赤ペンからアルゴリズムへ：L2学習者は人間のフィードバックと自動フィードバックにどう関わるか？

過去10年間で自動化されたライティングフィードバックツールの普及は顕著であった。ChatGPTのような人工知能（AI）ツールが注目を集める一方で、第二言語（L2）ライティングの形成的評価を支援するために広く使用されているCriterion®のような自動作文評価ツールも、カリキュラムの目標に沿うため教育現場で依然として重要である。これまでの研究は主に文法、用法、機構の誤りに対する自動書面訂正フィードバック（AWCF）への学習者の関わりに焦点を当てており、文章レベル（スタイル、構成、展開）のフィードバックへの関わりを検証したものは少ない。本研究はこのギャップを埋めるために、Criterion®が生成するすべてのフィードバックカテゴリ（AWCFおよび文章レベル）へのL2学習者の関与を調査し、教師からのフィードバックとの比較を行った。38名のESLおよびEFL学習者を対象に実際の教室環境で10週間研究を実施した。混合手法を採用し、3つのライティング課題の初稿と改訂稿、シンクアラウドプロトコル、刺激想起面接を分析した。結果は、教師とCriterionの訂正フィードバックに対する学習者の関与は同程度であるが、教師の文章レベルフィードバックに対してはより高い関与が見られ、これは教師フィードバックへの信頼度の高さに起因すると結論づけられた。これらの発見は、教師フィードバックと自動化ツールの利点を最大化するために、L2ライティングクラスにおける自動化ツールと教師フィードバックの最適な統合方法に関する示唆をもたらす。