標籤: 人工智能

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高等教育 教育行政及領導

在GenAI環境中後設認知支援對自主學習的幫助

Xu 及其團隊最近發表的一項研究探討了後設認知在生成式人工智能（Generative AI, GenAI）環境下，對支持自主學習（self-regulated learning, SRL）和學習體驗的影響。該研究關注學生依賴ChatGPT，以及他們在缺乏指導下維持SRL所面對的挑戰。

參與者來自中國一所大學的68名大二學生，年齡在19-21 歲之間，主修教育技術，並且之前在課堂任務中沒有使用過GenAI工具的經驗。學生被隨機分為兩組：實驗組接受後設認知支援框架指引，而對照組則沒有。為減少干擾，後設認知支援框架以紙本形式提供，該框架鼓勵學生在任務期間進行規劃、監測和反思，包括諸如設定明確目標、評估ChatGPT的反饋和反思自身任務表現等提示。在為期四周的干預中，參與者完成了整合多學科知識的跨學科任務。

根據自我報告問卷，實驗組在六種SRL能力中有兩項顯著提升：任務策略 （效應值 = +0.69） 和自我評估 （效應值 = +0.53），而對照組在這些領域則有所下降。接受後設認知支援的學生還報告了較低的認知負荷，並認為AI工具更有用，但這些發現在統計學意義上並不顯著。實驗組的學習成績比對照組高（效應值 = +0.36），但差異也不顯著。

這項研究表明，後設認知的支援有助於學生使用AI工具並培養主動學習的能力。沒有這樣的指導，學生的自我調節能力可能會下降，繼而削弱學習自主性。

 

文獻來源：Xu, X., Qiao, L., Cheng, N., Liu, H., & Zhao, W. (2025). Enhancing self-regulated learning and learning experience in generative AI environments: The critical role of metacognitive support. British Journal of Educational Technology, 0(0). https://doi.org/10.1111/bjet.13599… Read the rest

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教育行政及領導 中學教育

ChatGPT能減輕教師的工作量嗎？

像 ChatGPT 這樣的生成式人工智能 （GenAI） 工具在課堂上變得越來越普遍——不僅對學生，對教師也是如此。在英格蘭，教育部承認教育工作者更頻繁地使用 GenAI 來規劃課程、創建教材，甚至編寫考試問題。據報導，一個主要的優勢是節省時間的潛力，這在工作負擔仍然是教師流失的關鍵因素的情況下特別重要。

為了探索AI能否減輕這種負擔，英國國家教育研究基金會（National Foundation for Educational Research）最近進行了一項嚴格的試驗。該研究涉及68所中學和259名科學教師，在準備7年級和8年級的科學課程中，他們被隨機分配到使用和不使用ChatGPT兩組。ChatGPT小組的教師獲得了一份實用指南以支持他們使用該工具。在2024年夏季學期的10 週內，他們記錄了自己準備課程所使用的時間，特別關注第6週到第10週——在初步適應階段之後。

調查結果令人鼓舞。平均而言，使用 ChatGPT的教師每週在備課上使用的時間比非AI組少25 分鐘——56分鐘對比於 81.5分鐘——節省了31%的時間。重要的是，一個獨立的專家小組發現，兩組之間的課程材料質量沒有差異。

使用實用指南也隨著時間也有所下降，這表明教師在將該工具整合到他們的實踐中變得更有信心。展望將來，未來的研究可能會探索ChatGPT等GenAI工具如何用於教師工作的其他方面（例如行政職責），以及它們的影響是否因學科或年齡組而有所分別，尤其是在新的和更先進版本不斷推出的背景下。

 

文獻來源（開放取用）：Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., & Thomas, D. (2024). ChatGPT in lesson preparation—A Teacher Choices Trial. National Foundation for Educational Research. https://www.isrctn.com/ISRCTN13420346… Read the rest

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語言發展 高等教育

GenAI 聊天機器人會增強EFL學生的自主學習和閱讀投入度嗎？

Pan及其同事的一項準實驗探討了生成式AI聊天機器人Reade 是否可以增強英語作為外語（EFL）學生在自主學習（SRL）閱讀策略和閱讀投入度。該研對象為中國東部一所大學的61名英語系大一學生（超過80%為女性，平均年齡 = 18.5歲）。兩個班級被隨機分配到實驗組（31人）或對照組（30人）。

通過使用研究團隊開發的ReadMate平台（由ChatGPT 3.5Turbo驅動），學生可使用Reade兩大核心功能：（1）根據學生英語水平與喜好推薦閱讀材料，以及（2）通過「計劃–執行–反思」方法支援自主閱讀策略。在「執行」階段，實驗組學生可以使用ReadMate中的全部功能，包括GenAI支援的互動SRL以獲取更多SRL策略指導，而對照組使用不包括這項功能的ReadMate。為期12週的研究中，參與者需通過ReadMate完成作為課程作業的閱讀任務。在干預前和干預後三週收集了關於自主閱讀策略運用和閱讀投入度的自我報告問卷。

