Диалоги с ИИ: Как студенты используют обратную связь по аналитике обучения

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как студенты взаимодействуют с ИИ-помощником в системах аналитики обучения и какие вопросы они задают.

Анализ диалогов студентов с генеративным ИИ-ассистентом выявляет связь между уровнем саморегуляции обучения и характером задаваемых вопросов, подчеркивая потребность в персонализированных системах обратной связи.

Несмотря на стремление к персонализации обучения, студенты часто испытывают трудности с интерпретацией данных, предоставляемых системами аналитики обучения. В данной работе, ‘What Students Ask, How a Generative AI Assistant Responds: Exploring Higher Education Students’ Dialogues on Learning Analytics Feedback’, исследуется взаимодействие студентов с генеративным ИИ-помощником, встроенным в платформу аналитики обучения, и выявляются различия в характере вопросов в зависимости от уровня саморегулируемого обучения. Полученные результаты демонстрируют, что студенты с низким уровнем саморегуляции нуждаются в разъяснениях и поддержке, в то время как студенты с высоким уровнем задают более технические вопросы и запрашивают индивидуальные стратегии. Каким образом можно усовершенствовать ИИ-помощников для создания действительно адаптивных и контекстуально-осмысленных систем обратной связи, способствующих более эффективному обучению?

Раскрытие Потенциала: Перспективы Персонализированного Обучения

Традиционные методы обучения, ориентированные на усредненного ученика, часто оказываются неэффективными в удовлетворении индивидуальных потребностей каждого учащегося. Вследствие этого, многие студенты испытывают трудности с усвоением материала, что приводит к снижению мотивации и, как следствие, к неуспеваемости. Исследования показывают, что универсальный подход игнорирует значительные различия в способностях, стилях обучения и предварительных знаниях, создавая барьеры для полноценного освоения учебной программы. Подобная ситуация не только снижает академическую успеваемость, но и негативно влияет на общее развитие личности, формируя у учащихся чувство разочарования и отчужденности от процесса обучения. В результате, необходимость адаптации образовательных стратегий к индивидуальным особенностям каждого учащегося становится все более очевидной.

Появление образовательной аналитики открывает возможности для индивидуализации обучения, однако её реальная эффективность напрямую зависит от способности преобразовывать собранные данные в практические рекомендации. Простое накопление информации об успеваемости, посещаемости или стиле обучения недостаточно; необходим глубокий анализ, позволяющий выявить конкретные потребности каждого учащегося и предложить ему адаптированные образовательные траектории. Современные алгоритмы машинного обучения и интеллектуальные системы способны не только прогнозировать успеваемость, но и выявлять пробелы в знаниях, предсказывать потенциальные трудности и предлагать персонализированные материалы для их преодоления. Ключевым аспектом является создание инструментов, которые позволят преподавателям и самим учащимся эффективно использовать эти данные для улучшения процесса обучения и достижения лучших результатов.

Исследования показывают значительные различия в уровне саморегулируемого обучения (СРО) у учащихся, что подразумевает необходимость адаптивных систем поддержки. Некоторые студенты проявляют высокую способность к самостоятельному планированию, мониторингу и оценке своей учебной деятельности, в то время как другие испытывают трудности в этих аспектах. Успешная персонализация обучения требует учета этих индивидуальных различий в СРО, предлагая более интенсивную поддержку тем, кто нуждается в помощи в постановке целей, организации учебного процесса или анализе полученных результатов. Адаптивные системы, способные диагностировать уровень СРО каждого учащегося и предоставлять соответствующую поддержку — от пошаговых инструкций до стимулирующих вопросов — позволяют максимизировать учебный потенциал каждого студента, создавая условия для более эффективного и самостоятельного обучения.

Для достижения эффективной персонализации обучения необходимо глубокое понимание того, каким образом учащиеся ищут информацию и интерпретируют получаемые отзывы. Исследования показывают, что студенты по-разному подходят к процессу обучения — одни активно исследуют дополнительные материалы, другие предпочитают четкие инструкции, а третьи нуждаются в постоянной поддержке и обратной связи. В связи с этим возникает потребность в динамических системах поддержки, способных адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого ученика и предоставлять информацию в наиболее понятной и эффективной форме. Разработка интерактивных, диалоговых интерфейсов, имитирующих общение с опытным наставником, представляется перспективным направлением, позволяющим не только предоставлять персонализированные рекомендации, но и формировать у учащихся навыки самостоятельного обучения и критического мышления.

Разговорный Мост: Генеративный AI-Ассистент

В нашей системе используется генеративный AI-ассистент для анализа данных, получаемых из панелей аналитики обучения, и организации содержательных диалогов со студентами. Ассистент автоматически извлекает релевантную информацию о прогрессе и трудностях учащегося, представленную в визуализированном формате на панелях, и преобразует ее в персонализированные сообщения. Это позволяет перейти от пассивного предоставления отчетов к активному взаимодействию, в котором ассистент задает вопросы, предлагает помощь и способствует более глубокому пониманию материала студентом. Функциональность ассистента включает обработку данных о посещаемости, результатах тестов, времени, затраченном на выполнение заданий, и других ключевых показателях, для формирования контекстно-зависимых ответов.

