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Revue systématique des grands modèles de langage dans la recherche sur l'écriture en langue seconde : le cas de ChatGPT

Huang Guanyu ,  

摘要

Avec le développement rapide des grands modèles de langage, l'intérêt pour leurs applications ne cesse de croître, notamment dans le domaine de l'enseignement des langues secondes. L'attention se porte de plus en plus sur la manière dont les grands modèles de langage, représentés par ChatGPT, peuvent améliorer les compétences d'écriture en langue seconde. La littérature existante se concentre souvent sur les dimensions théoriques de ces défis et opportunités, tandis que cette revue systématique met l'accent sur les recherches empiriques, en particulier celles réalisées entre 2022 et 2024 sur l'impact de ChatGPT sur l'écriture en langue seconde chez les apprenants adultes, visant à fournir des références pratiques aux éducateurs et développeurs. Cette revue définit quatre objectifs précis : ① résumer les théories et méthodes appliquées des grands modèles de langage dans l'écriture en langue seconde ; ② examiner leurs applications pédagogiques et les stratégies pour pallier leurs limites ; ③ évaluer leur efficacité à soutenir l'écriture en langue seconde ; ④ identifier les lacunes de recherche et les tendances émergentes pour guider les recherches et pratiques futures. Cette étude suit le cadre PRISMA pour les revues systématiques et méta-analyses, prenant ChatGPT comme étude de cas, collectant systématiquement et intégrant les bases théoriques et méthodologiques, tout en évaluant les résultats et effets des applications. De plus, l'article révèle un décalage entre les avancées technologiques et les pratiques d'enseignement de l'écriture en langue seconde. Réduire cet écart nécessite non seulement une expertise technique, mais aussi une compréhension approfondie des besoins éducatifs, soulignant ainsi l'importance du développement d'outils conviviaux et de la formation des enseignants.

关键词

revue systématique; écriture en langue seconde; ChatGPT; applications de l'intelligence artificielle en éducation

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