在控制基線分數後，結果顯示實驗組在後測中顯著優於對照組，於後設認知、認知、動機和行為維度的SRL策略使用上。平台記錄顯示，實驗組更頻繁地使用計劃策略和自我檢查清單的功能。此外，實驗組在認知、行為和情感維度的閱讀投入度更高，在平台上投入閱讀任務的時間和努力也更多。

儘管該研究強調了像Reade這樣的GenAI聊天機器人在支援 SRL和閱讀投入方面的潛力，但其依賴小樣本和自我報告數據的局限性表明需要更嚴謹的研究來探索AI在提升EFL學生閱讀成果方面的作用。

 

文獻來源：Pan, M., Lai, C., & Guo, K. (2025). Effects of GenAI-empowered interactive support on university EFL students’ self-regulated strategy use and engagement in reading. The Internet and Higher Education, 65, 100991. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2024.100991… Read the rest

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高等教育 教育行政及領導

比較人工製作和AI生成的教學錄影的學習效果

在生成式人工智能（AI）時代，生成式AI製作的教學視像錄影能否提供與人工製作錄影相當的學習成果？最近的一項研究通過比較管理課程中四個生成式AI製作的錄影與四個人工製作的錄影在相同主題上的有效性來探討這個問題。這項在線干預涉及 447名美國外行人，其中大多數人已經完成了高等教育。該研究包括兩個實驗條件：第一個，213 名參與者以人類-AI-人類- AI的順序觀看了四個教學視頻；在第二個條件中，234 名參與者以 AI-人類-AI-人類的順序觀看了它們。每段錄影結束後，參與者完成了一項評估他們學習體驗的問卷調查，然後進行多項選擇題考試以評估學習成果。

結果表明，人工製作錄影在學習體驗方面提供了很小但具有統計學意義的優勢，表明參與者仍然更喜歡錄影中的真人教師。在學習成果方面，兩種情況下的參與者都獲得相似程度的知識。作者指出，隨著生成式 AI 製作的教學錄影因其易於製作而日益普及，研究人員和教育工作者應該批判性地探索使用生成式 AI 製作內容來改善學習體驗的方法，同時注意製作和使用中的潛在限制和倫理考慮。

 

文獻來源（開放取用）：Netland, T., von Dzengelevski, O., Tesch, K., & Kwasnitschka, D. (2025). Comparing human-made and AI-generated teaching videos: An experimental study on learning effects. Computers & Education, 224, 105164. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105164… Read the rest

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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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K-12 教育階段 數學及理科學習 有效教學法

AI也能成補習教師的指導？

有效的補習可以顯著提高學生的學習成果，但許多學生，尤其是在資源匱乏社區的學生，往往因資源有限和缺乏訓練有素的教育人員，無法獲得高質量的專家指導。斯坦福大學的研究人員對Tutor CoPilot （一項人工智能系統）進行了首次隨機對照試驗，該系統旨在為 K-12教師提供實時、專家般的指導，從而探索其在即時課堂上對提升教師輔導效率的影響。研究人員與FEV 教師和美國南部一個學區合作，進行了一項干預，涉及900名教師和1,800名來自Title I學校的學生，他們參與了一項以數學為重點的校內虛擬補習項目。

研究發現，使用Tutor CoPilot的補習教師，其學生在掌握數學課程主題方面的能力，比對照組高出4個百分點的可能性。這種影響在水平較低的教師所教授的學生中更加顯著，他們的掌握能力度提高了9個百分點。該系統還促進了應用專家教學策略，例如提示學生解釋他們的推理和提出引導性問題，而非直接提供答案，這有助於提升學生的理解能力。儘管存在一些挑戰，例如AI的建議偶爾與學生年級水平不一致，但教師仍然表示Tutor CoPilot 幫助他們更好地滿足了學生的需求。每位教師Tutor CoPilot 的年費用僅為20 美元，Tutor CoPilot 能在經驗豐富的教學人員稀缺的情況下，提升教學輔導質量，提供了一個可擴展及經濟實惠的方案。這項研究展示了像 Tutor CoPilot 這樣的人類人工智慧系統使所有學生都能獲得高質量學習的潛力。

 

文獻來源（開放取用）：Wang, Rose E., Ribeiro, Ana T., Robinson, Carly D., Loeb, Susanna, & Demszky, Dorottya. (2024). Tutor copilot: A human-AI approach for scaling real-time expertise. (EdWorkingPaper: 24 -1056). Retrieved from Annenberg Institute at Brown University: https://doi.org/10.26300/81NH-8262… Read the rest