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Exploring collaborative patterns in generative AI-supported collaborative learning: effects on knowledge construction and performance
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PRE
AI
DOI：10.1007/s11423-026-10737-5.png)
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摘要
En 中文
生成式人工智能（GAI）融入协作学习的整合已引起广泛关注，因其潜力在于重塑群体动态并支持协作知识建构（CKC）。然而，CKC在GAI支持情境下的展开方式，特别是在互动模式、调控过程和任务结果方面，仍缺乏充分理解。基于群体调控学习视角，本研究探讨了GAI支持的协作过程如何关联学生的协作知识建构。研究分析了来自三成员协作小组在两项面对面任务中收集的详细互动数据，共涉及24个小组-任务实例。采用结合话语分析、层次聚类、认识网络分析、过程挖掘和总结性评估的多方法分析框架，我们识别出四种探索性协作模式：(1) 正向调控导向模式（聚类1），以中等水平表现和更复杂的知识建构为特征；(2) 负向调控导向模式（聚类4），同样与中等水平表现和更复杂的CKC相关；(3) 社会情感驱动的调控模式（聚类2），与低水平表现和较简单的知识建构相关；(4) AI策略与监控导向的调控模式（聚类3），与高水平表现相关，CKC复杂度低于聚类1和4，但仍高于聚类2。基于这些发现，研究最后提出教学启示，为教育工作者和教学设计师提供指导，以优化GAI支持的协作学习，促进更深入的学生参与并增强知识建构。
Keyword:
Computer-supported collaborative learning
Collaborative knowledge construction
Group regulated learning
Collaborative pattern
Multi-method analytical approach
Generative artificial intelligence
期刊
E
IF:
4.2
论文数:
2.3K
被引数:
7.0K
机构
引用论文
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