS，一种五级框架，将人工智能评估量表（AIAS）适配于英语学术用途（EAP）语境，实现生成式人工智能在EAP评估中的结构化整合，同时维护学术诚信并支持语言发展。该框架将写作、演示和研究任务中的AI使用从“无AI”到“完全AI”进行分类，为教育工作者提供一种具有教学依据的伦理AI使用工具。

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.

研究动机与目标

• 解决在不损害学术诚信的前提下，将生成式人工智能整合到EAP教学中的日益严峻挑战。
• 针对EAP学习者特有的需求（即语言熟练度与学术文化适应），对现有人工智能评估量表（AIAS）进行调整。
• 为EAP教育工作者提供一个结构化、灵活的评估框架，以支持在AI整合任务中的教学决策。
• 探索该框架在各类EAP评估类型（包括写作、演示和研究项目）中的实际应用。
• 促进语言教育中伦理且具有教学依据的AI整合，为学生迎接AI增强的学术与职业未来做好准备。

提出的方法

• 将原始人工智能评估量表（AIAS）改编为针对EAP学习环境的特定版本，即EAP-AIAS。
• 定义五个不同的AI使用层级，从“无AI”到“完全AI”，并为每个层级提供清晰的描述，以指导评估与教学。
• 将EAP-AIAS应用于各类EAP评估类型，包括学术写作、口头演示和研究项目，以确保广泛适用性。
• 在EAP的双重目标（提升语言熟练度与促进学术文化适应）框架内界定AI使用。
• 为教育工作者提供一种决策工具，以在AI辅助学习中平衡创新与学术诚信。
• 通过与EAP学习成果和评估标准对齐，将该框架融入教学实践。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能评估量表如何才能在英语学术用途（EAP）语境中实现有意义的适配？
• RQ2 在维护学术诚信的前提下，将生成式人工智能整合到EAP评估中时，关键考虑因素是什么？
• RQ3 EAP教育工作者如何应用结构化框架来评估并指导学生在写作、演示和研究任务中使用AI？
• RQ4 EAP-AIAS在多大程度上支持EAP学习者的语言发展与学术文化适应？
• RQ5 EAP-AIAS如何灵活应用于多种EAP评估形式，以确保教学相关性与伦理使用？

主要发现

• EAP-AIAS提供了一个五级框架，清晰区分了EAP任务中可接受的AI使用，从无AI到完全AI整合。
• 该框架同时支持语言发展与学术文化适应，回应了EAP教育的双重重点。
• EAP-AIAS使教育工作者能够就涉及AI的学生作品做出一致、透明且伦理上可辩护的判断。
• 该框架适用于多种EAP评估类型，包括写作、演示和研究项目，增强了其教学通用性。
• EAP-AIAS为机构应对语言教育中AI整合的挑战提供了一种可扩展且可适应的解决方案。
• 该框架将教育工作者定位为负责任AI使用的引导者，为学生未来在AI驱动的学术与职业环境中的发展做好准备。