생성 인공지능 챗봇 시대의 자기 조절 학습 적응

생성 인공지능(GenAI)의 사용 증가로 인해 교사와 학생이 이러한 도구를 어떻게 활용하여 학습 과정을 향상시킬 수 있는지에 대한 논의가 증가하고 있습니다. 자기 조절 학습(SRL) 연구는 이 질문을 다루는 데 중요합니다. GenAI의 인기 있는 형태는 대규모 언어 모델 챗봇으로, 사용자가 질문에 대한 답변을 찾을 수 있도록 합니다. 이 기사는 현재의 SRL 모델을 조정하여 이러한 챗봇을 통해 학생 학습을 이해하고자 합니다. 이는 학습자가 교육용 챗봇에 제공하는 프롬프트를 학습 행동 및 과정으로 분류함으로써 달성됩니다. 이후 프로세스 마이닝을 통해 이러한 데이터를 분석하여 학습자, 교육자, 수업 설계자 및 연구자에게 SRL을 위한 챗봇의 가능한 응용에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다.