基于“生成式人工智能 元宇宙”的人机协同学习模式研究.pdf
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1、第2 9 卷第5期2023年10 月开放教育研究Open Education ResearchVol.29,No.5Oct.2023基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究翟雪松1,2楚肖燕焦丽珍3童兆平4李艳1(1.浙江大学教育学院,浙江杭州3 10 0 58 2.杭州国际城市学研究中心浙江省城市治理研究中心,浙江杭州3 1112 1;3.清华大学信息化技术中心,北京10 0 0 8 4;4.浙江省教育技术中心发展研究部,浙江杭州3 10 0 12摘要】元宇宙与生成式人工智能的出现创新了人机协同的数字化学习环境。元宇宙的仿真性与生成式人工智能的内容理解力虽然理论上已经表现出高度的
2、弥合性,但仍缺少实证证据。本研究自主研发了融入生成式人工智能的元宇宙智能学习平台,在创新翻转课堂人机协同学习模式的基础上,调查学习者学习绩效的变化及重用意愿,并基于人工智能一元宇宙框架、人工智能接受模型等理论,探究感知偶然性、预期绩效、预期努力和感知拟人性对重用意愿的影响机制。实验结论与部分假设一致:基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习能明显提升学习绩效,预期绩效和预期努力是感知偶然性和重用意愿的完全中介变量。与假设不一致的是,感知拟人性负向调节预期努力和重用意愿。本研究深入讨论了这些结论的发生机制与启发,以期为基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式提供参考。【关键词元宇宙;
3、生成式人工智能;人机协同学习;翻转课堂中图分类号 G434一、问题提出近年来,元宇宙和生成预训练转换器(GenerativePre-trained Transformer,GPT,又称生成式人工智能)技术引发人们高度关注。理论界关注元宇宙和生成式人工智能融通发展的原因在于,这两项技术有文献标识码 A文章编号10 0 7-2 17 9(2 0 2 3 0 5-0 0 2 6-11高度的弥合性。一方面,元宇宙能为师生提供高仿真的数字李生环境,但仅能依赖既定的程序规则和数字平台实现“人人交互”。另一方面,具备对话情境理解和内容生成能力的生成式人工智能可为人机协同创建全新生态(戴岭等,2 0 2 3)
4、,但与教育融合的过程缺乏真实的应用场景和过程性数据标收稿日期 2 0 2 3-0 8-3 0【基金项目】国家自然科学基金面上项目“融合视觉健康的在线学习资源自适应表征及关键技术研究”(6 2 17 7 0 42);国家社会科学基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”(19 ZDA364)子课题“人工智能支撑大规模教育的个性化实现研究”。作者简介】翟雪松,特聘研究员,博士生导师,浙江大学教育学院,研究方向:智慧学习环境、教育信息系统、教育技术与装备();楚肖燕,博士研究生,浙江大学教育学院,研究方向:人工智能教育应用、学习科学与技术研究();焦丽珍,清华大学信息化技术中心,研究方向:技术促进
5、教与学、数字素养等();童兆平,高级教师,浙江省教育技术中心发展研究部主任,研究方向:教育技术基本理论(442 0 9 13 0 5 );李艳(通讯作者),教授,博士生导师,浙江大学教育学院,研究方向:远程教育、数字化学习、教育创新传播等()。引用信息翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,童兆平,李艳(2 0 2 3).基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究 J.开放教育研究,2 9(5):2 6-3 6.26修回日期 2 0 2 3-0 9-0 3DOI 编码 10.13 9 6 6/ki.kfjyyj.2023.05.003翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,童兆平,李艳.基于“生成式人工智能+元宇宙
6、”的人机协同学习模式研究(OER.2023,29(5)注。生成式人工智能在人机协同时创新性、偶然性生成的特点能够弥补元宇宙虚拟教师交互对话内容刻板、智能性不足的问题,元宇宙虚拟教师能为基于生成式人工智能的教育应用提供切实的人机协同场景。因此,推进生成式人工智能和元宇宙在教育领域的融合应用,构建虚实相生的沉浸式、交互式人工智能学习场景,对于人机共融、推动教育的数字化转型具有深远意义(郑永和等,2 0 2 3;杨宗凯等,2 0 2 3)。两种技术虽然在理论上已表现出融合的必要,但实践效果有待证实。本研究基于9 4名学习者在“生成式人工智能+元宇宙”环境中3 2 节课的学习,调查生成式人工智能人机协