В отличие от традиционных статических отчетов, система использует диалоговую обратную связь для формирования понимания у каждого учащегося. Это предполагает не просто представление данных об успеваемости, а активное взаимодействие с учеником посредством вопросов и ответов. В процессе диалога искусственный интеллект адаптирует свои сообщения на основе ответов студента, позволяя совместно выявлять проблемные области и разрабатывать стратегии улучшения. Такой подход позволяет перейти от пассивного получения информации к активному построению знаний, способствуя более глубокому и осознанному обучению.

Ключевым элементом системы является контекстная осведомленность, обеспечивающая адаптацию ответов ИИ к конкретной учебной ситуации и истории студента. Это достигается путем анализа данных из различных источников, включая историю взаимодействия студента с системой, его успеваемость по конкретным темам, данные об активности в учебном процессе и результаты самооценок. ИИ использует эти данные для определения текущего уровня понимания студента, его сильных и слабых сторон, а также для прогнозирования возможных трудностей. В результате, каждое взаимодействие с ИИ становится персонализированным, что позволяет предоставлять релевантную и своевременную обратную связь, направленную на поддержку процесса саморегулируемого обучения (SRL) и повышение эффективности усвоения материала.

Эффективность работы генеративного ИИ-ассистента напрямую зависит от качества промпт-инжиниринга — разработки и оптимизации запросов, направляемых модели. Тщательно сформулированные промпты обеспечивают релевантность ответов ассистента, адаптируя их к конкретной учебной ситуации студента и его предыдущей деятельности. Акцент делается на создании запросов, которые не просто предоставляют информацию, но и стимулируют самостоятельное регулирование обучения (SRL) — постановку целей, планирование, мониторинг и оценку прогресса — за счет предоставления действенных рекомендаций и поддержки, способствующих развитию навыков самообучения.

Декодирование Потребностей Студентов: Смешанный Методологический Анализ

Для анализа паттернов информационного поиска студентов был применен метод Эпистемического сетевого анализа (ENA). ENA позволил сопоставить взаимосвязи между различными типами вопросов, задаваемых студентами: техническими запросами (Technical Queries), запросами на уточнение (Clarification Queries) и запросами, направленными на получение персонализированных рекомендаций (Personalized Insight Queries). Этот подход позволил выявить закономерности в структуре вопросов, отражающие способы, которыми студенты взаимодействуют с учебным материалом и ищут необходимую информацию. Анализ сетевых связей между различными типами вопросов предоставил данные о когнитивных процессах, лежащих в основе информационного поиска студентов, и позволил более глубоко понять их потребности.

Анализ бесед с использованием методов качественного анализа выявил тонкости взаимодействия студентов с ИИ-ассистентом, в частности, сложности в интерпретации обратной связи. Исследование показало, что студенты часто испытывают затруднения в понимании неявных указаний и требуют более четких объяснений, особенно в отношении персонализированных рекомендаций. Также были выявлены случаи, когда студенты неправильно понимали формат предоставляемой информации, что приводило к дополнительным вопросам и снижению эффективности обучения. Основными темами, возникшими в ходе анализа, стали потребность в контекстуализации обратной связи, сложности с применением аналитических данных на практике и необходимость в более адаптивном подходе к предоставлению информации в зависимости от уровня подготовки студента.

Анализ данных, полученных с помощью Epistemic Network Analysis (ENA), показал существенные различия в паттернах запросов студентов с разным уровнем саморегулируемого обучения (SRL). У студентов с низким уровнем SRL преобладают запросы, требующие разъяснений и подтверждений, что отражает потребность в более детальном объяснении материала и постоянной обратной связи. В то же время, студенты с высоким уровнем SRL чаще формулируют запросы, ориентированные на получение расширенной аналитики и стратегических рекомендаций, демонстрируя стремление к более глубокому пониманию и самостоятельному планированию учебного процесса. Разница в структуре дискурсивных сетей между этими группами, выявленная с помощью ENA, составила 12.0%, что подтверждает статистически значимое различие в подходах к поиску информации и взаимодействию с образовательной системой.

В ходе исследования было установлено, что способность генеративного ИИ-помощника реагировать на эмоциональные проявления студентов играет важную роль в установлении контакта и поддержании их вовлеченности в учебный процесс. Из общего числа 34 зарегистрированных студентов, 22 активно взаимодействовали с ИИ-помощником, демонстрируя значительный интерес к возможности получения персонализированной обратной связи и поддержки, учитывающей эмоциональный контекст запросов. Анализ данных взаимодействия показал, что позитивные реакции ИИ на выражение студентами эмоций, таких как фрустрация или неуверенность, способствовали увеличению продолжительности сессий и повышению общей мотивации к обучению.

