学生对大语言模型生成的论证性文章反馈与评分的感知

大学物理入门课程的学生常常依赖低效的策略，专注于最终答案而非理解底层原理。将科学论证融入问题解决过程可以培养批判性思维，并将概念知识与实际应用联系起来。通过引导学生阐述他们解决问题的科学论证，并对学生的策略提供实时反馈，我们旨在使学生发展出更优越的问题解决技能。在大规模招生的物理课程中，为学生提供及时、个性化的反馈仍然是一个挑战。人工智能的最新进展提供了有前景的解决方案。本研究探讨了 AI 生成的反馈对大学物理入门课学生书面科学论证的潜在影响。我们使用 OpenAI 的 GPT-4o，对学生的书面科学论证提供了延迟反馈，并就他们感知到的反馈有用性和准确性进行了调查。我们的发现为在大规模课堂中实施实时 AI 反馈以增强学生的问题解决和元认知技能的可行性提供了见解。