人工智能與數字教育觀察
AI and Digital Education Spectator

大學生AI物理輔導多屬短問答:深入對話仍須教學設計引導

研究分析18名物理本科生使用AI導師的318段熱力學解題對話,辨識任務導向、協作解題、知識建構、批判評估及知識延伸五種模式。約六成半片段只作簡短交換,學生沒有主動追問;較難題目較常出現深入對話。結果顯示,AI能對話不等於學生自然會深入思考,課堂仍須透過任務與提示培養主動提問。

論文原文

Education and Information Technologies/Springer Nature:Student engagement patterns in conversational AI tutoring: evidence from physics problem-solving
研究及來源資料
研究來自哪裏?
Ajou University、Pusan National University
地域視角
世界各地研究 · 研究地點未明
DOI
10.1007/s10639-026-14154-2
期刊/研討會
Education and Information Technologies/Springer Nature
類型
話語分析;18名物理本科生在高階熱力學課使用AI導師,分析318個解題片段,結合ICAP及歸納編碼。
地區說明
作者機構位於韓國;已讀摘要未明示18名物理本科生的樣本國家。
原文日期
2026-09-19
最近核實
2026-09-19
研究來源分類
期刊
作者
Eunhye Kim、Hunkoog Jho
學習階段
高等教育
研究領域
教學與評估、數學與科學
研究對象
學生