К Адаптивному Обучению: Влияние и Перспективы Развития

Система искусственного интеллекта, функционирующая на основе диалогового подхода, способствует предоставлению обратной связи, которую студенты воспринимают и применяют более эффективно. Вместо односторонних оценок, ассистент вовлекает обучающихся в беседу, выявляя пробелы в понимании и предлагая конкретные шаги для улучшения. Такой интерактивный формат позволяет персонализировать рекомендации, делая их более понятными и соответствующими индивидуальным потребностям каждого студента. В результате, обратная связь не просто констатирует ошибки, но и направляет к их исправлению, стимулируя активное обучение и повышая мотивацию к дальнейшему развитию.

Система, разработанная для поддержки обучения, создает более благоприятную образовательную среду, особенно для студентов, испытывающих трудности с саморегуляцией. Исследования показывают, что подобный подход способствует повышению вовлеченности и мотивации к обучению. Студенты, которым сложно самостоятельно организовывать учебный процесс, получают необходимую поддержку, что позволяет им более эффективно усваивать материал и чувствовать себя увереннее в своих силах. Такая среда позволяет им преодолевать трудности и развивать навыки самостоятельного обучения, необходимые для достижения успеха в учебе и дальнейшей жизни.

Для непрерывного улучшения работы искусственного интеллекта, помогающего в обучении, применялась комбинация количественных и качественных данных. Оценка ответов ассистента студентами показала высокий уровень ясности — средний балл составил 4.63 по пятибалльной шкале, что является наивысшим показателем среди оцениваемых аспектов. Этот результат указывает на то, что система эффективно передает информацию, понятную учащимся. Анализ данных, полученных как в виде числовых оценок, так и в виде развернутых отзывов студентов, позволяет разработчикам целенаправленно корректировать алгоритмы и стратегии персонализации, повышая эффективность обучения и обеспечивая более адаптивный подход к каждому учащемуся.

Перспективы развития данной системы ориентированы на масштабирование подхода и интеграцию с общеобразовательными платформами, что позволит создать действительно адаптивные образовательные среды. Несмотря на высокую оценку понятности ответов искусственного интеллекта — в среднем 4.63 балла по пятибалльной шкале — оценка степени персонализации оказалась ниже, составив 3.56 балла. Это указывает на необходимость дальнейшей работы над алгоритмами, позволяющими учитывать индивидуальные особенности каждого обучающегося и предлагать наиболее релевантный и эффективный учебный материал. Предстоящие исследования будут направлены на улучшение этих алгоритмов, чтобы обеспечить более глубокую и адресную поддержку в процессе обучения.

Исследование взаимодействия студентов с генеративным ИИ-ассистентом в рамках аналитических панелей обучения выявляет закономерности в вопросах, обусловленные уровнем саморегулируемого обучения. Подход к анализу диалогов демонстрирует, что качество обратной связи напрямую зависит от способности системы учитывать контекст и индивидуальные потребности обучающегося. В этой связи, слова Андрея Николаевича Колмогорова представляются особенно актуальными: «Математика — это искусство видеть невидимое». Подобно тому, как математик ищет скрытые закономерности, так и эффективная система обучения, основанная на ИИ, должна уметь выявлять неявные потребности студентов и предоставлять персонализированную поддержку, чтобы обеспечить значимое улучшение процесса обучения и раскрыть потенциал каждого ученика.

Куда Ведет Диалог?

Настоящая сложность взаимодействия студента и системы обучения, как показано в данном исследовании, заключается не в количестве запросов, а в их структуре. Выявление корреляции между уровнем саморегуляции и характером вопросов — это лишь первый шаг. Необходимо понимать, что алгоритмическая «помощь» часто оказывается лишь иллюзией понимания, маскирующей отсутствие истинного диалога. Система может отвечать на вопросы, но способна ли она осознать, что вопрос может быть неверно сформулирован, или что за ним скрывается более глубокая когнитивная проблема?

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке систем, способных к более тонкому анализу не только содержания вопросов, но и их контекста, эмоциональной окраски, и даже паттернов мышления, лежащих в их основе. Недостаточно просто генерировать ответы; требуется создание интеллектуального партнера, способного адаптироваться к индивидуальным особенностям обучающегося и стимулировать его к самостоятельному поиску истины. Простота ответа не всегда гарантирует его ценность; иногда сложный вопрос требует еще более сложного ответа.

И, наконец, стоит задуматься о фундаментальном вопросе: является ли цель образовательной технологии — замена преподавателя алгоритмом, или же создание инструмента, расширяющего возможности человеческого взаимодействия? Элегантность решения заключается не в его автоматизации, а в гармоничном сочетании искусственного интеллекта и человеческой мудрости. В противном случае, мы рискуем создать систему, которая лишь имитирует обучение, не приводя к истинному познанию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04919.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-12 00:13

🚀 Квантовые новости