Les agents conversationnels pédagogiques empathiques sont des outils d'apprentissage uniques. Cette recherche couvre le traitement par les étudiants des retours empathiques, en tenant compte de la performance académique, de la motivation, de l'auto-régulation et du raisonnement métacognitif. L'objectif était d'analyser l'efficacité des retours empathiques, cognitifs et affectifs sur ces quatre thèmes dans l'apprentissage en ligne. Les résultats comprennent, en premier lieu, un cadre d'évaluation du traitement des retours empathiques sur la performance d'apprentissage et les perceptions. Deuxièmement, des preuves indiquant que les retours empathiques des chatbots sont aussi efficaces que ceux des enseignants pour faciliter l'apprentissage, la motivation et l'auto-régulation, et que des types spécifiques de retours empathiques sont cruciaux pour promouvoir fortement les composants du raisonnement métacognitif. Troisièmement, une revue de la manière dont les technologies d'IA génératives soutiennent—et parfois échouent à—répondre aux besoins d'apprentissage cognitifs et émotionnels. Quatrièmement, un aperçu des stratégies de régulation des émotions intégrées dans les systèmes pédagogiques artificiels.
Elvis Ortega-Ochoa (Mar,) a étudié cette question.