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챗봇은 교육 분야에서 점점 더 많이 적용되고 연구되고 있으며, 다양한 측면에서 많은 검토 연구가 수행되고 있습니다. 그러나 교육학적 및 구현적 측면에서 챗봇 지원 학습에 대한 검토는 드물며, 이는 교육 챗봇의 향후 적용 및 연구에 대한 시사점을 제공할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 교육학적 및 구현적 측면에서 관련 연구를 검토했습니다. 웹 오브 사이언스 및 스코퍼스 데이터베이스에서 46개의 논문이 사전 정의된 기준에 따라 선별되었고, PRISMA 프레임워크를 따라 단계별로 분석되었습니다. 연구 결과, 챗봇이 지식 제시, 실습 촉진, 학습 활동 감독 및 안내, 정서적 지원 제공 등을 통해 지원할 수 있는 다양한 학습 활동(예: 운동, 지침, 역할 놀이, 협력 제품 디자인, 독립적인 글쓰기, 스토리텔링/책 읽기, 디지털 게임, 개방형 토론)이 나타났습니다. 챗봇 지원 학습은 14개 분야에 적용되었고, 대부분 수업 중 한 세션으로 이루어졌으며, 학문적 및 정서적 측면에서 전반적으로 긍정적인 결과를 보였습니다. 검토 결과를 바탕으로, 우리는 효과적인 챗봇 지원 학습을 위한 RAISE 모델을 제안했습니다: 반복성, 진정성, 상호작용성, 학생 중심성, 즐거움. 챗봇 지원 학습을 분석하고 지원하는 데 유용할 수 있는 8가지 이론을 확인했습니다: 구성주의 이론, 맥락화된 학습 이론, 멀티미디어 학습의 인지 이론, 자기 조절 학습 이론, 산출 가설, 흐름 이론, 협력 학습 이론, 동기 이론. 향후 챗봇 지원 학습에 관한 연구는 이론적 프레임워크의 사용, 다양한 기술-교육적 접근 방법 및 학습 활동의 적용, 새로운 분야에서의 장기적인 교실 외 구현에 대해 수행될 수 있습니다.
Zhang et al. (Wed,)는 이 질문을 연구했습니다.