研究と学習エージェントは、学習科学の専門家と共に開発された研究支援教育フレームワークに基づいている。 単に質問に答える一般的な AI チャットボットとは異なり、エージェントは学習科学の 4 つの柱の周りに構築されています。
1. アダプティブ スキャフォールディング
エージェントは、スキャフォールディングされたガイダンス、診断評価、および事前知識のアクティブ化を使用して、学習者が以前に公開したトピックと新しいトピックに関する独立した理解を構築するのに役立ちます。 お客様がどこにいるかを確認し、概念をステップ バイ ステップで説明し、クリックするまでアプローチを調整します。
2. 思考と生産的な闘争の促進
エージェントは意図的に回答を保留し、解決策の前にヒントを提供します。 これは、問題を自分で試みるように促し、必要に応じてより多くのサポートを段階的に提供します。 間違いは学習機会として扱われます。エージェントは、自信、回復性、成長型マインドセットを構築するために、問題が発生した内容を理解するのに役立ちます。
3. 実践とアクティブラーニング
フラッシュカード、クイズ、空白埋め、照合アクティビティは、取得の練習に即座にフィードバックを提供します。 積極的にリコールを実践することは、受動的な再読み取りよりもはるかに効果的に知識をスティック化することが証明されています。
4. 申請・譲渡
エージェントは、学習内容を新しい状況に適用するのに役立ちます。 これらの活動は、より高度な思考を構築し、元の研究コンテキストを超えて知識を移転するのに役立ちます。