教育中生成式AI辅助信息问题解决的数据集
人机交互
2026-02-17 v2
摘要
信息问题解决是教育、工作和生活中取得学术和职业成功的关键能力。生成式人工智能，特别是ChatGPT等工具的出现，为支持学生完成复杂的信息问题解决任务带来了新的可能性。然而，关于学生如何在信息问题解决过程中使用生成式人工智能，以及如何有效利用这些工具促进学习的实证见解仍然有限。此外，由文化和社会经济因素造成的背景差异，对生成式人工智能在教育环境中的公平整合构成了额外挑战。为填补这一空白，我们提供了一个来自澳大利亚一所公立大学279名学生的开源数据集。该数据集通过学生使用FLoRA（一个在学习分析领域广泛采用的生成式人工智能驱动教育平台）生成。在FLoRA中，学生与嵌入的生成式人工智能聊天机器人互动，以收集信息并将其综合成数据科学项目提案。该数据集捕获了生成式人工智能辅助信息问题解决过程的细粒度、多维记录，包括：(i) 学生与生成式人工智能对话记录；(ii) 写作过程日志痕迹；(iii) 带有专家评估分数的最终项目提案；(iv) 评估学生人口统计背景及其在数据科学和人工智能方面先验知识和经验的两项调查；以及 (v) 捕获学生对生成式人工智能在支持信息问题解决方面有效性及平台使用体验看法的调查。该数据集为增进我们对生成式人工智能在教育信息问题解决中作用的理解，以及为设计自适应、包容性的人工智能驱动学习工具提供了宝贵资源。
引用
@article{arxiv.2601.12718,
title = {Dataset of GenAI-Assisted Information Problem Solving in Education},
author = {Xinyu Li and Kaixun Yang and Jiameng Wei and Yixin Cheng and Dragan Gašević and Guanliang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12718},
year = {2026}
}