7、同模式的使用效果和学生的重用意愿,构建了感知偶然性、预期绩效、预期努力、感知拟人性对学生重用意愿的影响机制模型,旨在抓住生成式人工智能产品不断涌现的机遇,探索智能技术冲击下师生如何更好地与智能技术协同,为建设智能时代的韧性教学生态提供技术路线和参考数据(翟雪松等,2 0 2 3)。二、理论基础与研究假设(一)理论基础元宇宙与生成式人工智能之间的关系并非相互孤立的,而是技术互构和功能弥合的。香港理工大学研究者提出了面向人机协同的人工智能生成元宇宙(AI-GeneratedMetaverse,A I G M)框架(见图1),指出生成式人工智能将成为元宇宙发展的关键促进者(Leeetal.,2 0
8、2 3)。该框架描绘了元宇宙虚拟仿真情境的使用者和人工智能模型交流互动,并在人机协同中获得灵感和启发。元宇宙应用场景内容生成交互行为生成式辅助创新、赋能交互人工智能提示、情境、指令图1人工智能生成元宇宙框架一方面,教育元宇宙需要生成式人工智能的融人,增加人机交互的交互感和偶然性。交互是教育元宇宙框架的核心要素,除了真实主体之间的交互,它还包括真实主体与虚拟化身、虚拟化身与虚拟化身交互的新型映射关系(翟雪松等,2 0 2 2)。智能时代的人机协同离不开智能算法的支持。斯坦福大学研究者基于2 5个生成式智能体构建了元宇宙李生小镇,计算驱动的智能体根据过往的经验对环境作出真实可信的反应,从而预测和仿
9、真人类行为(Pa r k e t a l.,2 0 2 3)。生成式人工智能与教育元宇宙的融合,能够避免现有元宇宙中既定程序虚拟人的“操纵感”和“枯燥感”,通过智能生成内容的不确定性和偶然性给学习者带来更加仿真的学习体验。元宇宙技术架构的三维建模和染技术极大地提高了虚拟导师形象的拟人性与仿真性(娄方园等,2 0 2 3)。生成式人工智能接入元宇宙成为虚拟导师,可以完成学习分析、知识整合和个性化辅导,增强元宇宙中虚拟导师的角色感和互动性(Qadir,2023)。另一方面,生成式人工智能也需要在元宇宙场景中落地真实的交互体验和无感知数据标注。生成式人工智能作为一种大语言模型,通过海量的文本数据学习
10、和理解人类的语言和语义,基于自然语言和人类对话交流(OpenAI,2023)。C h a t G PT 在语言理解、对话交互与逻辑推理等方面都表现出独特优势,为人机协同学习提供了有力支撑(刘明等,2023)。元宇宙积累的海量真实对话和交互数据能够为迭代和发展高度智能化、专业化、精准化的大语言模型提供必要的训练内容。在教育应用中,生成式人工智能往往也需要借助元宇宙虚拟仿真的特性,依托虚拟化身或其他元宇宙交互形式优化人机交互体验。美国佛罗里达理工大学研究者开发了基于ChatGPT的儿童语言学习软件,融人元宇宙的数字人和扩增现实等要素,发现该平台能有效提升低龄儿童的学习兴趣并增进师生关系(Topsa
11、kal&Topsakal,2022)。情景感知综上所述,生成式人工智能可以提供实时的交互内容,元宇宙能为生成式人工智能提供教育应用使用者的数字化环境和智能体。然而,当前基于元宇宙与ChatGPT的应用效果尚缺乏实证研究的证据,主要是由于缺少支撑平台和理论基础,在教学模式设计和创新方面还存在缺陷。(二)模式创新随着新一代人工智能技术的涌现,全球教育理27翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,童兆平,李艳.基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究OER.2023,29(5)念、教学模式和技术手段发生了颠覆性变化,人机协同学习模式也在迭代创新。特别是随着元宇宙和生成式人工智能技术的发展,传统数字化教学
12、场景逐步优化,从基于平台进行人人交互的Web2.0模式,走向基于语义算法的人机协同Web3.0模式。在Web2.0时代,师生基于信息平台建立开放的虚拟教学社区,根据知识内容、教学目标等灵活选择学习方式,并在此过程中衍生游戏化学习等丰富的教学实践形态(王雪等,2 0 19)。然而,技术只是帮助学习者将线下的互动转移到线上,学习发生的本质仍然是一种“人人协同”。随着人工智能技术的发展,计算机在教学过程中的角色越来越多地从“工具”向“伙伴”转化,教学模式也逐渐从“人机交互”(human-computer interaction)走向真正的“人机协同”(human-agent collaboratio
