以人为中心的学习分析与教育人工智能：系统文献综述

学习分析（LA）和教育人工智能（AIED）的快速扩展提供了新的可扩展、数据密集型系统，但也引发了对数据隐私和自主性的担忧。将利益相关者（如学生和教师）排除在设计过程之外可能导致不信任和工具不匹配。尽管近年来LA和AIED研究转向以人为中心的设计，但我们对这些系统设计和实现中人类控制、安全性、可靠性和可信赖性的重要性的理解仍存在差距。我们进行了一项系统文献综述，以探讨这些担忧和差距。我们分析了108篇论文，以提供关于以下方面的见解：i) 以人为中心的LA/AIED研究的当前状态；ii) 教育利益相关者在以人为中心的LA/AIED系统设计过程中的参与程度；iii) 此类系统中人类控制与计算机自动化之间的当前平衡；以及iv) 文献中对安全性、可靠性和可信赖性的考虑程度。结果表明，在LA/AIED系统设计中考虑了一定程度的人类控制，但最终用户在实际设计中的参与有限。基于这些发现，我们建议：1) 在所有设计阶段仔细平衡利益相关者在设计和部署LA/AIED系统中的参与；2) 积极让目标最终用户（尤其是学生）参与，以界定人类控制与自动化之间的平衡；3) 在未来的以人为中心的LA/AIED系统中，将安全性、可靠性和可信赖性作为原则进行探索。