Understanding Student Interaction with AI-Powered Next-Step Hints: Strategies and Challenges
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Haebom
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저자
Anastasiia Birillo, Aleksei Rostovskii, Yaroslav Golubev, Hieke Keuning
개요
본 연구는 컴퓨터 과학 교육에서 AI 기반 다음 단계 힌트 시스템과 학생 간의 상호작용을 조사한다. 34명의 학생들이 Kotlin 과제를 해결하는 동안 수집된 힌트 상호작용 로그를 분석하고, 프로세스 마이닝을 통해 16가지 일반적인 상호작용 시나리오를 식별했다. 6명의 학생과의 반구조화된 인터뷰를 통해 도움이 되지 않는 힌트 관리 전략을 발견했다. 공개된 데이터셋과 함께, 이 연구는 힌트 설계 개선에 대한 통찰력을 제공한다.
시사점, 한계점
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AI 기반 다음 단계 힌트 시스템과 학생 간의 상호작용에 대한 깊이 있는 이해 제공
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16가지 일반적인 힌트 상호작용 시나리오 식별
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학생들이 도움이 안 되는 힌트를 관리하는 전략 파악
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공개된 데이터셋을 통해 추가 연구 기회 제공
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연구는 Kotlin 과제에 국한되어 일반화에 한계가 있음
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소수의 학생들을 대상으로 한 인터뷰로 인해 일반적인 학생 행동을 완전히 포착하지 못할 수 있음