DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-025-10478-x
تاريخ النشر: 2025-02-24
المؤلف: Yen-Fen Lee وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق التدريس والتعلم المبتكرة
نظرة عامة
تناقش هذه القسم أهمية التعلم الذاتي المنظم (SRL) في تحسين نتائج المتعلمين، مع التأكيد على دور التأملات الجيدة في دورة SRL. يبرز التحدي الذي يواجهه المعلمون في تقديم ملاحظات فردية بسبب أحجام الفصول الكبيرة، مما يمكن أن يعيق عمليات التأمل لدى الطلاب. للتخفيف من هذه المشكلة، يقدم البحث نهج SRL مدعوم بالدردشة الآلية يوفر ملاحظات شخصية وفورية، مما يعزز جودة تأملات الطلاب.
تم إجراء البحث ضمن وحدة “تصميم المواقع” في دورة مقدمة إلى الوسائط المتعددة، حيث شاركت فيها فصلان دراسيان من السنة الثانية في الجامعة: مجموعة تجريبية مكونة من 23 طالبًا تستخدم SRL المدعوم بالدردشة الآلية ومجموعة ضابطة مكونة من 24 طالبًا تتبع طرق SRL التقليدية. تشير النتائج إلى أن النهج المدعوم بالدردشة الآلية قد حسّن بشكل كبير أداء الطلاب، والدافع، والتعلم الذاتي المنظم، والتأمل، والميول الميتا-معرفية مقارنة بطرق SRL التقليدية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية أهمية التعلم الذاتي المنظم (SRL) كاستراتيجية لتعزيز تعلم الطلاب، خاصة من خلال دمج التقنيات الناشئة مثل الهواتف الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، والتقنيات الغامرة. تدعم هذه التطورات التكنولوجية SRL من خلال تسهيل أنماط التعلم المختلفة، بما في ذلك أنظمة التعليم التكنولوجي، والتعلم القائم على الألعاب، والواقع الافتراضي، وبيئات الوسائط المتعددة. تمكن هذه الأساليب الطلاب من الانخراط في دورة SRL بشكل متكرر، مما يحسن نتائج تعلمهم ومواقفهم.
ومع ذلك، تسلط الورقة الضوء على التحديات في مراقبة والاستجابة لـ SRL في السياقات المدعومة بالتكنولوجيا، مشيرة إلى أن الاستجابات غير الكافية يمكن أن تعيق اتخاذ القرارات من قبل المتعلمين وتضر بـ SRL الخاص بهم. لمعالجة هذه التحديات، يؤكد المؤلفون على ضرورة تقديم التوجيه والملاحظات المناسبة من المعلمين، مما يمكن أن يعزز التأمل ويعزز الانضباط الذاتي في مهام مثل تطوير المواقع في دورة مقدمة إلى الوسائط المتعددة. يقترح البحث استخدام الدردشة الآلية كحل لتقديم ملاحظات شخصية وفي الوقت المناسب، مما يعزز بيئة مركزها المتعلم تشجع على التأمل، والدافع، وفي النهاية، تحسين نتائج التعلم.
طرق البحث
استخدمت الدراسة تصميمًا شبه تجريبي للتحقيق في تأثير نموذج التعلم الذاتي المنظم (SRL)، المدعوم بآلية ملاحظات الدردشة الآلية، على تأملات الطلاب في دورة الوسائط المتعددة. تم إجراء التجربة على مدى ثمانية أسابيع، حيث تضمنت جلستين في الأسبوع، كل منها تستمر حوالي 50 دقيقة. قبل التدخل، تم تقييم كل من المجموعتين التجريبية والضابطة على مقاييس مختلفة، بما في ذلك الأداء الأكاديمي، والدافع، والمواقف تجاه التعلم، والأداء الذاتي المنظم، والتأمل، والميول الميتا-معرفية.
خلال الأسبوع الأول، تم تقديم الطلاب إلى منصة تعلم TronClass وأداة Coggle، تلاها تحديد الأهداف لتعلمهم. كانت الأسابيع التالية منظمة حول استخدام أداة إنشاء المواقع Weebly، culminating في مشروعين مختلفين لتصميم المواقع. شاركت المجموعة التجريبية في ممارسات تأملية من خلال تفاعلات الدردشة الآلية، بينما استخدمت المجموعة الضابطة أوراق التأمل التقليدية المقدمة لملاحظات المعلم. كان هذا الإطار المنهجي يهدف إلى تعزيز قدرات الطلاب التأملية من خلال الدعم التكنولوجي المبتكر.
