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Literaturnachweis - Detailanzeige

 
Autor/inn/enJansen, Thorben; Höft, Lars; Bahr, Luca; Fleckenstein, Johanna; Möller, Jens; Köller, Olaf; Meyer, Jennifer
TitelComparing Generative AI and Expert Feedback to Students' Writing: Insights from Student Teachers.
Gefälligkeitsübersetzung: Feedback von generativer KI versus Expertenfeedback zum argumentativen Schreiben in der Sekundarstufe: Einblicke von Lehramtsstudierenden.
QuelleIn: Psychologie in Erziehung und Unterricht, 71 (2024) 2, S. 80-92Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext  Link als defekt meldenVerfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0342-183X
DOI10.2378/peu2024.art08d
SchlagwörterKünstliche Intelligenz; Referendar; Referendarin; Schuldienst; Feedback; Unterweisung; Sprachmodell; Computerunterstütztes Verfahren; Beurteilung
AbstractFeedback is crucial for learning complex tasks like writing, yet its creation is time-consuming, often leading to students receiving insufficient feedback. Generative artificial intelligence, particularly Large Language Models (LLMs) like ChatGPT 3.5-Turbo, has been discussed as a solution for providing more feedback. However, there needs to be more evidence that AI-feedback already meets the quality criteria for classroom use, and studies have yet to investigate whether LLM-generated feedback already seems useful to its potential users. In our study, 89 student teachers evaluated the usefulness of feedback for students' argumentative writing, comparing LLM against expert-generated feedback without receiving information about the feedback source. Participants rated LLM-generated feedback as useful for revision in 59% of texts (compared to 88% for expert feedback). 23% of the time, participants preferred to give LLM-generated feedback to students. Our discussion focuses on the conditions in which AI-generated feedback might be effectively and appropriately used in educational settings. (ZPID).
Erfasst vonLeibniz-Institut für Psychologie, Trier
Update2024/3
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