AI伙伴能否赋能学习者提出批判性问题？

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Jill Watson是一款由大语言模型驱动的对话式AI伙伴，集成讲师提供的课程内容，为学习者提供情境相关且可直接应用的支持。本研究考察学习者与嵌入学习管理系统的Jill进行自然互动时生成的问题，研究Jill是否能赋能学习者提出更高阶问题。利用Bloom分类法评估问题复杂性，研究收集了三个学期和两个教育环境下超过5500个学生问题，使用微调BERT模型对问题进行分类，并采用回归模型分析问题复杂性的时间趋势。结果显示课堂中高阶问题比例显著高于典型教育分布，且随着与Jill持续互动，高阶提问呈现统计显著增长。这些发现表明Jill赋能学习者进行批判性提问，通过促进课程概念的深度、相关性和应用来增强教育体验。