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Um der wachsenden Nachfrage nach KI-Kompetenz gerecht zu werden, haben wir einen neuen Ansatz für aktives Lernen eingeführt, der sowohl Lehrassistenten (TAs) als auch generative KI nutzt, um während der Übungen im Unterricht Feedback zu geben. Diese Methode wurde durch zwei Studien in separaten Informatikkursen bewertet, wobei der Fokus auf den Rollen und Auswirkungen der TAs in diesem Lernumfeld sowie ihrer Zusammenarbeit mit ChatGPT zur Verbesserung des Studentenfeedbacks lag. Die Studien zeigten, dass TAs effektiv dabei waren, den Fortschritt und die Herausforderungen der Studierenden genau zu bestimmen, insbesondere in Bereichen wie „Backtracking“, wo die Studierenden erheblichen Herausforderungen gegenüberstanden. Der Erfolg dieser Intervention war an hohem Engagement und Zufriedenheit der Studierenden erkennbar, wie in einer Umfrage zum Ende des Semesters berichtet wurde. Weitere Einzelheiten hoben hervor, dass TAs zwar detaillierte technische Bewertungen abgaben und konzeptionale Lücken effektiv identifizierten, ChatGPT jedoch in der Präsentation klärender Beispiele und der Bereitstellung von motivierender Unterstützung hervorragend war. Trotz des Widerstands einiger TAs, die sich nicht vollständig an die Feedback-Richtlinien halten konnten - insbesondere ihrer Zurückhaltung, Ermutigung zu geben - verbesserte der kollaborative Feedback-Prozess zwischen TAs und ChatGPT die Qualität des Feedbacks in mehreren Aspekten, einschließlich technischer Genauigkeit und Klarheit in der Erklärung konzeptioneller Probleme. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Integration von menschlicher und künstlicher Intelligenz in Bildungseinrichtungen traditionelle Lehrmethoden erheblich verbessern kann, wodurch eine dynamischere und reaktionsfähigere Lernumgebung entsteht. Zukünftige Forschung wird darauf abzielen, sowohl die Qualität als auch die Effizienz des Feedbacks zu verbessern, indem die einzigartigen Stärken sowohl von Mensch als auch KI genutzt werden, um die Bildungspraktiken im Bereich der Informatik weiter voranzutreiben.
Pahi et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.