智能決策聊天機器人助攻：提升學生成就、降低焦慮、增添學習愉悅性
114年01月12日
【本篇報導由科技應用與人力資源發展學系 許庭嘉特聘教授研究團隊提供】 本研究探討專家決策機制融入聊天機器人（EDM-chatbot）對學生學習成效、學習焦慮及學習愉悅性的影響。傳統教學模式因無法針對每位學生提供即時回饋，導致學生學習成效受限。針對此問題，本研究開發了具備專家決策機制的聊天機器人，以提升學生在學習過程中的學習成就和參與度。研究以高中地理氣候單元為主題，設計實驗組與對照組，分別使用EDM-chatbot與傳統聊天機器人（C-chatbot）。結果顯示，EDM-chatbot使用者在學習成績上顯著高於對照組，且學習焦慮明顯降低。此外，EDM-chatbot還能增強學生的學習愉悅性，使他們在學習過程中感到更愉快和積極。此機器人透過決策樹為學生提供個性化的聊天學習路徑，根據學生的需求和回應即時調整優先的學習內容，省略多餘的引導，幫助他們更有效率地達成學習目標。該研究結果顯示，專家決策機制的應用不僅能提升學生的學習體驗，還為AI在教育領域的應用提供了新的方向。 本研究探討將專家決策機制融入聊天機器人（Expert Decision-making Mechanism-based Chatbot, EDM-chatbot）對學生學習成效、學習焦慮及學習愉悅性的影響，旨在解決傳統教學模式中師生互動不足及即時回饋缺乏的問題。在傳統的「一對多」教學模式下，教師難以針對每位學生的學習需求提供即時支持，只能以單一學習順序進行教學，尤其當學生在學習過程中遇到問題或感到困惑時，往往難以即時獲得指導或取得最必要的資訊。為了改善這一情況，本研究開發了具備專家決策功能的EDM-chatbot（如圖1），以提供學生更個性化的學習支持。 圖1：EDM聊天機器人系統架構圖 實驗設計中，研究將高中地理氣候單元作為學習主題，並將受試者分為兩組：實驗組使用EDM-chatbot，對照組則使用傳統聊天機器人（Conventional Chatbot, C-chatbot）如圖2。EDM-chatbot不僅能夠提供學科知識，還內建專家知識決策樹，能依據學生的回應調整優先的學習內容，逐步引導學生達成學習目標。相較之下，C-chatbot僅能依據關鍵字檢索資料庫中的單一學習順序和資料內容，無法根據學生的學習需求靈活調整提示或引導接下來應進行什麼聊天內容。 圖2：C-chatbot傳統聊天機器人系統架構圖 研究結果 實驗結果顯示，使用EDM-chatbot的學生在學習成績、學習焦慮和學習愉悅性均優於對照組。在學習成效方面，EDM-chatbot組的學生後測成績顯著提升，顯示該機制能幫助學生更有效地吸收知識。學習焦慮方面，EDM-chatbot組的學生學習焦慮顯著減少，說明此機器人能夠減輕學生面對新知識時的壓力。學習愉悅性方面，EDM-chatbot組學生的學習體驗更為正面，顯示其在互動過程中保持了較高的學習興趣。 圖3：EDM聊天機器人對話設計 教學意涵 本研究顯示，融入專家決策機制的聊天機器人不僅可提供學生即時、個性化的學習支持，還能在互動中取得優先的學習內容和引導資訊，增強學習愉悅性並降低學習焦慮。透過決策樹架構，EDM-chatbot根據學生的不同回應調整對話和學習資訊（如圖3），從而提供「精準教育」的實踐範例。此應用顯示AI在教育領域中的潛力，有助於改善傳統教學中師生互動不足的情況，並提供學生更多學習的自主性與適應性支持。 原文出處：Hsu, T.-C., Huang, H.-L., Hwang, G.-J., & Chen, M.-S. (2023, Jan.). Effects of incorporating an expert decision-making mechanism into chatbots on students’ achievement, enjoyment, and anxiety. Educational Technology & Society, 26(1), 218-23. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0016