Raave及其團隊最近進行的一項實驗研究，採用混合因子設計，比較教學對話代理（PCA）與人類教師在促進幼兒社交情緒學習（SEL）方面的表現。研究邀請十八名具國際幼兒及小學教育經驗的教師，並使用一個由生成式人工智能驅動的PCA，分別與一名靜態AI兒童「Ali」進行三個標準化故事式SEL活動。「Ali」被設定為在注意力、同理心及自我中心等方面具挑戰性，以持續引發教學支援行為。三個活動分別聚焦於親社會行為、觀點採擇及健康罪疚感培養，共產生一百零八個觀察樣本，教材改編自一套經驗證的三至五歲幼兒SEL課程。
兩名對帶領者身份保持盲評的專家評分員，根據錄音文字稿編碼三類具實證基礎的教學支援技巧，包括認知概念支援、程序性支援及情感支援，並按改編自Danielson教學框架的六個向度，使用一至四分量表評估宏觀教學質素。各項量表的評分者一致性由中等至高水平（支援技巧Cohen’s κ=.65–.80；質素評分加權κ=.61–.76），顯示量度具可靠性。
混合變異數分析及t檢驗結果顯示兩類帶領者在教學運用上存在明顯差異。整體而言，教師使用的支援技巧次數更多（M=7.57 對比 M=5.47），尤其在認知概念支援方面遠高於PCA（M=15.28 對比 M=6.46，p<.001）；相反，PCA在程序性支援方面略為優勝（p=.026），而情感支援的使用頻率則與教師相若。在教學質素方面，PCA在建立互相尊重與融洽關係（d=1.86）、語言表達清晰度及靈活回應（d=1.06）等向度得分更高；教師則在建立學習文化、運用提問與討論深化理解（d=0.72），以及促進學習者認知投入（d=0.96）等方面表現更佳。
作者認為，這些互補優勢顯示在SEL領域中理想的模式並非以AI取代教師，而是透過分工合作：由PCA提供結構清晰、情感穩定的基礎支援，人類教師則負責引導深層的社交情緒理解與道德反思。PCA維持一致的情感確認和程序結構，但傾向「關懷有餘、教學深度不足」，而教師提供深層的認知概念鷹架，惟情感一致性變異較大。未來研究應在真實課堂環境中探索直接共同帶領模式。
文獻來源（開放取用）：Raave, D. K., Colasante, T., Roa, E. R., Martinez, J. C. R., Li, H., Mukherjee, S., & Malti, T. (2026). An experimental study exploring human–AI complementarity in early social-emotional learning. Computers and Education Open, 100331.