13、n)(G r u d i n,2022)。人机协同涉及学习者与智能体对于共同理解学习目标、共建学习任务的管理和共享学习进度的跟踪,人工智能支持下的计算机代理逐渐成为值得信任的合作和学习伙伴,也将重构教学活动的组织形态(Bellamy et al.,2017)。生成式人工智能和元宇宙共同支持的教育智能体为创新人机协同教学模式带来了可能,将创新传统教师主导的教学组织形式。有研究者认为GPT和元宇宙的结合能创新翻转课堂模式,教育智能体能为学生自主学习提供必要的支架,如课前学习指导、学习进度跟踪以及生成自适应的教学策略,创设人机协同学习生态下的新型翻转课堂(Wuetal.,2023)。为了将基于生成式
14、人工智能与元宇宙的人机协同教学模式更好地运用于不同学科、不同学段,融入生成式人工智能的虚拟智能导师的不同特征和要素对人机协同学习的影响机制有待探究。(三)学习意愿影响因素与研究假设本研究基于AIGM框架和文献综述,提炼出以下关键特征并提出理论模型(见图2)和相应的研究假设。1.感知偶然性与预期绩效和预期努力的关系预期违背理论(expectancyviolations theory)为偶然性如何影响人机协同学习提供了解释。这一理论最早用于预测和解释人际间的社会交往活动,认为期望以外的变化会造成生理唤起,增加兴趣和28预期绩效(PE)H1.H6感知偶然性感知拟人性(PC)(PA)H7H2预期努力(
15、EE)图2 理论模型注意力。随着“拟人化”和“类人化”智能代理的应用,该理论已越来越多地被应用于探讨人机交互过程中的互动关系(梁哲浩等,2 0 2 3)。偶然性是人机交互过程的重要因素,这一特性迫使学习者参与多轮人机双向传输的信息交换线程,形成主动性、排他性(exclusive)交互过程。因此,更高的对话偶然性会提高用户参与交互的程度,进而影响人机交互过程中其他的认知、态度和行为结果(Sundaretal.,2 0 16)。基于生成式人工智能的智能导师能够根据协同对话的上下文情境更好地理解更长段落的提问,并根据学习者输入的信息生成非预设的个性化反馈(Cao et al.,2023)。根据该理论
16、,学习者与智能导师开展人机协同学习出现的偶然性和不可预测性,可能会带来不同于学习者预期的反馈,引发学习者对智能导师的关注以及唤醒注意力,专注且更容易地投入知识学习(Eyssel et al.,2011)。假设1:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知偶然性正向影响学习者的预期绩效。假设2:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知偶然性正向影响学习者的预期努力。2.预期绩效和预期努力的中介效应作为一种新兴的数字学习环境,“生成式人工智能+元宇宙”的教育应用价值和易用性仍是影响人机协同学习意愿的关键要素。根据人工智能技术接受度模型,人工智能教育产品的易用程度及能否提升工作绩效是影响个体采纳新技术的重要因
17、素,并可通过预期绩效(performance expectancy)量表和预期努力(effortexpectancy)量表测量。该理论被广泛应用于预测利用人工智能技术开展人机协同学习的学习者行为意向(Gansser&Reich,2021)。生成式人工智能和元宇宙是新兴的人工智能技术,将彻底改变Web2.0的混合式学习方式,从H3H5H8H4重用意愿(RI)翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,童兆平,李艳.基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究OER.2023,29(5)人人交互为中心走向人机交互为中心。学习者不仅要面对交互对象的转变,更要面对数字教师提供偶然性知识情况下的预期准备。在这种学习
18、环境下,学习者会表现出对平台易用性的关注及对提高学习绩效的期待。假设3:在生成式人工智能+元宇宙环境中,预期绩效是偶然性和学习意愿的中介变量,假设4:在生成式人工智能+元宇宙环境中,预期努力是偶然性与学习意愿的中介变量。3.感知拟人性的调节机制教育元宇宙中的虚拟智能导师具有丰富的三维数字形象、智能语音播报和仿真人物动作等,相较于平面的虚拟导师形象或简单问答式的对话机器人,具有更好的拟人性。根据拟人化理论,学习者与高度拟人性特征的虚拟智能导师进行交互,能够模拟真实学习活动中的师生互动,并满足学习者社会联系的需要(Baumeister&Leary,1 9 9 5)。人机交互研究强调虚拟代理的拟人化
19、形象对使用者态度和行为的积极影响(Parketal.,2 0 2 3)。拟人化形式能够减少学习者与人工智能生成内容之间的隔阅,人机交互过程中更多的社会反馈、更加积极的社会判断,有助于发挥生成式人工智能的偶然性对学习者预期绩效和预期努力的正向促进作用,并提高学习者对人机交互的接受度和使用意愿(赵瑜等,2023;Gong,2008;Rietz et al.,2019)。然而,“恐怖谷效应”也指出,拟人化程度的积极影响在达到一定程度后可能会显著下降,并导致诡异和负面的互动结果(Morietal.,2012)。对于能以人类预期外方式进行对话的生成式人工智能,拟人化程度越高反而更有可能在人机交互中威胁学
