高等教育におけるAIチャットボット支援数学学習における学習者の学習意欲に影響を与える要因

科学分野:

• 教育テクノロジー
• 教育における人工知能
• 学習心理学

背景:

• AI支援学習環境における学生のエンゲージメントに影響を与える要因を理解することは極めて重要である。UTAUTや社会的認知理論などの既存モデルは、技術受容のフレームワークを提供する。AI駆動の数学教育における動機付け要因の調査は、認知的に要求の厳しい主題分野におけるギャップに対処する。

研究 の 目的:

• 学部生のAI支援数学教育への関心の決定要因を調査すること。技術受容の構成概念と動機付け要因を統合した構造モデルをテストすること。数学不安、自己効力感、パフォーマンス期待、努力期待の役割を探求すること。

主な方法:

• 247人の中国人学部生を対象とした定量的研究。部分最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）を用いたデータ分析。技術受容・利用統合理論（UTAUT）および社会的認知理論に基づいた構造モデルのテスト。

主要な成果:

• パフォーマンス期待、努力期待、自己効力感は、学習意欲を有意に予測した。努力期待は学習意欲に対して最も強い正の影響を示した。数学不安は、自己効力感または学習意欲を有意に予測しなかった。ただし、専攻がこの関係を調整した。自己効力感は、知覚されたシステム有用性と使いやすさを介して学習意欲に間接的に影響した。

結論:

• AI支援数学教育は、努力期待およびパフォーマンス期待によって推進される、知覚される有用性と使いやすさに焦点を当てることによって強化できる。AI数学教育における学習者のエンゲージメントは、自己効力感および努力/パフォーマンス期待によって正の影響を受ける。AI環境は数学不安を軽減する可能性があり、その影響は専攻によって異なり、個別化された介入とユーザー中心のデザインの必要性を強調している。