Evaluating AI-Personalized Learning Interventions in Distance Education
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the utility of artificial intelligence (AI) in improving the persuasive communication skills of online Master of Business Administration (MBA) students. In particular, this study investigated the influence of personalization through AI using the Google Gemini platform on conventional and online instructional approaches. This quasi-experimental study used a pretest and posttest design to compare two groups of MBA students pursuing persuasive online communication. The experimental group (n = 32) interacted with the AI-based personalized learning materials, whereas the control group (n = 32) used standard instructor-designed online modules. During the 12-week intervention period, the experimental group was provided with customized practice activities. Conversely, the control group was offered conventional online learning material. The effectiveness of both approaches was evaluated using pretests and posttests. The results of Tukey’s Honestly Significant Difference (HSD) test provided insight into the areas where AI-based personalized learning had a statistically significant impact. These results support the conclusions derived from an analysis of variance and further validate the study’s research hypotheses. This study demonstrates the advantages of incorporating AI into language development for remote learners and offers valuable insights for integrating AI-driven technologies into distance education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».