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在在线学习中，移动即时通讯（Mobile Instant Messaging）存在信息过载、难以培养高阶思维技能等问题。研究人员开展了 ChatGPT 增强移动即时通讯（ChatMIM）在在线学习中应用的研究。结果显示 ChatMIM 提升了学生参与度和高阶思维能力，该研究为 AI 赋能在线学习提供了实证依据。
在当今数字化时代，在线学习如同一股浪潮，席卷了教育领域。它打破了时间和空间的限制，让知识的获取变得更加便捷。其中，移动即时通讯凭借其即时性、多媒体功能和跨设备访问性，成为在线学习讨论的重要工具。然而，这看似完美的学习 “助手” 却暗藏玄机。大量未经整理的信息如同潮水般涌来，让学生们应接不暇，出现信息过载的情况。从认知负荷理论（Cognitive Load Theory）的角度来看，过多杂乱的信息会占据学生们有限的认知资源，就像给电脑同时运行过多程序，导致卡顿，使得他们难以集中精力进行深度学习和思考。
同时，传统移动即时通讯平台缺乏有效的结构化反馈机制。依据反馈干预理论（Feedback Intervention Theory），这使得学生在学习过程中无法及时获得引导，难以将注意力集中在关键的学习任务上，高阶思维技能（Higher-order thinking skills，涵盖分析、评价和创造等认知过程，如批判性思维、问题解决和创造力）的培养也因此受阻。此外，移动即时通讯虽然交流便捷，但过于快速和随意的交流方式，让学生们很难静下心来进行反思性学习（Reflective learning，即通过对经验的有意分析构建新理解），学习效果大打折扣。
为了解决这些问题，来自台湾南部某大学的研究人员展开了一项别开生面的研究。他们将目光投向了人工智能领域的新星 ——ChatGPT（一种大型语言模型），并创新性地将其与移动即时通讯平台相结合，开发出 ChatGPT 增强移动即时通讯（ChatMIM）工具，试图为在线学习注入新的活力。
这项研究成果发表在《Computers in Human Behavior》上，具有重要的意义。它不仅为解决在线学习现存问题提供了新的思路和方法，还为人工智能在教育领域的应用开辟了新的方向，让人们看到了 AI 技术助力教育发展的巨大潜力。
研究人员采用了多种关键技术方法。他们运用随机对照试验（Randomized controlled trial）设计，将 63 名就读于 “Advanced Digital Learning” 课程的研究生随机分为两组，其中 33 人组成的治疗组使用 ChatMIM 工具，30 人的对照组则使用传统移动即时通讯工具。在研究过程中，利用经过验证的工具对学生的参与度和高阶思维技能进行干预前后的评估；通过系统的内容分析方法对讨论记录进行分析；还运用基于技术接受模型（Technology Acceptance Model）的半结构化访谈收集数据。
下面来看看具体的研究结果：
- 行为参与（Behavioral engagement）：通过进行协方差分析（ANCOVA），研究发现 ChatMIM 对行为参与有显著影响（F(1, 60)=15.63，p<0.001，部分η2=0.21，表明效果显著）。治疗组在调整后的后测分数高于对照组，同时对消息模式的分析也进一步证实了这一点，说明使用 ChatMIM 的学生在行为上更加积极参与学习讨论。
- 高阶思维技能：在高阶思维技能方面，研究结果显示 ChatMIM 也带来了显著提升。特别是在批判性思维、问题解决和创造力等领域，学生们的表现有了明显进步，这表明 ChatMIM 有助于学生发展高阶思维能力。
- 学生认知：通过半结构化访谈等定性研究方法发现，学生们对 ChatMIM 的认知良好。他们认为使用 ChatMIM 提升了学习表现，并表示未来有很强的意愿继续使用，这体现了学生对 ChatMIM 的接受和认可。
综合研究结论和讨论部分，ChatMIM 在改善在线学习讨论方面成效显著。它全方位提升了学生的参与度，无论是行为上更加积极参与讨论、认知上投入更多精力，还是情感上体验更为积极；在高阶思维技能培养上也发挥了重要作用，帮助学生在批判性思维、问题解决和创造力等方面取得进步。而且，学生对 ChatMIM 的高度认可，为其在未来在线学习中的广泛应用奠定了基础。这项研究为人工智能增强的信息系统在在线学习中的应用提供了有力的实证依据，推动了人们对人工智能融入教育技术的理解，借助认知负荷理论和反馈理论，为后续的教育技术创新和在线学习发展指明了方向，激励更多研究者探索 AI 与教育融合的无限可能，具有极高的学术价值和实践意义。
