AI-प्रेरित मार्गदर्शन: निकटतम विकास क्षेत्र को बनाए रखना

उच्च शिक्षण परिणामों का वादा करते हुए, खोज अधिगम आंतरिक प्रेरणा का उपयोग करता है ताकि एक सुखद आत्म-निर्देशित अधिगम अनुभव प्रदान किया जा सके। दुर्भाग्यवश, यह दृष्टिकोण एक उप-अधिकारित संज्ञानात्मक बोझ की ओर ले जा सकता है, जो अधिगम को बाधित करता है। इसे रोकने के लिए, खिलाड़ियों को निकटतम विकास क्षेत्र (ZPD) में होना चाहिए। इसे प्राप्त करने का एक तरीका अनुकूलित मार्गदर्शन का उपयोग करते हुए एक कथा-केंद्रित खोज खेल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना है। पाठ निर्देशों को वास्तविक समय में स्वचालित रूप से अनुकूलित किया गया था ताकि एक समूह के शिक्षार्थियों के लिए व्यक्तिगत चुनौती सुनिश्चित की जा सके, जबकि एक नियंत्रण समूह ने स्थिर निर्देश प्राप्त किए। नियंत्रण समूह की तुलना में, व्यक्तिगत निर्देशों वाले शिक्षार्थियों ने उच्च कहानी और स्थानिक अधिगम प्रदर्शित किया, जबकि उनके संज्ञानात्मक बोझ में कमी आई और अधिगम अनुभव समान रहा। इसलिए, आत्म-निर्देशित शिक्षार्थियों को दिए गए निर्देश वास्तविक समय में व्यक्तिगत बनाए जा सकते हैं, जो न केवल शिक्षार्थियों के संज्ञानात्मक बोझ को कम करता है बल्कि बिना अधिगम अनुभव को प्रभावित किए उच्चतर अधिगम परिणामों की ओर भी ले जाता है।