AI 增强教育中的学习因素：中高中学生的比较研究

AI 工具在教育中的集成化日益增长，导致现有研究探索其对学习过程的影响。然而，大多数既有研究集中于高等教育和传统教学情境，仍存关于 AI 中介学习环境中关键学习因素如何相关的未解之谜，以及这些关系在不同年龄群体中如何变化的疑问。针对这些差距，我们的工作研究了四个关键学习因素——经验、清晰度、舒适度和动机——在 AI 增强教育环境中是否保持连贯的相互关系，以及这些关系结构在中学和高中学生之间的差异。该研究在真实的教室情境中进行，学生在编程学习活动中与 AI 工具互动，以收集关于四个学习因素的数据及学生的感知。通过结合相关分析和文本挖掘的多方法定量分析，我们发现两种年龄群体显示出明显不同的维度结构。中学生在所有维度之间表现出强烈的正相关，表明他们存在强烈的整体性评估模式，正面的感知在一个维度中普遍延伸至其他维度。相比之下，高中生在关键维度之间显示出弱或接近零的相关性，表明他们的评估过程更为细化，各维度独立地被评估。这些发现表明感知维度在 AI 增强学习中起到积极的中介作用，发展阶段对这些相互关系具有调节作用。这一工作为开发针对学习者发展水平的 AI 集成策略奠定了基础，同时考虑到学生- AI 互动中特定年龄群体的维度结构。