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AI支持的语言学习中的人机交互研究：基于聚类分析和认知网络分析的方法

作者及机构
本研究由Xinghua Wang（青岛大学师范学院）、Qian Liu（青岛大学师范学院）、Hui Pang（青岛大学师范学院）、Seng Chee Tan（新加坡南洋理工大学国立教育学院）、Jun Lei（宁波大学外国语学院）、Matthew P. Wallace（澳门大学人文学院）和Linlin Li（青岛大学师范学院）共同完成。论文发表于期刊《Computers & Education》第194卷（2023年），并于2022年12月7日在线发布。

学术背景
研究领域为人工智能（AI）支持的语言学习，重点关注英语作为外语（EFL）的学习情境。近年来，AI代理（如聊天机器人和对话代理）在第二语言（L2）学习中的应用逐渐增多。这些技术能够提供个性化的语言练习环境，缓解传统课堂中练习机会不足、学生焦虑等问题。然而，关于学生如何与AI交互以促进语言学习，以及不同学习者在人机交互中的差异，现有研究仍存在空白。本研究旨在填补这一空白，探索AI支持的语言学习中的人机交互机制，并基于“探究社区”（Community of Inquiry, CoI）和“学习方式”（Students’ Approaches to Learning, SAL）理论框架，分析学生的交互模式及其对学习效果的影响。

研究流程
1. 研究对象与情境
研究在中国某城市小学六年级的EFL课堂中开展，为期三个月。16名小学生使用一款名为“AI教练”的虚拟AI代理进行英语学习。该代理具备语音识别、自然语言处理和个性化反馈功能，支持影子练习（English Shadowing, ES）、听力练习和词汇学习。

1. 数据收集

   • 使用数据：记录学生在AI系统中的活动频率（如ES、听力练习、词汇学习的平均次数）以及ES的得分。
     
   • 反思论文：学期末，学生撰写中文反思文章，描述其与AI交互的体验和学习效果。

2. 数据分析方法

   • 聚类分析：基于学生的使用数据（参与度和表现），采用两步聚类法将学生分为不同群组。
     
   • 认知网络分析（Epistemic Network Analysis, ENA）：对反思论文进行编码（基于CoI和SAL框架），分析不同群组学生在社会存在（Social Presence）、教学存在（Teaching Presence）、认知存在（Cognitive Presence）和学习方式（如深层学习、表层学习）上的交互模式差异。

3. 编码框架
   编码涵盖以下维度：

   • CoI：情感表达、亲和力、教学设计、反馈、探索能动性、问题解决等。
     
   • SAL：深层学习、表层学习、组织化学习。
     
   • 其他变量：L2学习乐趣、内在/外在动机。编码一致性达87%。

主要结果
1. 聚类分析结果
学生被分为四类：
- C1（高效学习者）：中等参与度，最高得分（ES平均分92.30）。
- C2（被动学习者）：最低参与度和得分（ES平均分83.05）。
- C3（均衡学习者）：高参与度和较高得分（ES平均分90.53）。
- C4（低效学习者）：最高参与度但中等得分（ES平均分88.73）。

1. 认知网络分析结果
   
   • C1学生：深层学习与AI反馈、情感表达紧密关联，未表现出表层学习倾向。
     
   • C2学生：被动依赖AI指令，以表层学习为主，缺乏学习乐趣和动机。
     
   • C3学生：灵活结合多种学习方式，享受学习过程，表现均衡。
     
   • C4学生：高参与但机械遵循AI指令，表层学习主导，效果受限。

结论与意义
1. 科学价值
- 揭示了AI支持学习中学习方式的关键作用：深层学习能放大AI个性化指导的益处，而被动或机械学习可能削弱学习效果。
- 扩展了CoI理论的应用范围，首次将其与SAL框架结合用于分析人机交互社区。

1. 应用价值
   
   • 为AI教育设计提供实践指导：需关注学生个体差异，避免“一刀切”的AI教学策略。
     
   • 强调教师干预的重要性，帮助学生从表层学习转向深层学习。

研究亮点
1. 方法创新：首次结合聚类分析与ENA，可视化不同学习者群体的交互模式。
2. 理论贡献：提出“人机学习社区”概念，丰富了AI教育领域的理论基础。
3. 实证发现：挑战了“AI技术必然提升学习效果”的假设，指出学习方式的核心影响。

其他有价值内容
研究还讨论了AI代理的形态（拟人化、卡通化）可能对交互效果的影响，为未来AI设计提供了方向。此外，作者呼吁更多长期研究以验证AI教育的可持续效果，避免“新奇效应”干扰结论。