分類: 高等教育

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社交及情意成果 高等教育 教育行政及領導

哪些大學生較可能依賴AI呢？

生成式AI工具正逐漸在全球的課堂和學生筆記型電腦中普及。政策制定者、教育工作者和其他具影響力者必須了解不健康依賴AI的負面影響。研究人員使用「人–情感–認知–執行的互動」（I-PACE）模型研究了心理因素與科技使用問題的關係，研究人員調查了首爾300名大學生的對AI依賴性。雖然他們假設自我效能感（學生對自己能力的信念）與依賴AI之間存在關聯，但他們沒有發現直接相關。相反，學術壓力卻為依賴AI的主要驅動因素。換句話說，學生的學業壓力越大，他們依賴AI工具的可能性便越高。

值得注意的是，84% 的受訪學生使用 ChatGPT 來獲取學術幫助，儘管並非所有學生都表現出依賴的跡象。研究人員還尋找依賴AI的負面後果。學生們報告說，對人工智能的依賴導致懶惰增加、錯誤資訊的傳播、創造力下降以及批判性和獨立思考能力的降低。研究人員還檢視了學業期望的角色：認為人工智能有助於他們學業成績的學生更有可能變得依賴AI。

人工智能工具在學校的出現是一個產生不同的觀點和政策建議的難題。與其主要聚焦於如何限制AI和教授AI素養，學校不如優先考慮壓力管理和低風險的實踐機會，以減少對AI的依賴。

 

文獻來源（開放用取）：Zhang, S., Zhao, X., Zhou, T., & Kim, J. H. (2024). Do you have AI dependency? The roles of academic self-efficacy, academic stress, and performance expectations on problematic AI usage behavior. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 34. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00467-0… Read the rest

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語言發展 高等教育 K-12 教育階段

閱讀能力好的人寫作是否也好？

Kim 及其同事進行了一項統合分析，探索閱讀和寫作技能之間的關係，特別關注這種關係如何隨語言單位粒度大小、閱讀理解和書面作文的測量方式以及年級而變化。該分析使用穩健變異數估計方法來處理效應值的嵌套結構，共涵蓋了395項研究，其中包括646個獨立樣本，共 2,265 個效應值，並發現閱讀和寫作之間呈現0.72的強平均相關性。

在各種語言粒度（語言的單位或區塊）中，結果暊示單詞閱讀和拼寫的關聯最強 （r = 0.82），而閱讀理解和書面作文的關聯則為中等 （r = 0.44）。此外，其他中等相關性還包括拼寫和文本閱讀流暢度（r = 0.59）、單詞閱讀和書面作文（ r = 0.42） 以及文本閱讀流暢度和書面作文 （r = 0.33）。

研究進一步檢驗了不同閱讀理解任務和不同書面作文層面的關係。在閱讀理解的各種測量中，寫作品質與口頭複述（r = 0.55）、開放式問題 （0.49） 和多項選擇 （0.48） 的相關性高於填充題 （ 0.37）。關於書面作文的不同層面，閱讀理解與寫作慣例（0.55）、寫作品質 （0.46） 和寫作語法 （0.41） 的相關性比與寫作產量（0.23） 的相關性更強。

在發展階段方面，小學生（r = 0.82）的單詞閱讀和拼寫關係顯著強於大學生和成人（0.69）。然而，閱讀理解與書面作文各個維度之間的關係並未因年級而異。

研究結果表明，閱讀與寫作的關係並不一致，在不同的語言成分和發展階段有所變化。本統合分析展現了這些關係的詳細且細緻的畫面。

 

文獻來源：Kim, Y.-S. G., Wolters, A., & Lee, J. won. (2024). Reading and writing relations are not uniform: They differ by the linguistic grain size, developmental phase, and measurement. Review of Educational Research, 94(3), 311–342. https://doi.org/10.3102/00346543231178830… Read the rest

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語言發展 高等教育 有效教學法

詩意如畫！繪畫對學習詩歌的影響

中國古代詩歌以其押韻和高度視覺化而著稱。Xie及其團隊採用受試者內設計來研究繪畫策略對學習詩歌的影響。研究人員選取了六十行唐詩（如 「犬吠水聲中，桃花帶露濃。」）為學習或測試項目。這些詩句具有相似的學習難度、學生熟悉度和具體性，同時可以被畫出、朗讀或書寫。每位參與者在每種策略下學習相同數量的詩句。