20、习者的主体性,消解生成式人工智能的感知偶然性对预期绩效和预期努力的积极影响,甚至让学习者对技术产生负面情绪,抑制使用意愿(邢冬梅等,2023)。基于上述理论与研究成果,拟人化在人机协同学习中的影响还需更多的证据。因此,本研究提出以下假设:假设5:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知拟人性对感知偶然性与预期绩效的关系存在调节作用。假设6:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知拟人性对感知偶然性与预期努力的关系存在正向调节作用。假设7:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知拟人性对预期绩效与重用意愿的关系存在正向调节作用。假设8:在生成式人工智能+元宇宙环境中,感知拟人性对预期努力与重用意愿的关系存在
21、正向调节作用。三、研究方法本研究采用准实验研究法、问卷调查法,验证“生成式人工智能+元宇宙”人机协同学习模式对学习者学习绩效和使用意愿的影响,厘清感知拟人性、感知偶然性、感知价值、感知易用性对学习者学习意愿的影响机制。(一)研究对象和工具本研究以Z大学2 0 2 2 级修读“现代教育技术发展与应用”课程的9 4 名研究生为研究对象,涉及教育管理、学科教学(语文)、现代教育技术三个专业。该课程的学习者为在职教师,他们对教和学都有较丰富的经验和体会。“现代教育技术发展与应用”课程共32 课时,分现代教育技术发展与应用概述、混合式教学及应用实例、学习分析技术与人工智能教育应用四大模块。本研究的实验工
22、具主要包括“元宇宙+生成式人工智能”学习软件、使用意愿和影响因素调查问卷。1.学习软件研发本研究使用团队自主研发的MyEduChat平台。该平台融合了元宇宙的交互性和生成式人工智能的智能对答,包含以下功能模块:1)采用多用户协同的元宇宙场景,使学习环境有较强的社交属性,在一定程度上复制了真实教学场景;2)采集师生的个人特质等基础数据,用于后期个性化学情的追踪和服务;3)设计虚拟教师接人生成式人工智能接口,以实现人机交互的自动问答;4)将元宇宙中关键性交互行为设置为埋点,在后端能及时开展数据分析和干预。2.使用意愿影响因素调查问卷编制问卷借鉴AIGM框架、AIAM模型和翻转课堂研究成果,各变量采
23、用李克特五点量表进行测量,15表示“非常不同意”到“非常同意”,变量选29翟雪松,楚肖燕,焦丽珍,童兆平,李艳.基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式研究择和来源包括:1)预期绩效(PE)量表。预期绩效反映学习者与虚拟智能导师进行人机协同学习所期望的有效性,包括更少的时间投人和更多的学习收获(Zhaiet al.,2017)。本研究使用的量表根据学习者对翻转课堂模式的感知价值量表(Zhaietal.,2017)改编而成。2)预期努力(EE)量表。预期努力反映学习者采用人机协同学习模式时对学习平台使用与交互难易程度的感知(Salloum et al.,2 0 1 9;G a n s s
24、 e r&Reich,2021)。本研究使用的量表改编自人工智能接受度研究的预期绩效量表(Gansseretal.,2 0 2 1)。3)感知拟人性(Perceived Anthropomorphism,PA)量表。这一变量用以描述学习者对虚拟智能导师的语言和非语言拟人化程度的感知(Seeger etal.2021)。该量表根据人机协同场景下社交机器人的拟人化程度量表(Chung etal.,2023)改编而成。4)感知偶然性(perceived contingency,PC)量表。感知偶然性指学习者与虚拟智能导师进行人机协同学习时,从交互中获得对虚拟教师预期之外偶然性、排他性回答的感知程度(
25、Sundaret al.,2 0 1 6)。该量表根据对话线索对拟人化聊天机器人的影响研究中使用的感知偶然性量表(Goetal.,2019)改编而成。课程设计课程内容模块一:现代教育技术发展与应用模块二:混合式教学及应用实例模块三:学习分析技术模块四:人工智能教育应用整体流程前测模块一、二翻转授课(16课时)模块三、四翻转授课(16 课时)后测+问卷发放课程内容与整体流程30OER.2023,29(5)5)重用意愿(reuse intention,R I)量表。重用意愿指学习者再次使用某种教育技术手段的意愿(V e n k a t e s h e t a l.,2 0 0 3)。该量表根据人机
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