النتائج
في هذه الدراسة شبه التجريبية، شارك المشاركون في مشاريع تصميم المواقع على مدى دورة مقدمة إلى الوسائط المتعددة لمدة 8 أسابيع. استخدمت المجموعة التجريبية التعلم الذاتي المنظم (SRL) المعزز بآلية ملاحظات مدعومة بالدردشة الآلية، بينما اعتمدت المجموعة الضابطة على طرق SRL التقليدية. بعد التدخل، تم تقييم النتائج المختلفة من خلال اختبار ما بعد التدخل، بما في ذلك الأداء الأكاديمي، ودافع التعلم، وموقف التعلم، وأداء SRL، والتأمل، والميول في الميتا-معرفة.
استخدم التحليل ANCOVA جنبًا إلى جنب مع طرق نوعية لتقييم البيانات. تشير النتائج إلى وجود اختلافات كبيرة بين المجموعتين التجريبية والضابطة، مما يشير إلى أن دمج ملاحظات مدعومة بالدردشة الآلية في SRL أثر بشكل إيجابي على الأداء الأكاديمي للمتعلمين ومقاييس الانخراط. تبرز هذه النتائج إمكانيات آليات الملاحظات المبتكرة في تحسين النتائج التعليمية في بيئات التعلم متعددة الوسائط.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز التعلم الذاتي المنظم (SRL) من خلال آليات ملاحظات مدعومة بالدردشة الآلية. تشير الأبحاث إلى أنه بينما تحتوي الدردشة الآلية التقليدية على قيود في مساعدة المتعلمين في تحديد الأهداف والتأمل، أدت التقدمات في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى تطوير أنظمة ملاحظات آلية تدعم SRL بشكل كبير. يبرز النموذج الدوري لـ SRL، كما اقترحه زيمرمان (1998)، أهمية مراحل التفكير المسبق، والأداء، والتأمل الذاتي، مع وجود أدلة تشير إلى أن التأمل المحفز يمكن أن يعزز انخراط المتعلمين وتنظيمهم الذاتي. من الجدير بالذكر أن الدراسات أظهرت أن الدعم الفعال والتقييمات التكوينية يمكن أن تعزز مهارات SRL لدى الطلاب.
أظهرت الدراسة التجريبية التي أجريت مع الطلاب في السنة الثانية في دورة الوسائط المتعددة أن نموذج SRL الذي يستخدم ملاحظات مدعومة بالدردشة الآلية (SRL-CGF) قد حسّن بشكل كبير الأداء التعليمي، والدافع، والميول الميتا-معرفية، والتنظيم الذاتي مقارنة بطرق SRL التقليدية. كشفت التحليلات الإحصائية، بما في ذلك ANCOVA، عن اختلافات كبيرة في مقاييس مختلفة، مثل أداء المعرفة متعددة الوسائط والتأمل، مما يشير إلى أن ملاحظات الدردشة الآلية في الوقت الحقيقي قد سهلت انخراطًا أعمق ونتائج تعليمية. ومع ذلك، لم يتم العثور على اختلافات كبيرة في مواقف التعلم، مما يشير إلى أن هيكل الدورة قد أثر على تصورات الطلاب بشكل موحد عبر كلا المجموعتين. بشكل عام، تؤكد النتائج على إمكانيات بيئات التعلم المدعومة بالدردشة الآلية في تعزيز الانخراط النشط وتحسين النتائج التعليمية من خلال الملاحظات والدعم الشخصية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11423-025-10478-x
Publication Date: 2025-02-24
Author(s): Yen-Fen Lee et al.
Primary Topic: Innovative Teaching and Learning Methods
Overview
This section discusses the significance of self-regulated learning (SRL) in enhancing learners’ outcomes, emphasizing the role of quality reflections in the SRL cycle. It highlights the challenge teachers face in providing individualized feedback due to large class sizes, which can hinder students’ reflective processes. To mitigate this issue, the study introduces a chatbot-assisted SRL approach that offers personalized and immediate feedback, thereby enhancing the quality of student reflections.
