Problem of cheating with neural networks in language learning; Язык. Общество. Образование

Bibliographische Detailangaben
Parent link:	Язык. Общество. Образование.— 2023.— С. 141-148
1. Verfasser:	Зайда А. В.
Körperschaft:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Школа базовой инженерной подготовки Отделение иностранных языков
Weitere Verfasser:	Согуляк Я. А. (научный руководитель), Аксёнова Н. В. Наталия Валерьевна
Zusammenfassung:	This study explores the performance of commercially available large language models in common language learning tasks. Structure and working principles of neural networks were considered to hypothesize which tasks would perform better. Experiments were conducted to verify the assumptions. Several variants of task adaptations were compared in tests to discover the most resistant to cheating Текстовый файл
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	2023
Schriftenreihe:	Актуальные векторы исследований и подходы в современной лингвистике
Schlagworte:	электронный ресурс труды учёных ТПУ language learning cheating large language models task evaluation task adaptation
Online-Zugang:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77924
Format:	MixedMaterials Elektronisch Buchkapitel
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=671978

Online