實驗 1在中國招募了59名大學生參與實驗。在學習階段，每位參與者需要學習30行詩句，每行詩通過以下三種學習條件之一學習：（1）「畫」—畫一幅圖畫來體現詩句；（2）「讀」—反復大聲朗讀；（3）「寫」—逐字抄寫。學習表現通過項目識別（區分舊詩句和新詩句）和來源記憶（回憶學習策略）的方法進行評估。學習詩歌的動機由自我報告的問卷予以評估。實驗結果顯示：

  • 繪畫的項目識別率和來源記憶準確性最高，其次是朗讀，最後是書寫。
  • 學生更樂於使用繪畫方式進行學習，學習動機高於使用朗讀或書寫方式。

實驗2招募了89 名大學生，比較了繪畫策略與「解釋」策略，後者要求參與者用自己的話解釋了詩歌，並在一週後進行了延遲測試。實驗結果顯示：

  • 最初，繪畫的項目識別和來源記憶準確性均低於解釋。
  • 然而，在延遲測試中，兩者在準確性上沒有差異，表明繪畫在記憶保持方面具優勢。
  • 與解釋相比，學生使用繪畫進行學習的動機仍然更高。

這些發現表明，繪畫是學習詩歌的有效策略，作者同時建議，未來的研究可注重探索其對高階認知技能的影響，因為當前研究只關注了繪畫於基礎知識和基本技能的影響。

 

文獻來源：Xie, H., Lin, D., He, W., & Chen, Q. (2024). The aesthetics at a pencil tip: The effects of drawing on learning poems. Learning and Instruction, 91, 101881. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101881… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導 中學教育

考試焦慮如何通過自我測試練習影響考試結果？

先前的研究已證明，測驗練習或回顧練習是一種有效的學習技巧。這種方法可以通過兩種方式實施：通過強制性測試（如課堂測驗）或通過沒有測驗規則的自願自我測試練習。關於後者，Liu及團隊進行了一項研究，以探討考試焦慮和考試風險會否影響自我測試的使用，繼而影響學習表現。

該研究包括一項調查和四項實驗。調查研究的數據來自中國西北一所學校的459名11年級學生。它使用自我報告問卷來測量特質考試焦慮，並以一條問題詢問自我測試的頻率。學業成果通過學校考試成績來評估。中介分析表明，高考試焦慮的學生不僅直接降低了考試成績，還通過減少自我測試頻率間接降低了考試成績。

在實驗室實驗中，參與者經歷了三個階段：學習材料、選擇複習策略（重新學習或自我測試）和參加考試。在北京師範大學進行的第一個實驗中，70名本科生的回應反映高特質考試焦慮減少了選擇自我測試的可能性。第二個實驗（25人）顯示，對於高風險考試而言，自我測試比低風險考試更不常見。第三個實驗（36人）證明了高風險顯著地通過降低自我測試損害了考試表現。

最後的準實驗結合了考試風險、考試焦慮、自我測試使用和考試表現。該實驗將天津職業學院的兩班學生隨機分配到高風險或低風險的測試條件。狀態考試焦慮在實驗開始時、在學生被告知考試風險後以及在學習階段後的三個時間點進行測量。統計數據指出，與低風險組相比，高風險組在得知測試風險後的狀態焦慮增加幅度更大。鏈式中介分析顯示，高風險會增加狀態焦慮，減少選擇自我測試，繼而降低考試成績。

研究結果支持作者提出的機制，即考試焦慮通過減低自我測試以致負面地影響學習成績。

文獻來源：Liu, S., Zhao, W., Shanks, D. R., Hu, X., Luo, L., & Yang, C. (2024). Effects of test anxiety on self-testing and learning performance. Educational Psychology Review, 36(2), 59. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09882-1… Read the rest

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高等教育 數學及理科學習 有效教學法

人工智能輔助對高等教育學生自主性的影響

儘管人工智能（AI）驅動的學習技術越來越多地被用於自動化和支援學習活動，而且通常會帶來正面的結果，但其對學生自主性的影響卻未被充分探討。學生自主性是指學生主動調節學習行為、做出負責任的決策和應對各種學習情境的能力，這對於終身學習至關重要。最近的一項隨機對照實驗探討了AI輔助對高等教育學生自主性的影響，涉及三個研究問題：學生會否從AI輔助中有所學習？在初期階段後，AI輔助可否被自我監測清單取代嗎？結合AI輔助和自我監測清單會否提升學生的表現嗎？

