Признаки сгенерированного текста в академическом дискурсе: проблема идентификации

Аннотация

Современный этап развития академического дискурса характеризуется значительными трансформациями, связанными с внедрением искусственного интеллекта (ИИ). Лицо «академического дискурса» меняется, что требует анализа и идентификации релевантной социально-коммуникативной деятельности в рамках дискурса. Появилась необходимость критического осмысления взаимодействия человека и ИИ в рамках академического взаимодействия, а именно с точки зрения экспертной идентификации сгенерированного текста по языковым признакам. Цель исследования – выявить языковые признаки сгенерированного русскоязычного текста в академическом дискурсе для идентификации устных и письменных академических текстов. Научная новизна исследования заключается в том, что впервые на базе библиометрических показателей представлен комплексный перечень признаков сгенерированного русскоязычного академического текста, полученный в результате анализа отечественных теоретических и экспериментальных исследований (авторский эксперимент с нейросетью с заданным промптом). Результаты исследования позволяют продемонстрировать языковые маркеры русскоязычного сгенерированного текста в рамках академического дискурса на данном синхронном языковом срезе.

Источники

1. Айдагулова А. Р. Особенности текстов, сгенерированных искусственным интеллектом // Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. 2023. № 4 (72).
2. Афанасьев Н. Д., Васильева А. А. Академический дискурс как основа формирования академической грамотности студента-международника // Przegląd Rusycystyczny. 2023. № 1 (181).
3. Безуглый Т. А., Ершова М. Е. Использование текстовых нейросетей и искусственного интеллекта в учебных работах студентов // Проблемы современного образования. 2023. № 5.
4. Капустина Л. В., Ермакова Ю. Д., Калюжная Т. В. ChatGPT и образование: вечное противостояние или возможное сотрудничество? // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2023. № 10. https://e-koncept.ru/2023/231099.htm
5. Кононенко А. П. Популяризация чат-ботов в лингвистическом и методическом аспектах // Преподаватель высшей школы в ХХI веке. Труды 20-й Юбилейной международной научно-практической конференции. Ростов-на-Дону, 2023.
6. Короткина И. Б. Академическая грамотность и методы глобальной научной коммуникации // Научный редактор и издатель. 2017. Т. 2. № 1. https://doi.org/10.24069/2542-0267-2017-1-8-13
7. Стеблецова А. О. Академический дискурс в западных исследованиях на рубеже XX–XXI вв.: эволюция направлений и концепций // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание. 2020. Т. 19. № 5. https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.5.1
8. Сысоев П. В., Филатов Е. М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301
9. Тактарова А. В. Амбивалентный характер оценивания образовательного процесса высшей школы периода COVID-19 в динамике (на примере прагмалингвистического опроса студентов) // Тактарова А. В., Черкасова М. Н. // Современные исследования социальных проблем. 2022. Т. 14. № 3.
10. Тельпов Р. Е., Ларцина С. В. Типовые различия естественных и сгенерированных нейронной сетью текстов в квантитативном аспекте // Научный диалог. 2023. Т. 12. № 7. https://doi.org/10.24224/2227-1295-2023-12-7-47-65
11. Туркулец И. А. Композиционные особенности текстов, сгенерированных chatgpt, как маркер несамостоятельности выполнения работ студентами // Правовая реальность в условиях цифровизации общества: материалы Всероссийской научно-практической конференции (г. Хабаровск, 9-11 ноября 2023 г.). Хабаровск: Дальневосточный государственный университет путей сообщения, 2023.
12. Черкасова Е. А. Комплекс команд по выполнению упражнений и заданий в рамках обучения грамматике английского языка студентов технических вузов посредством чат-бота ChatGPT // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2024. Т. 17. № 5. https://doi.org/10.30853/phil20240236
13. Шефиева Э. Ш., Бессарабова О. Н. Обучение иностранному языку студентов неязыкового вуза как технология развития критического мышления (возможности и ограничения в условиях цифровизации) // Вестник Южно-Уральского государственного гуманитарно-педагогического университета. 2023. № 2 (174).
14. Literacy in 3D: An Integrated Perspective in Theory and Practice / Green B., Beavis C. (Eds.). Camberwell, Victoria: Australian Council for Educational Research (ACER), 2012.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 6 июня 2024.
• Опубликована: 22 июля 2024.

Ключевые слова

• сгенерированный текст
• академический текст
• идентификация текста
• нейросеть
• академический дискурс
• generated text
• academic text
• identification of the text
• neural networks
• ChatGPT
• academic discourse

Copyright

© 2024 Автор(ы)
© 2024 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)