The research was conducted within the “Website Design” unit of an Introduction to Multimedia course, involving two second-year university classes: an experimental group of 23 students utilizing the chatbot-assisted SRL and a control group of 24 students following conventional SRL methods. The findings indicate that the chatbot-assisted approach significantly improved students’ performance, motivation, self-regulated learning, reflection, and meta-cognitive tendencies compared to traditional SRL methods.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significance of self-regulated learning (SRL) as a strategy to enhance student learning, particularly through the integration of emerging technologies such as smartphones, wearable devices, and immersive technologies. These technological advancements support SRL by facilitating various learning modalities, including technology tutoring systems, game-based learning, virtual reality, and multimedia environments. Such approaches enable students to engage in the SRL cycle repeatedly, thereby improving their learning outcomes and attitudes.
However, the paper highlights challenges in monitoring and responding to SRL in technology-assisted contexts, noting that inadequate responses can hinder learners’ decision-making and compromise their SRL. To address these challenges, the authors emphasize the necessity of providing appropriate guidance and feedback from educators, which can foster reflection and enhance self-discipline in tasks such as website development in an Introduction to Multimedia course. The study proposes the use of chatbots as a solution to deliver timely, personalized feedback, thereby promoting a learner-centered environment that encourages reflection, motivation, and ultimately, improved learning outcomes.
Methods
The study employed a quasi-experimental design to investigate the impact of a self-regulated learning (SRL) model, facilitated by a chatbot feedback mechanism, on students’ reflections in a multimedia course. Conducted over eight weeks, the experiment involved two sessions per week, each lasting approximately 50 minutes. Prior to the intervention, both the experimental and control groups were assessed on various metrics, including academic performance, motivation, attitudes toward learning, self-regulated performance, reflection, and metacognitive tendencies.
During the initial week, students were introduced to the TronClass learning platform and the Coggle tool, followed by goal-setting for their learning. The subsequent weeks were structured around the use of the Weebly website creation tool, culminating in two distinct website design projects. The experimental group engaged in reflective practices through chatbot interactions, while the control group utilized traditional reflection sheets submitted for teacher feedback. This methodological framework aimed to enhance students’ reflective capabilities through innovative technological support.
Results
In this quasi-experimental study, participants engaged in design website projects over an 8-week Introduction to Multimedia course. The experimental group utilized self-regulated learning (SRL) enhanced by a chatbot-guided feedback mechanism, while the control group relied on traditional SRL methods. Following the intervention, a posttest assessed various outcomes, including academic performance, learning motivation, learning attitude, SRL performance, reflection, and tendencies in metacognition.
The analysis employed ANCOVA alongside qualitative methods to evaluate the data. The findings indicate significant differences between the experimental and control groups, suggesting that the integration of chatbot-guided feedback in SRL positively influenced learners’ academic performance and engagement metrics. These results highlight the potential of innovative feedback mechanisms in enhancing educational outcomes in multimedia learning environments.
Discussion
The discussion highlights the integration of Artificial Intelligence (AI) in enhancing self-regulated learning (SRL) through chatbot-assisted feedback mechanisms. Research indicates that while traditional chatbots have limitations in aiding learners with goal-setting and reflection, advancements in explainable AI have led to the development of automated feedback systems that significantly support SRL. The cyclical model of SRL, as proposed by Zimmerman (1998), emphasizes the importance of the Forethought, Performance, and Self-Reflection phases, with evidence suggesting that prompted reflection can enhance learners’ engagement and self-regulation. Notably, studies have shown that effective scaffolding and formative assessments can further bolster students’ SRL skills.
The experimental study conducted with sophomore students in a multimedia course demonstrated that the SRL model utilizing chatbot-guided feedback (SRL-CGF) significantly improved learning performance, motivation, meta-cognitive tendencies, and self-regulation compared to conventional SRL methods. Statistical analyses, including ANCOVA, revealed significant differences in various metrics, such as multimedia knowledge performance and reflection, indicating that the chatbot’s real-time feedback facilitated deeper engagement and learning outcomes. However, no significant differences were found in learning attitudes, suggesting that the course’s structure may have influenced student perceptions uniformly across both groups. Overall, the findings underscore the potential of chatbot-assisted learning environments to foster active engagement and enhance educational outcomes through personalized feedback and support.