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

追蹤點擊、眼動與情緒:AI學習分析先要說清楚量度甚麼

研究以系統文獻綜述檢視自我調節學習的量度方法,整理142篇文章所用的行為、情境及生理資料,並對照認知、後設認知、情緒與動機等過程。多類資料的收集日益普遍,但分析往往未能對齊事件的時間與先後次序,情緒和動機亦較少得到充分量度。研究提出AI分析的可能用途,重點在於如何理解學習過程,並非測試聊天工具能否提高學生成績。

論文原文

A Systematic Review of Self-Regulated Learning through Integration of Multimodal Data and Artificial Intelligence
研究及來源資料
研究來自哪裏?
Radboud University/NOLAI(荷蘭)、University of Oulu(芬蘭)、Technical University of Munich(德國)、Monash University(澳洲)、University of Central Florida(美國)
地域視角
世界各地研究 · 跨地區文獻
DOI
10.1007/s10648-025-10028-0
期刊/研討會
Educational Psychology Review
類型
系統文獻綜述;資料類型及分析方法編碼
地區說明
文獻涵蓋多種教育場景,作者跨國團隊不作研究樣本國別。
原文日期
2025-06-04
最近核實
2026-09-11
研究來源分類
期刊
作者
Susanne de Mooij、Joni Lämsä、Lyn Lim、Olli Aksela、Shruti Athavale、Inti Bistolfi、Flora Jin、Tongguang Li、Roger Azevedo、Maria Bannert、Dragan Gašević、Sanna Järvelä、Inge Molenaar
學習階段
中學、高等教育
研究領域
學習與認知、教學與評估
研究對象
文獻及資料
分類說明
142篇文獻的綜述;學段按既有資料所列主要範圍分類。