通过辅导系统推进教育：一项系统性文献综述

本研究系统性地综述了辅导系统——包括智能辅导系统(ITS)和机器人辅导系统(RTS)——通过先进技术应对全球教育挑战的变革性作用。由于许多学生在核心学术领域存在熟练度不足的问题，辅导系统作为有前景的解决方案出现，通过提供个性化和适应性教学来弥补学习差距。ITS利用人工智能(AI)模型（如贝叶斯知识追踪和大语言模型）提供精确的认知支持，而RTS则通过类人交互增强社会和情感参与。本项系统性综述遵循PRISMA框架，分析了86项代表性研究。我们评估了教学和技术进步、参与策略以及围绕这些系统的伦理考量。基于这些参数，潜在类别分析(Latent Class Analysis)识别出三个不同类别：基于计算机的ITS、基于机器人的RTS，以及整合多种交互模式的多模态系统。研究结果揭示了增强适应性、参与度和学习成果的AI技术取得了显著进展。然而，伦理问题、可扩展性不足和认知适应性差距等挑战依然存在。本研究强调了ITS和RTS的互补优势，提出集成混合解决方案以最大化教育效益。未来研究应聚焦于弥补可扩展性方面的差距、全面应对伦理考量，以及推进AI模型以支持多样化的教育需求。