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Artificial Intelligence-Based Pedagogical Agent in an E-Learning Environment
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OA
AI
DOI：10.3390/computers15070401.png)
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摘要
En 中文
本研究考察了面向现代网络学习环境的AI驱动的教学代理的开发及其教学影响。研究解决了数字教育中的一个关键挑战：传统网络学习系统缺乏个性化和即时反馈。AI驱动的代理通过教学互动“支持并激励学习者”，并提供超越规则系统限制的适应性、数据驱动的学习体验。研究首先遵循PRISMA 2020进行系统文献综述，分析2020年至2025年的46篇出版物，以识别当前的AI架构、教学角色及学习影响的实证证据。研究发现突出了教育代理中机器学习、深度学习、多模态分析和大型语言模型的日益广泛应用。这些系统承担导师、教练、评估者、对话伙伴和顾问等角色，提供认知、元认知、情感和分析支持。现代代理“持续监控用户互动，分析参与度并调整学习内容”，实现高度个性化的学习路径。研究还展示了能够进行解释、任务生成、诊断和适应性反馈的多模态教学代理的设计。包含20名学生的实验结果显示，在使用代理学习时，学生表现有所提升、错误减少且参与度更高。总体而言，研究证明AI驱动的教学代理能够提高高等教育中的学习效果并支持自主学习。
Keyword:
artificial intelligence in education
adaptive learning systems
LLM in education
personalized learning
learning analytics
pedagogical models
AI总结
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期刊
C
IF:
4.2
论文数:
1.5K
被引数:
3.3K
机构
引用论文
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