A Self-Regulated Learning Framework using Generative AI and its Application in CS Educational Intervention Design

บทความวิจัย: A Self-Regulated Learning Framework using Generative AI and its Application in CS Educational Intervention Design

สรุปเนื้อหา

บทความนี้กล่าวถึงความท้าทายและโอกาสที่เทคโนโลยี AI เช่น ChatGPT นำมาสู่การเรียนรู้ของนักศึกษา โดยเฉพาะในด้านการเขียนโปรแกรม

ประเด็นสำคัญ:

• AI อาจเป็นอุปสรรคต่อการเรียนรู้: นักศึกษาอาจใช้ AI สร้างโค้ดโดยไม่ต้องทำความเข้าใจปัญหาอย่างแท้จริง ทำให้ขาดทักษะการแก้ปัญหาและการเรียนรู้ด้วยตนเอง (self-regulated learning)

• AI เป็นโอกาสในการออกแบบการเรียนรู้แบบใหม่: AI ช่วยให้ผู้สอนออกแบบกิจกรรมที่เน้นการทำความเข้าใจปัญหาและการประเมินผลลัพธ์ได้ดียิ่งขึ้น

กระบวนการวิจัย:

1. วิเคราะห์งานวิจัย: ศึกษาผลงานวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ด้วยตนเอง (SRL) การใช้ AI ในการศึกษา และผลกระทบของเครื่องคิดเลขต่อการเรียนรู้

2. สร้างกรอบ SRL: พัฒนากรอบ SRL สำหรับการแก้ปัญหาการเขียนโปรแกรมโดยใช้ AI ซึ่งครอบคลุม 3 ขั้นตอนหลัก:

   • การทำความเข้าใจปัญหา: วิเคราะห์บริบท กำหนดข้อกำหนด และสื่อสารกับ AI

   • การใช้ AI: ใช้ AI สร้างโค้ดโดยคำนึงถึงข้อจำกัด

   • การประเมินผลลัพธ์: ตรวจสอบโค้ด ทดสอบ วิเคราะห์ และปรับปรุง

3. ออกแบบกิจกรรม: นำเสนอแนวคิดการออกแบบกิจกรรมที่ส่งเสริม SRL เช่น:

   • การกำหนดโจทย์ที่ไม่ชัดเจนเพื่อกระตุ้นการคิดวิเคราะห์

   • การแบ่งโจทย์ออกเป็นส่วนย่อยๆ เพื่อให้ AI สร้างโค้ดทีละส่วน

   • การฝึกทักษะการสื่อสารกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพ (prompt engineering)

   • การมอบหมายงานที่ให้นักศึกษาไตร่ตรองบทสนทนากับ AI

ข้อค้นพบ:

• AI มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม

• ผู้สอนมีบทบาทสำคัญในการออกแบบการเรียนรู้ที่ส่งเสริม SRL และใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยในการเรียนรู้ ไม่ใช่เครื่องมือโกง

Research Paper: A Self-Regulated Learning Framework using Generative AI and its Application in CS Educational Intervention Design

Summary

This paper discusses the challenges and opportunities presented by generative AI technologies like ChatGPT to student learning, particularly in computer programming.

Key points:

• AI as a Potential Hindrance to Learning: Students might rely on AI to generate code without truly understanding the problem, leading to a lack of problem-solving and self-regulated learning (SRL) skills.

• AI as an Opportunity to Redesign Learning: AI allows instructors to design activities that emphasize problem understanding and solution evaluation.

Research Process:

1. Literature Review: Analyzed prior research on self-regulated learning (SRL), AI applications in education, and the impact of calculators on learning.

2. Developing an SRL Framework: Proposed a novel SRL framework for programming problem-solving using AI, encompassing three main phases:

   • Problem Understanding: Analyzing the context, specifying requirements, and effectively communicating with AI.

   • Utilizing AI: Employing AI for code generation while being aware of its limitations.

   • Solution Evaluation: Critically examining the generated code, testing, analyzing, and refining it.

3. Designing Interventions: Presented ideas for designing educational interventions that foster SRL, including:

   • Providing ambiguous problem statements to encourage critical thinking.

   • Decomposing problems into sub-tasks for AI-assisted step-by-step code generation.

   • Training students in effective communication with AI (prompt engineering).

   • Assigning reflective exercises where students analyze their interactions with AI.

Findings:

• AI has the potential to revolutionize how programming is taught and learned.

• Instructors play a crucial role in designing learning experiences that promote SRL and utilize AI as a learning tool, not a shortcut.

ที่มา: A Self-Regulated Learning Framework using Generative AI and its Application in CS Educational Intervention Design