Влияние генеративных AI‑агентов и неподкрепляющей поддержки (scaffolding) на улучшение понимания студентами визуальной аналитики обучения

Визуальная аналитика обучения (VLA) всё шире применяется в образовательных технологиях и панелях аналитики обучения для передачи важных инсайтов студентам и преподавателям. Однако многие студенты испытывают трудности с пониманием сложной VLA из‑за ограниченной грамотности в области визуализации данных. Традиционные методы scaffolding, например сторителлинг с данными, показали свою эффективность в повышении понимания VLA, но их трудно масштабировать и адаптировать под индивидуальные потребности обучения. Технологии генеративного ИИ (GenAI), особенно разговорные агенты, предлагают потенциальные решения, обеспечивая персонализированную и динамичную поддержку для улучшения понимания VLA студентами. В данном контролируемом лабораторном исследовании изучалась эффективность GenAI‑агентов, в особенности в сочетании со scaffolding, для повышения понимания VLA студентами. Рандомизированное контролируемое исследование с участием 117 студентов высших учебных заведений сравнивало два типа GenAI‑агентов — пассивные агенты, отвечающие на запросы студентов, и проактивные агенты, использующие вопросы‑scaffolding — с автономным scaffolding в задаче на понимание VLA. Результаты показывают, что пассивные агенты обеспечивают улучшения, сопоставимые с автономным scaffolding как во время вмешательства, так и после него. Примечательно, что проактивные GenAI‑агенты существенно повышают понимание VLA студентами по сравнению и с пассивными агентами, и с автономным scaffolding, и эти преимущества сохраняются после вмешательства. Полученные данные свидетельствуют, что интеграция GenAI‑агентов со scaffolding может иметь длительные положительные эффекты на навыки понимания студентов и поддерживать подлинное обучение. Ключевые положения: Низкая грамотность в визуализации ограничивает понимание визуальной аналитики обучения (VLA). Исследовалось влияние GenAI‑агентов в сочетании со scaffolding на понимание VLA. Проведено РКИ с сравнением проактивных агентов, пассивных агентов и автономного scaffolding. Проактивные GenAI‑агенты значительно улучшили понимание VLA с сохраняющимся эффектом. GenAI‑агенты обеспечивают устойчивое улучшение навыков понимания студентов.