Research Methods in Applied Linguistics· 2026Q1
Görev Katılımı Üzerine Yapay Zeka Destekli Tematik Yeniden Analiz
Task engagement through the lens of generative artificial intelligence: A thematic reanalysis of Lambert, Philp and Nakamura (2017)
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Üretken yapay zeka (GenAI), Görevde Kullanım İçinde Katılım (ELU) çerçevesi rehberliğinde, bir öğrenci söylem veri setinde beş tema (açıklama, onaylama, eleştirel düşünme, öz-değerlendirme, öz-sunum) belirledi ve bu temalar geçici olarak Dil Kullanımında Kendini İfade (SELU) olarak adlandırıldı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Üretken yapay zeka, görev katılımı üzerine Lambert ve ark. (2017) tarafından sağlanan bir veri setini yeniden analiz etmek için kullanıldı.
- Rehberli Yapay Zeka Tematik Analiz (GAITA) prosedürü, Görevde Kullanım İçinde Katılım (ELU) çerçevesini kullandı.
- Beş tema belirlendi: açıklama, onaylama, eleştirel düşünme, öz-değerlendirme ve öz-sunum.
- İnsan-GenAI etkileşimi yoluyla geçici olarak Dil Kullanımında Kendini İfade (SELU) adlı yeni bir kodlama şablonu geliştirildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This brief report presents initial results from ongoing research on using generative artificial intelligence (GenAI) in task engagement research. We report a thematic reanalysis of the dataset from Lambert, Philp and Nakamura (2017) using MAXQDA Tailwind and Guided AI Thematic Analysis (GAITA) (Nguyen-Trung, 2025). Lambert et al. (2017) operationalised task engagement in terms of frequencies of language forms serving specific functions in learners’ discourse. This discourse analytic framework was termed Engagement in Language Use (ELU) (Lambert & Aubrey, 2023). ELU was provided to the GenAI as an initial analytic template to guide but not limit the analysis. The GAITA procedure identified five themes in the dataset - disclosure, affirmation, critical thinking, self-assessment, and self-presentation - each with sub-clusters and codes. Results provide an initial dataset-specific coding template and analytic heuristic, generated through human-GenAI interaction, provisionally termed Self-Expression in Language Use (SELU). The results raise questions for task engagement theory and demonstrate affordances of GAITA for future task engagement research.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Research Methods in Applied Linguistics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İnsan Faktörleri ve Ergonomi
Human Factors and ErgonomicsSocial Sciences