Teaching students to write academic papers through the use of generative artificial intelligence tools

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Importance. Currently, there is an increasing use of generative artificial intelligence (AI) tools in foreign languages teaching, particularly in writing. Generative AI stands out for its ability to provide users with evaluative feedback, which allows students to correct and improve their written work. Some scholars have argued for the inclusion of extracurricular interaction with generative AI in traditional teaching methods in order to utilize its linguistic and didactic potential for revising drafts. However, the effectiveness of these teaching methods has not always been a focus of scientific research. The purpose of the study is to devise a methodology for instructing students in writing in a foreign language, incorporating their extracurricular engagement with one of the instruments of generative AI, which provides feedback. Additionally, it aims to test the efficacy of this approach during experimental instruction.Materials and Methods. The study involved second-year students of the specialty 45.05.01 “Translation and Translation Studies” of Lipetsk State Technical University. The participants of the control group (N = 25) are trained according to the traditional teaching method of writing in a foreign language, which does not involve the use of generative AI tools. The participants of the experimental group (N = 25) used the author’s methodology, which implies their extracurricular interaction with one of the tools of generative AI (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). The aspects of control in the study are the following writing skills: a) writing a business letter; b) writing an essay of a contrastive and comparative nature; c) writing an essay of an argumentative nature; d) writing a film or book review. The Student’s t-test is used as a method of statistical data processing. Results and Discussion. During the experimental training, it is proved that the innovative author’s method of teaching students writing in a foreign language, including extracurricular interaction of students with generative artificial intelligence tools, is more effective than traditional teaching methods in developing students’ writing skills: writing a business letter (t = 3.19 at p = 0.001), writing essays of a contrastive and comparative nature (t = 3.19 at p = 0.002), writing essays of an argumentative nature (t = 2.28 at p = 0.001), writing a film or book review (t = 2.46 at p = 0.001).Conclusion. The novelty of the research lies in the development of a step-by-step methodology for teaching students writing in a foreign language, including extracurricular interaction of students with one of the generative artificial intelligence tools (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). Based on the feedback they received from the AI, the students finalized draft versions of their work. The proposed methodology can be used in teaching students and students writing in a foreign language in secondary schools and universities.

About the authors

O. N. Khaustov

Lipetsk State Technical University

Email: o.khaustov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-6947-4397

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Foreign Languages Department

30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398042, Russian Federation

T. Yu. Tormyshova

Lipetsk State Technical University

Email: tatyanalip@list.ru
ORCID iD: 0009-0005-2435-7359

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Foreign Languages Department

30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398042, Russian Federation

N. I. Sukhanova

Lipetsk State Technical University

Author for correspondence.
Email: nataljasukhanova2009@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6029-8206

Cand. Sci. (Education), Senior Lecturer of Foreign Languages Department

30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398042, Russian Federation

References

  1. Sysoyev P.V. (2024). The use of artificial intelligence technologies in foreign language teaching: the subject of methodological works for 2023 and prospects for further research. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 2, pp. 294-308. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-294-308, https://elibrary.ru/cwzkhs
  2. Park J. (2019). An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing. Multimedia-Assisted Language Learning, vol. 22, no. 1, pp. 112-131. https://doi.org/10. 15702/mall.2019.22.1.112
  3. Ghufron M.A., Rosyida F. (2018). The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writ-ing. Lingua Cultura, vol. 12, no. 4, pp. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582
  4. Kim H.S., Cha Y., Kim N.Y. (2021). Effects of AI chatbots on EFL students’ communication skills. Korean Journal of English Language and Linguistics, vol. 21, pp. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.21..202108.712 4
  5. Haryanto E., Ali R. (2018). Students’ attitudes towards the use of Artificial Intelligence SIRI in EFL learning at one public university. International Seminar and Annual Meeting BKS-PTN Wilayah Barat, vol. 1, no. 1, pp. 190-195.
  6. Burov V.A., Popova N.V. (2023). Modern methods of introducing structural and content gamification in the process of teaching a foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 74-80. (In Russ.) https://elibrary.ru/tlxvwr
  7. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2024). Method of teaching students’ foreign language creative writing based on evaluative feedback from artificial intelligence. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 1 (67), pp. 115-135. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly
  8. Tormyshova T.Yu., Ryazantseva T.Yu., Sukhanova N.I. (2024). Teaching students of linguistics to write essays in a foreign language based on working with the Criterion automated assessment system. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 1, pp. 99-108. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr
  9. Pribytkova A.A., Tormyshova T.Yu., Khaustov O.N. (2024). The use of the Criterion automated assessment system in teaching students of language specialties to write essays in a foreign language: the results of an expe-rimental test. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 2, pp. 378-389. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl
  10. Perdana I., Farida M. (2019). Online grammar checkers and their use for EFL writing. Journal of The role of Grammarly in assessing English Teaching, Applied Linguistics and Literatures (JETALL), vol. 2, no. 2, pp. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
  11. Dembsey J.M. (2017). Closing the Grammarly® gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program. The Writing Center Journal, vol. 36, no. 1, pp. 63-100.
  12. Jayavalan K., Razali A.B. (2018). Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing. International Research Journal of Education and Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 1-6.
  13. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. (2019). Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study. European Journal of English Language Teaching, vol. 5, issue 1, pp. 146-162. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
  14. Korenev A.A. (2024). Strategies of using artificial intelligence for written corrective feedback in language edu-cation. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19. Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 2, pp. 68-77. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-5, https://elibrary.ru/hizddu
  15. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2024). Method for teaching foreign language creative writing to students within the framework “learner – teacher – artificial intelligence”. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19. Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 2, pp. 38-54. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-3, https://elibrary.ru/ivcgto
  16. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2023). ChatGPT in students’ research: to forbid or to teach? Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 276-301. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz
  17. Sysoev P.V., Filatov E.M., Evstigneev M.N., Polyakov O.G., Evstigneeva I.A., Sorokin D.O. (2024). A matrix of artificial intelligence tools in pre-service foreign language teacher training Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 3, pp. 559-588. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme
  18. Almusharraf N., Alotaibi H. (2023). An error-analysis study from an EFL writing context: human and auto-mated essay scoring approaches. Technology, Knowledge and Learning, vol. 28, pp. 1015-1031. https://doi.org/10.1007/s10758-022-09592-z
  19. Guo K., Wang D. (2024). To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feed-back in EFL writing. Education and Information Technologies, vol. 29, issue 7, pp. 8435-8463. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
  20. Mizumoto A., Eguchi M. (2023). Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring. Research Methods in Applied Linguistics, vol. 2, issue 2, art. 100050. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
  21. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2023). Method of the development of students’ foreign language communication skills based on practice with a chatbot. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Educa-tion, no. 3 (63), pp. 201-218. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew
  22. Sysoyev P.V. (2024). Ethics and AI-plagiarism in an academic environment: students’ understanding of com-pliance with author’s ethics and the problem of plagiarism in the process of interaction with generative artificial intelligence. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 33, no. 2, pp. 31-53. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».