- プロジェクトの目的: generative AIを使用したプログラミング時の学生の思考プロセスを理解し、AIが思考に与える影響要因を調査
- 眼球追跡: プログラミング中の参加者が何に注目しているかを調査
- AIのモデル性能比較: GPT-3.5、Qwen、BERTは類似のQWK値を示すが、採点傾向に違いあり
- 協力スタイルと学生の学習成果: 異なる協力スタイルが学生の創造性、意思決定、学習成果に与える影響を調査
- ChatGPTの人間らしい会話能力と広範な知識が学生の学習に寄与
- prompt engineeringとfine-tuningアプローチの効果を検証
自分の意見: generative AIを活用した学生の思考プロセスや学習成果を調査する研究は、AI教育の未来に向けて重要な示唆を提供している。特に、異なるAIモデルの採点傾向や学生とAIの協力スタイルが学習成果に及ぼす影響についての知見は貴重であると感じる。ChatGPTの人間らしい対話能力が学生の学際的な学習にどのように影響するかに関する研究結果は、AI技術が教育において持つ可能性を示していると思う。
元記事: https://www.ntu.edu.sg/nie/aied/thinking-students%27-ai-augmented-thinking