Voice Interaction With Conversational AI Could Facilitate Thoughtful Reflection and Substantive Revision in Writing

要約

よく書くには、アイデアを表現するだけでなく、リフレクションによって促進されるプロセスであるリビジョンを通じてアイデアを改良する必要があります。
以前の調査では、執筆センターチューターセッションのような対話を通じて提供されたフィードバックは、静的フィードバックと比較して作家が自分の仕事についてより思慮深く反映するのに役立つことが示唆されています。
マルチモーダルの大手言語モデル（LLMS）の最近の進歩は、書面でインタラクティブで表現力豊かな音声ベースの反射をサポートするための新しい可能性を提供するようになりました。
特に、LLMで生成された静的フィードバックは会話のスターターとして再利用できることを提案し、作家が明確化を求め、例を要求し、フォローアップの質問をすることができることを提案します。
音声ベースの相互作用は、この会話の交換を自然に促進し、作家の高次懸念との関わりを促進し、それらの反射の反復的な改良を促進し、テキストベースの相互作用と比較して認知負荷を減らすことができると主張します。
これらの効果を調査するために、テキストと音声入力が作家の反省とその後の改訂にどのように影響するかを探る形成研究を提案します。
この研究の調査結果は、インテリジェントでインタラクティブなライティングツールの設計を通知し、LLM駆動の会話エージェントとの音声ベースの相互作用が反省と改訂をサポートする方法についての洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Writing well requires not only expressing ideas but also refining them through revision, a process facilitated by reflection. Prior research suggests that feedback delivered through dialogues, such as those in writing center tutoring sessions, can help writers reflect more thoughtfully on their work compared to static feedback. Recent advancements in multi-modal large language models (LLMs) now offer new possibilities for supporting interactive and expressive voice-based reflection in writing. In particular, we propose that LLM-generated static feedback can be repurposed as conversation starters, allowing writers to seek clarification, request examples, and ask follow-up questions, thereby fostering deeper reflection on their writing. We argue that voice-based interaction can naturally facilitate this conversational exchange, encouraging writers’ engagement with higher-order concerns, facilitating iterative refinement of their reflections, and reduce cognitive load compared to text-based interactions. To investigate these effects, we propose a formative study exploring how text vs. voice input influence writers’ reflection and subsequent revisions. Findings from this study will inform the design of intelligent and interactive writing tools, offering insights into how voice-based interactions with LLM-powered conversational agents can support reflection and revision.

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