生成式人工智能对学习分析研究的影响：现状与前瞻——2024年学习分析与知识国际会议(LAK24)述评.pdf

2024年第12期渊总第380期冤

DOI:10.13811/ki.eer.2024.12.015历史与国际比较

生成式人工智能对学习分析研究的影响：

现状与前瞻

要要要2024年学习分析与知识国际会议渊LAK24冤述评

石琬若袁韩锡斌

渊清华大学教育研究院袁北京100084冤

[摘要]2011年袁首届学习分析与知识国际会议渊简称LAK冤召开袁标志着学习分析研究领域的确立遥2022年袁生成

式人工智能渊AIGC冤的爆发袁给该领域的研究带来了空前的影响遥文章基于必威体育精装版一届LAK会议的主旨报告及论文袁从学

习分析的技术系统设计尧应用场景尧效果评价尧伦理风险等方面袁系统梳理了AIGC对学习分析领域产生的影响以及今后

的发展趋势遥研究分析结果表明院基于AIGC的学习分析系统在自动化程度和个性化匹配能力方面得到提升曰AIGC具有

教师尧学习者和助教三种角色的功能属性袁围绕数据生成尧数据测量与分析尧学习反馈等环节拥有多种应用的潜能曰从

AIGC与传统模型算法的比较尧学生学习体验等方面来看袁其在学习分析中的应用具有一定的优势袁然而尚未有实证证

据表明AIGC的使用对学习效果有提升作用遥AIGC及其相关技术的发展将为探究人机协同的学习过程带来全新的视角

和可能袁也将为研究学习过程提供更丰富的数据和创新的方法袁同时将促使学习分析价值取向与目标定位的重构袁不断

推动对复杂人机交互行为方式尧人智协同的认知变化与学习规律尧AIGC融入的新型教学方式等的理解与探索遥

[关键词]人工智能曰学习分析曰教育中的人工智能曰学习分析与知识国际会议曰文献综述

[中图分类号]G434[文献标志码]A

[作者简介]石琬若渊1996要冤袁女袁河北邯郸人遥博士研究生袁主要从事学习分析尧教育数字化研究遥Email院swr22@mails.

遥

[2-3]

过程的监测尧诊断尧预警尧反馈与干预遥自学习分析

一尧引言

研究领域确立以来袁人工智能技术就与之息息相关袁

2011年袁首届学习分析与知识国际会议集中体现在借助机器学习算法分析学习者与学习环

渊InternationalConferenceonLearningAnalyticsand境相关数据袁然而过往的研讨范围仍相对有限遥自

Knowledge袁以下简称LAK冤召开袁提出学习分析的定2022年末袁以ChatGPT和DALL-E等为代表的生成

义院学习分析旨在测量尧收集尧分析尧报告学习者及其学式人工智能渊ArtificialIntelligenceGeneratedContent袁

[1]

习情境的相关数据袁从而优化学习及其发生的环境遥以下简称AIGC冤走进主流媒体和公众视野袁并展现出

这一定义在后续研究中得到了广泛的应用袁也在应用影响人类生产和生活的巨大潜力袁也给学习分析领域

中不断丰富内涵遥虽然很难证明获取更多的数据能够的研究带来了前所未有的影响遥LAK作为学习分析领

显著提升学习效果袁但学习分析领域的确立丰富了对域的核心会议袁汇集了每年该领域的必威体育精装版研究进展袁

学习过程的理解袁优化了以改进学习为目标的评价方2024年会议主题即为野人工智能时代的学习分析

法袁促进了学习评价由传统的标准化测试转向对学习渊LearningAna