117名學生寫作實驗:AI改善文章分數,知識遷移未見額外優勢
研究將117名大學生隨機分配至ChatGPT、真人專家、寫作檢核工具或沒有額外支援的條件,分析寫作表現、動機及自我調節歷程。ChatGPT組的文章分數改善最多,但知識增益及遷移沒有顯著優於其他組,任務後內在動機亦無顯著差異。不同支援改變了規劃、評價及修訂的過程,顯示作品質素的提升未必伴隨對內容更深入的理解。
論文原文
Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance論文與相關資料
作者公開稿|方法與學習歷程研究及來源資料
研究來自哪裏?
北京大學、Monash University(澳洲)、之江實驗室
- 地域視角
- 國內研究 · 中國內地(報道所述)
- DOI
- 10.1111/bjet.13544
- 期刊/研討會
- British Journal of Educational Technology
- 類型
- 四組隨機實驗;前後測及學習歷程分析
- 研究/內容地區
- 中國內地
- 地區說明
- KQED/The Hechinger Report明確報道為中國學生實驗;作者公開稿未完整公開所在地,不推定具體大學或城市。
- 學習領域
- 英國語文教育
- 原文日期
- 2024-12-10
- 最近核實
- 2026-09-11
- 研究來源分類
- 期刊
- 作者
- Yizhou Fan、Luzhen Tang、Huixiao Le、Kejie Shen、Shufang Tan、Yueying Zhao、Yuan Shen、Xinyu Li、Dragan Gašević
- 學習階段
- 高等教育
- 研究領域
- 語文與讀寫、學習與認知
- 研究對象
- 學生
- 分類說明
- 117名大學生;真人專家屬支援條件,並非文中所列主要受試群體。
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