整合人工智能与学习分析以实现教育中数据驱动的教学决策与个性化干预

本研究探讨了一种创新学习分析工具的概念化、开发与部署，该工具利用 OpenAI 的 GPT-4 模型在教育情境中量化学生参与度、映射学习进展并评估多种教学策略。通过分析学生的压力水平、好奇心、困惑、焦躁、主题偏好及学习方法等关键数据点，该工具提供了学习环境的全面视图。它还采用 Bloom 分类法基于学生提问评估认知发展。除了通过合成数据进行技术评估外，还收集了来自爱荷华大学教职员工的调查反馈，以衡量其感知的益处与挑战。教职员工认可该工具通过实时洞察增强教学决策的潜力，但对数据安全和 AI 生成洞察的准确性表达了担忧。该研究概述了该工具的设计、实施与评估，强调了其对教育成果的贡献、在学习管理系统中的实际整合，以及为解决隐私和准确性问题所需的未来改进。本研究强调了 AI 在塑造个性化、数据驱动教育中的作用。