ChatGPT and differentiated reading materials

Abstract

I 2023 var det en kraftig fremvekst i bruken av KI-baserte språkmodeller, som ChatGPT. Som følge av dette har det oppstått debatt rundt anvendelsen av disse verktøyene på forskjellige arenaer, inkludert i utdanning. En mulig anvendelse av KI i skolen er å bruke det til å omskrive tekster slik at de blir bedre egnet for elever som lærer engelsk som andrespråk. For å undersøke hvordan ChatGPT løser slike oppgaver, ble to typer forenklinger av litterære verk (graded readers) sammenlignet. Dette var menneskeskapte forenklede versjoner og KI-genererte forenklede versjoner fra ChatGPT 3.5. De leksikalske endringene i de forenklede variantene ble så analysert. Analysene inkluderer de leksikalske oversettelsesstrategiene som ble benyttet og ordfrekvensfordelingen. Funnene i denne studien tyder på at ChatGPT klarte å forenkle teksten ved å bruke leksikalske strategier og øke den totale ordfrekvensen. Videre viste analysene forskjeller mellom ChatGPT og menneskers oversettelser i måten ord, særlig lavfrekvente ord, ble fjernet og endret. Basert på resultatene argumenteres det for at de ulike resultatene kan tilsi at ChatGPT 3.5 og mennesker har forskjellige metoder for å redusere tekstlengde. I tillegg virker kvaliteter ved de litterære verkene, som høy forekomst av lavfrekvente ord, å være av betydning for hvor store likhetstrekk man kan finne mellom menneskegenererte og KI-genererte forenklinger. Alt i alt framstår ChatGPT 3.5 som en nyttig ressurs for å forenkle tekst, men lærere burde være klare over noen særtrekk ved forenklingsstilen som kan påvirke tekstens kvalitet.

In 2023, the use of AI chatbots, especially ChatGPT, witnessed a notable surge, sparking debate on the application of such tools in various domains, including education. One such application of AI is to use its generative capabilities to rewrite texts to be more suitable for students learning English as a second language. To investigate how ChatGPT solves this task, this study compared two types of simplified versions of literary works, referred to as graded readers, namely human-made graded readers and graded readers generated by ChatGPT 3.5. The focus of this study was the vocabulary choices of the two types of graded readers, and the comparison was based on an analysis of lexical strategies and word frequency. The results of this study suggest that ChatGPT managed to simplify the text, by means of using several lexical strategies and including a greater proportion of high frequency words. The findings also show differences between human-made and AI-generated graded readers in the ways that lexical items, such as low frequency words, were omitted and changed. Based on the lexical strategy results, it was hypothesised that these differences in strategy use may indicate an overall difference between how ChatGPT and humans adapt and shorten text. In addition, the findings indicate that characteristics of the literary works, such as the proportion of low-frequency words, seem to have an impact on the extent to which ChatGPT simplifies the vocabulary to the desired level. Overall, this study indicates that ChatGPT 3.5 could be a useful resource for teachers to simplify text, but it may require adjustments to accommodate its distinct simplification style.