结合生成式人工智能的结构化教学方案对大学生课堂归属感的影响：一项六班级随机对照研究

《Scientific Reports》：Structured generative AI preparation and classroom belonging in a six-class randomized trial

　　

摘要

生成式人工智能（GenAI）可能支持独立学习准备，但并不一定能够增强学生对课堂的归属感。我们考察了一种将AI探索、信心反思、未解决问题生成与教师响应相结合的有结构教学方案。在完成基线评估后，中国某大学六个完整的本科班级被随机均等分配，三个班级共110名学生被分配至每组条件。评估在第1周、第6周和第12周进行，干预措施始于第2周。通过重新计算的项目均值进行分析，采用四自由度、等权重的班级层面对比，辅以精确随机化检验。在第12周，组间课堂归属感变化的差异为0.361（95%CI 0.145至0.576；Bonferroni校正后p = 0.029）。相应的差异值分别为：情感投入0.282、对教师指导的反感度?0.497、信心-表现差异指数（CPDI）?15.24分。双侧精确随机化检验的p值在所有主要对比中均为0.100，这是六个平衡班级所能达到的最小值。由于仅观察到六个班级且路径估计对测量时间点敏感，探索性的个体层面路径分析和效应调节分析被视为假设生成性分析。总体而言，该结构化教学方案在课堂归属感及相关结果方面显示出有前景的差异，但推断仍受限于随机化班级数量少、参数模型假设以及初步差异度量的局限。因此，这些发现涉及的是组合教学方案的整体效果，而非生成式人工智能的孤立效应或已确立的心理机制。