设计对话式评估工具：比较文本和语音模态以提高课程评估中的响应质量

对话式智能体为改进评估调查中的交互提供了机会。为了研究以用户为中心的对话式评估工具如何影响用户的响应质量及其体验，我们构建了EVA——一种用于教育场景的新型对话式课程评估工具。在一项有128名学生参与的现场实验研究中，我们将EVA与静态网络调查进行了比较。我们的结果证实了文献中关于对话式评估工具在教育领域积极影响的先前发现。其次，我们在同一实验设置中调查了EVA的语音和文本对话式人机交互之间的差异。与我们之前的预期相反，语音交互的学生比文本模态的学生以更高的信息质量但更低的信息数量作答。我们的发现表明，使用对话式智能体（基于语音和文本）相比静态网络调查界面能够产生更高的响应质量和用户体验。