Intricacia gramatical em textos gerados pelo ChatGPTem língua adicional: uma perspectiva sistêmico-funcional

Abstract

Die grammatische Intrikazität bezieht sich auf die Komplexität der syntaktischen Organisation von Satzkomplexen in einem Text. Diese Studie analysiert diese Intrikazität in einem Korpus von sechs Aufgaben im Portugiesischen als zusätzliche Sprache (PLA), die von ChatGPT erzeugt wurden. Die Satzkomplexe wurden untersucht, wobei die Interdependenz zwischen den Sätzen berücksichtigt wurde: Parataxe und Hypotaxe sowie das logisch-semantische System von Expansion und Projektion. Die Datenanalyse umfasste eine statistische Auswertung unter Verwendung von Python und SPSS sowie eine qualitative Bewertung einer Textprobe. Die Ergebnisse zeigten, dass die Korrelation zwischen grammatischer Intrikazität und lexikalischer Dichte im Allgemeinen dem von Halliday (1985) vorgeschlagenen Proportionalitätsprinzip folgt. Die Korrelation zwischen grammatischer Intrikazität und Kompetenzniveaus konnte jedoch in den von der KI erzeugten Texten nicht bestätigt werden, was darauf hindeutet, dass ChatGPT die Anweisungen zum Kompetenzniveau nicht konsequent befolgt. Hinsichtlich der Satzkomplexe überwogen hypotaktische Beziehungen, und die Textentwicklung erfolgte hauptsächlich durch Erweiterungen des Umfangs (+) und Intensivierung (x). Die Beiträge dieser Studie unterstreichen die Bedeutung für Lehrkräfte, die häufig KI zur Erstellung von Lehrmaterialien nutzen, auf die Komplexität und die logisch-semantische Organisation der Texte zu achten, was auch dazu beitragen kann, Texte zu identifizieren, die die akademische Integrität nicht wahren.Grammatical intricacy refers to the complexity of the syntactic organization of complex sentences in a text. This study analyzes this intricacy in a corpus of six Portuguese as an additional language tasks produced by Chatgpt. Sentence complexes were examined, considering the interdependence between sentences—parataxis and hypotaxis—and the logical-semantic system of expansion and projection. Data analysis included statistical treatment using Python and spss, as well as a qualitative evaluation of a sample of texts. The results indicated that the correlation between grammatical intricacy and lexical density generally follows what Halliday (1985) proposed in terms of proportionality. However, the correlation between grammatical intricacy and proficiency levels was not confirmed in the texts generated by artificial intelligence, indicating that Chatgpt does not consistently follow instructions regarding proficiency level. As for sentence complexity, hypotactic relations prevailed, and textual development occurred mainly through extension (+) and intensification (x) expansions. The contributions of this study highlight the importance of teachers who frequently use artificial intelligence to create teaching materials paying attention to the complexity and logical-semantic organization of texts, which also helps in identifying productions that do not follow the principles of academic integrity.La complejidad gramatical se refiere al grado de dificultad en la organizacion sintactica de las oraciones complejas en un texto. Este estudio analiza dicha complejidad en un corpus de seis tareas de portugués como lengua adicional producidas por Chatgpt. Se examinaron las oraciones complejas, teniendo en cuenta la interdependencia entre las oraciones (parataxis e hipotaxis) y el sistema lógico-semántico de expansión y proyección. El análisis de los datos incluyó un tratamiento estadístico, utilizando Python y spss, además de una evaluación cualitativa de una muestra de textos. Los resultados indicaron que la correlación entre la complejidad gramatical y la densidad léxica suele seguir lo que Halliday (1985) propuso en términos de proporcionalidad. Sin embargo, la correlación entre la complejidad gramatical y los niveles de competencia no se confirmó en los textos generados por la inteligencia artificial, lo que indica que Chatgpt no sigue de manera consistente las instrucciones relativas al nivel de competencia. En cuanto a las estructuras oracionales complejas, prevalecieron las relaciones hipotáticas, y el desarrollo textual se produjo principalmente mediante expansiones de extensión (+) e intensificación (x). Las contribuciones de este estudio destacan la importancia de que los profesores que utilizan con frecuencia la inteligencia artificial para crear materiales didácticos presten atención a la complejidad y la organización lógico-semántica de los textos, lo que también ayuda a identificar producciones que no siguen los principios de integridad académica.La complexité grammaticale fait référence à la complexité de l’organisation syntaxique des phrases complexes dans un texte. Cette étude analyse cette complexité dans un corpus de six tâches en portugais comme langue supplémentaire produites par Chatgpt. Les phrases complexes ont été examinées en tenant compte de l’interdépendance entre les phrases – parataxe et hypotaxe – et du système logique-sémantique d’expansion et de projection. L’analyse des données a inclus un traitement statistique, à l’aide de Python et spss, ainsi qu’une évaluation qualitative d’un échantillon de textes. Les résultats ont indiqué que la corrélation entre la complexité grammaticale et la densité lexicale suit généralement ce que Halliday (1985) a proposé en termes de proportionnalité. Cependant, la corrélation entre la complexité grammaticale et les niveaux de compétence n’a pas été confirmée dans les textes générés par l’intelligence artificielle, ce qui indique que Chatgpt ne suit pas de manière cohérente les instructions relatives au niveau de compétence. En ce qui concerne les phrases complexes, les relations hypotactiques ont prévalu, et le développement textuel s’est principalement fait par des expansions d’extension (+) et d’intensification (x). Les contributions de cette étude soulignent l’importance pour les enseignants qui utilisent fréquemment l’intelligence artificielle pour créer du matériel didactique de prêter attention à la complexité et à l’organisation logique et sémantique des textes, ce qui aide également à identifier les productions qui ne respectent pas les principes d’intégrité académique.A intricacia gramatical refere-se à complexidade da organização sintática dos complexos oracionais em um texto. Este estudo analisa essa intricacia em um corpus de seis tarefas de português como língua adicional produzidas pelo Chatgpt. Foram examinados os complexos oracionais, considerando-se a interdependência entre as orações – parataxe e hipotaxe – e o sistema lógico-semântico de expansão e projeção. A análise dos dados incluiu tratamento estatístico, utilizando Python e spss, além de uma avaliação qualitativa de uma amostra de textos. Os resultados indicaram que a correlação entre intricacia gramatical e densidade lexical geralmente segue o que Halliday (1985) propôs em termos de proporcionalidade. No entanto, a correlação entre intricacia gramatical e níveis de proficiência não se confirmou nos textos gerados pela inteligência artificial, indicando que o Chatgpt não segue de forma consistente as instruções referentes ao nível de proficiência. Quanto aos complexos oracionais, prevaleceram relações hipotáticas, e o desenvolvimento textual ocorreu principalmente por meio de expansões de extensão (+) e de intensificação (x). As contribuições deste estudo destacam a importância de que os professores que frequentemente utilizam inteligência artificial para criar materiais didáticos prestem atenção à complexidade e à organização lógico-semântica dos textos, o que também auxilia na identificação de produções que não seguem os princípios de integridade acadêmica