QuizBot：一个基于对话的适应性学习系统用于事实知识

对话式人工智能的进步有可能实现更吸引人和更有效的事实知识教学方式。为了验证这一假设，我们创建了QuizBot，这是一个基于对话的代理，帮助学生学习科学、安全和英语词汇方面的事实知识。我们通过两个受试者内部研究，对76名学生进行了评估，将其与用于学习事实知识的传统媒介——闪卡应用进行了比较。尽管两个系统都使用相同的算法来排序材料，但QuizBot让学生识别（并回忆）的正确答案比使用闪卡应用时多出20%以上。使用对话式代理进行练习更为耗时，但在第二项研究中，学生自愿花费了比使用闪卡多2.6倍的时间来使用QuizBot学习，并报告强烈偏好将其用于非正式学习。我们在第二项研究中的结果显示，与闪卡相比，QuizBot在回忆方面产生了更好的学习效果。这些结果表明，教育聊天机器人系统可能具有有益的应用，特别是在传统学习环境之外的学习。