Details

Autor(en) / Beteiligte

• Silva, Antonio Marcio Da
• Rottava, Lucia

Titel

Densidade lexical em textos gerados pelo ChatGPT: implicações da inteligência artificial para a escrita em línguas adicionais

Ist Teil von

• Texto livre, 2024, Vol.17

Ort / Verlag

Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG

Erscheinungsjahr

2024

Quelle

Free E-Journal (出版社公開部分のみ）

Beschreibungen/Notizen

• Resumo O avanço tecnológico tem tido um grande impacto na produção escrita, especialmente em Línguas Adicionais (LAs). Embora a tecnologia tenha trazido novas oportunidades para o ensino de LAs, ela também apresenta desafios, incluindo preocupações sobre a complexidade da escrita e a autenticidade dos trabalhos dos alunos. Uma dessas ferramentas é o ChatGPT, plataforma de inteligência artificial (IA) que tem sido objeto de debates desde sua popularização em 2022. Este estudo analisa um corpus composto por seis tarefas produzidas pelo ChatGPT em cinco idiomas (alemão, espanhol, francês, italiano e português), considerando os níveis de proficiência propostos pelo Quadro Comum Europeu de Referência para Línguas (CEFR), que totalizou 2991 textos e 706,401 palavras. Os dados foram gerados por alunos em um laboratório de informática em uma universidade britânica a partir de 100 diferentes perfis na plataforma do ChatGPT, seguindo instruções dos pesquisadores. A análise dos dados utiliza a linguística sistêmico-funcional (LSF) e o conceito de densidade lexical ( Halliday, 1985, 1987, 1993; Halliday; Matthiessen, 2014) para investigar a complexidade dos textos produzidos, dado que a complexidade lexical está relacionada à proficiência na escrita, na qual textos mais avançados usam proporcionalmente mais “palavras de conteúdo” (nomes, verbos, adjetivos e alguns advérbios de modo). Os resultados revelam que o ChatGPT não segue as instruções das tarefas quanto ao número de palavras solicitadas, impactando, assim, no cálculo da densidade lexical, nem produz textos que mostram diferenças significativas da densidade lexical entre as línguas adicionais e níveis de proficiência. Abstract Technological advancement has had a significant impact on written production, especially in Additional Languages (ALs). Although technology has brought new opportunities for AL teaching, it also poses challenges, including concerns about the complexity of writing and the authenticity of students’ work. One such tool is ChatGPT, an artificial intelligence (AI) platform that has been the subject of debate since its popularization in 2022. This study analyses a corpus consisting of six tasks produced by ChatGPT in five languages (German, Spanish, French, Italian, and Portuguese), considering the proficiency levels proposed by the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR), totalling 2991 texts and 706,401 words. The data were generated by students in a computer lab at a British university from 100 different profiles on the ChatGPT platform, following the researchers’ instructions. Data analysis employs Systemic Functional Linguistics (SFL) and the concept of lexical density ( Halliday, 1985, 1987, 1993; Halliday; Matthiessen, 2014) to investigate the complexity of the produced texts, as lexical complexity is related to proficiency in writing, where more advanced texts proportionally use more “content words” (nouns, verbs, adjectives, and some adverbs of manner). The results reveal that ChatGPT does not adhere to task instructions regarding the requested word count, thereby impacting the calculation of lexical density, nor does it produce texts that show significant differences in lexical density among additional languages and proficiency levels.