(AI peers) are people learning from the same standpoint: Perception of AI characters in a Collaborative Science Investigation

要約

21世紀の要求の複雑さは、複雑な能力を促進するための教育的アプローチを促進しましたが、クラス内学習活動と個別の学習または評価の実践の間には持続的なギャップが残ります。
これに対処するために、研究では、学習と評価におけるAIに生成されたキャラクターの使用を調査しました。
1つの試みは、シナリオベースの評価（SBA）です。これは、評価プロセス全体で測定するだけでなく、能力の開発を促進する手法です。
SBAは、シミュレートされたエージェントを導入して、本物の社会的相互作用コンテキストを提供し、実生活の相互作用の予測不可能性を軽減しながら、コンピテンシーベースの構成要素の評価を可能にします。
テキストからビデオへのテクノロジーなどのマルチモーダルAIの最近の進歩により、これらのエージェントをAIに生成されたキャラクターに強化することができます。
この混合メソッドの研究では、学習者が、共同科学調査のコンテキストを反映したSBAでメンターとチームメイトの役割を担うAIキャラクターをどのように認識しているかを調査しています。
具体的には、信頼、社会的存在、および有効性に関する56人の高校生のリッカートスケール応答を調べました。
これらの要因との関係と、PLS-SEMを介してAIキャラクターを採用する意図への影響を分析しました。
私たちの調査結果は、学習者の信頼がAIキャラクターで社会的存在感を形作り、認識された有効性を高めることを示しています。
定性分析はさらに、物質的な信頼性や学習目標との整合など、信頼を促進する要因、および共同コンテキストの作成における社会的存在の極めて重要な役割を強調しました。
この論文は、AIED 2025の完全な論文として受け入れられました。

要約(オリジナル)

While the complexity of 21st-century demands has promoted pedagogical approaches to foster complex competencies, a persistent gap remains between in-class learning activities and individualized learning or assessment practices. To address this, studies have explored the use of AI-generated characters in learning and assessment. One attempt is scenario-based assessment (SBA), a technique that not only measures but also fosters the development of competencies throughout the assessment process. SBA introduces simulated agents to provide an authentic social-interactional context, allowing for the assessment of competency-based constructs while mitigating the unpredictability of real-life interactions. Recent advancements in multimodal AI, such as text-to-video technology, allow these agents to be enhanced into AI-generated characters. This mixed-method study investigates how learners perceive AI characters taking the role of mentor and teammates in an SBA mirroring the context of a collaborative science investigation. Specifically, we examined the Likert scale responses of 56 high schoolers regarding trust, social presence, and effectiveness. We analyzed the relationships between these factors and their impact on the intention to adopt AI characters through PLS-SEM. Our findings indicated that learners’ trust shaped their sense of social presence with the AI characters, enhancing perceived effectiveness. Qualitative analysis further highlighted factors that foster trust, such as material credibility and alignment with learning goals, as well as the pivotal role of social presence in creating a collaborative context. This paper was accepted as an full paper for AIED 2025.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google