情緒AI統合分析:鼓勵與知識支援,各有甚麼作用?
研究整理2000至2025年172篇情緒AI實證文獻,並以其中49篇的54項研究進行統合分析。結合認知與情緒支援的知識學習效果量為0.88,只有認知支援則為0.52;在觀感及情緒指標上,結合支援未必佔優。單獨提供情緒支援的證據只有兩項研究,部分情緒結果亦有發表偏差線索。不同工具及任務的差異,限制了對情緒支援本身作用的判斷。
香港大學、浙江大學等
研究整理2000至2025年172篇情緒AI實證文獻,並以其中49篇的54項研究進行統合分析。結合認知與情緒支援的知識學習效果量為0.88,只有認知支援則為0.52;在觀感及情緒指標上,結合支援未必佔優。單獨提供情緒支援的證據只有兩項研究,部分情緒結果亦有發表偏差線索。不同工具及任務的差異,限制了對情緒支援本身作用的判斷。
兩項課堂實驗分別涉及175名大學生及234名高中生,比較會追問概念的ChatTutor、通用ChatGPT及無AI支援條件。ChatTutor組在兩項即時測試的概念知識均較ChatGPT組佳,高中組在延後測試仍有優勢;與無AI條件相比,只有部分測試達顯著差異。ChatTutor亦提高信任及使用樂趣,但自我效能沒有顯著差異,成效隨比較條件及測試時間而變。
研究綜合22項電腦模擬學習研究的49個效果量,比較具AI功能與不具AI功能的虛擬角色。整體呈中等正面效果,平均效果量為0.43,顯示AI角色在這類活動中可提供學習支援。介入時間、所用AI技術及角色呈現方式,能解釋部分研究差異;學段及學習領域等因素則未呈現相同調節作用。研究涵蓋多種虛擬角色,結果不等同對現今通用聊天模型的測試。