Aug, 2023
AI 聊天机器人作为多角色教育代理者：转变计算机科学教育中的参与度
AI Chatbots as Multi-Role Pedagogical Agents: Transforming Engagement in CS Education
Cassie Chen Cao, Zijian Ding, Jionghao Lin, Frank Hopfgartner
TL;DR该研究通过设计并评价了一种 AI 驱动的多任务聊天机器人，在计算机科学教育中提升学习体验、促进学生参与。研究采用设计研究方法，开发了一个新型学习环境，其中包括指导机器人、同伴机器人、职业规划机器人和情感支持机器人四个不同的聊天机器人角色，通过满足学生的能力、自主和关联性等三个内在心理需求，以探究为基础的学习模式鼓励学生提问、寻求解决方案和探索好奇心。研究通过在一个月内与 200 名参与学生进行高等教育环境测试，将结果与人类导师和单一聊天机器人条件进行对比。研究运用混合研究方法，包括聊天记录序列分析、调查和焦点小组访谈等定量和定性手段。通过整合先进的自然语言处理技术，如主题建模和情感分析，提供了对该系统对学习者参与度、动机和探究型学习的深入理解。该研究通过其严格的设计和创新的方法，为 AI 驱动的多任务聊天机器人在重塑计算机科学教育以及创建引人入胜、支持性和激励性学习环境的潜力提供了重要见解。