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

Detalles Bibliográficos
Parent link:	Язык. Общество. Образование.— 2023.— С. 141-148
Autor principal:	Зайда А. В.
Autor Corporativo:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Школа базовой инженерной подготовки Отделение иностранных языков
Otros Autores:	Согуляк Я. А. (научный руководитель), Аксёнова Н. В. Наталия Валерьевна
Sumario:	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
Lenguaje:	inglés
Publicado:	2023
Colección:	Актуальные векторы исследований и подходы в современной лингвистике
Materias:	электронный ресурс труды учёных ТПУ language learning cheating large language models task evaluation task adaptation
Acceso en línea:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77924
Formato:	Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=671978

Internet