Educational Design Principles of Using AI Chatbot That Supports Self-Regulated Learning in Education: Goal Setting, Feedback, and Personalization
Notice bibliographique
Résumé
The invention of ChatGPT and generative AI technologies presents educators with significant challenges, as concerns arise regarding students potentially exploiting these tools unethically, misrepresenting their work, or gaining academic merits without active participation in the learning process. To effectively navigate this shift, it is crucial to embrace AI as a contemporary educational trend and establish pedagogical principles for properly utilizing emerging technologies like ChatGPT to promote self-regulation. Rather than suppressing AI-driven tools, educators should foster collaborations among stakeholders, including educators, instructional designers, AI researchers, and developers. This paper proposes three key pedagogical principles for integrating AI chatbots in classrooms, informed by Zimmerman’s Self-Regulated Learning (SRL) framework and Judgment of Learning (JOL). We argue that the current conceptualization of AI chatbots in education is inadequate, so we advocate for the incorporation of goal setting (prompting), self-assessment and feedback, and personalization as three essential educational principles. First, we propose that teaching prompting is important for developing students’ SRL. Second, configuring reverse prompting in the AI chatbot’s capability will help to guide students’ SRL and monitoring for understanding. Third, developing a data-driven mechanism that enables an AI chatbot to provide learning analytics helps learners to reflect on learning and develop SRL strategies. By bringing in Zimmerman’s SRL framework with JOL, we aim to provide educators with guidelines for implementing AI in teaching and learning contexts, with a focus on promoting students’ self-regulation in higher education through AI-assisted pedagogy and instructional design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».