arXiv cs.CL· Nils-Jonathan Schaller, Thorben Jansen, Olaf K\"oller, Andrea Horbach·· 5 小时前精选AI 评分80
基于 PISA 2025 数据检测学生真实写作中的 AI 生成文本
Detecting AI-Authored Text in Authentic Student Writing: Evidence from PISA 2025
AI 导读
研究利用 PISA 2025 FLA 数据集，通过键入、剪贴板和聊天日志追踪 15 岁学生英语议论文中每个字符的来源。评估显示，基于 Llama-3.1-8B 嵌入的分类器在整篇文本层面保持稳健（AI 召回率≥0.94），但基于特征的检测器易受学生风格改写提示词影响，AI 召回率从 0.92 降至 0.60 甚至 0.41。
推荐理由
基于 PISA 2025 真实学生写作数据，揭示了现有 AI 文本检测器在应对学生风格改写时的脆弱性。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org