該研究涉及2020年不同學科的10個課程的1625名本科生。在最初的四週中，學生們在AI功能的指導下互相提供同儕評審的意見，以增強他們的反饋質量。在接下來的四週裡，他們被分為四組：非AI輔助組、AI輔助組、沒有AI輔助的自我監測組和有AI輔助的自我監測組。研究使用六種度量方法從學生評論的不同角度評估學生自主性：需要修改的評論比率、與以前評論的相似性、與資料來源的相關性、評論長度、花費在評論上的時間以及其他評審者對評論的幫助評級。

結果顯示，AI輔助顯著提高了學生評論的質量，但在移除AI輔助後，其影響下降。這表明，雖然AI能有效地作為學習支架，但學生傾向於依賴它而不是從中學習。此外，學生使用AI輔助一段時間後，即使沒有AI輔助，學生仍然可以從自我監測清單中受益。然而，將AI輔助與自我調節策略相結合並沒有顯著提高學生的學習成果。作者將這種微不足道的改善歸因於兩個可能的原因。首先，當不同強度的支援產生相互作用時，較強的支援可能會掩蓋或削弱較弱的影響。其次，學習者的認知資源有限，如果認知負荷超過他們的能力，可能會不勝負荷，因此AI輔助的較高負荷可能會降低他們有效使用自我監測清單的能力。作者得出的結論是，雖然AI學習科技有很多好處，但應謹慎使用，考慮到教學因素，並仔細平衡潛在的好處和可能的缺點。

文獻來源（開放取用）：Darvishi, A., Khosravi, H., Sadiq, S., Gašević, D., & Siemens, G. (2024). Impact of AI assistance on student agency. Computers & Education, 210, 104967. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104967… Read the rest

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高等教育 小學教育 教育行政及領導 中學教育

反饋在科技豐富的學習環境中的影響

使用科技豐富的學習環境 （technology-rich learning environments, TREs） 涉及新技術和媒體的整合，以提升資訊資源和工具，例如智慧輔導系統、虛擬實境和教育學習遊戲。Cal及其團隊進行的一項統合分析研究了反饋對TREs中學業表現的影響。納入的研究要求包含實驗組和對照組，實驗組接受一種類型的反饋，而對照組則未收到反饋或收到不同類型的反饋。該分析包括來自61項研究的182個效應值，其中大多數發表在2010年至2021年之間（84%）。與無反饋條件相比，結果如下：

  • 總體而言，反饋對學業成績有中等正面效用（g=+0.44）。
  • 反饋的類型起到顯著調節作用，詳盡反饋比簡單反饋具有更強的效果。兩者的區別在於複雜性。簡單反饋包括「結果知識」（KR，g=+0.232）和「正確答案知識」（KCR，g=+0.358），其僅指示正確或錯誤的答案，並在KCR中提供正確答案。詳盡反饋包括「解釋性反饋」（ExF，g=+0.685），其詳細說明為什麼回答是對或錯的；「提示性反饋」（PF， g=+0.389），提供範例、提示或示範等資訊；「元認知反饋」（MF，g=+0.517），涉及監測和調節學習的過程。
  • 與在線學習環境（g=+0.363）相比，混合學習環境的效果更佳（g=+0.701）。

在比較一種反饋與另一種反饋的研究中，反饋類型之間的成對比較結果如下。然而，由於涉及的研究數量少，解釋這些結果時需謹慎：

  • 詳盡反饋比簡單反饋更有效。
  • 在三種詳盡反饋中，ExF比PF和MF更有效，而PF比MF更有效。在兩種簡單反饋中，KCR優於KR。

鑒於教育科技的快速發展，作者認為，這項統合分析為該研究領域及時提供了反饋的最新資訊。

 

文獻來源：Cai, Z., Gui, Y., Mao, P., Wang, Z., Hao, X., Fan, X., & Tai, R. H. (2023). The effect of feedback on academic achievement in technology-rich learning environments (TREs): A meta-analytic review. Educational Research Review, 39, 100521. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2023.100521… Read the rest