論文の概要: Analyzing the Impact of AI Tools on Student Study Habits and Academic Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02166v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 04:51:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:46:19.084251
- Title: Analyzing the Impact of AI Tools on Student Study Habits and Academic Performance
- Title（参考訳）: AIツールが学生の学習習慣と学業成績に与える影響の分析
- Authors: Ben Ward, Deepshikha Bhati, Fnu Neha, Angela Guercio,
- Abstract要約: この研究は、AIツールがパーソナライズされた学習、適応テスト調整をサポートし、リアルタイムの教室分析を提供する方法に焦点を当てている。
学生のフィードバックはこれらの特徴に対する強い支持を示し、GPAの増加とともに研究時間を大幅に短縮した。
これらのメリットにもかかわらず、AIへの過度依存や、AIと従来の教育方法を統合することの難しさといった課題も特定された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This study explores the effectiveness of AI tools in enhancing student learning, specifically in improving study habits, time management, and feedback mechanisms. The research focuses on how AI tools can support personalized learning, adaptive test adjustments, and provide real-time classroom analysis. Student feedback revealed strong support for these features, and the study found a significant reduction in study hours alongside an increase in GPA, suggesting positive academic outcomes. Despite these benefits, challenges such as over-reliance on AI and difficulties in integrating AI with traditional teaching methods were also identified, emphasizing the need for AI tools to complement conventional educational strategies rather than replace them. Data were collected through a survey with a Likert scale and follow-up interviews, providing both quantitative and qualitative insights. The analysis involved descriptive statistics to summarize demographic data, AI usage patterns, and perceived effectiveness, as well as inferential statistics (T-tests, ANOVA) to examine the impact of demographic factors on AI adoption. Regression analysis identified predictors of AI adoption, and qualitative responses were thematically analyzed to understand students' perspectives on the future of AI in education. This mixed-methods approach provided a comprehensive view of AI's role in education and highlighted the importance of privacy, transparency, and continuous refinement of AI features to maximize their educational benefits.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、学習の習慣、時間管理、フィードバックメカニズムを改善するためのAIツールの有効性について検討する。
この研究は、AIツールがパーソナライズされた学習、適応的なテスト調整をサポートし、リアルタイムの教室分析を提供する方法に焦点を当てている。
学生のフィードバックはこれらの特徴に対する強い支持を示し、GPAの増加とともに研究時間を大幅に短縮し、学術的な結果が肯定的であることが示唆された。
これらの利点にもかかわらず、AIへの過度な信頼や従来の教育手法とAIを統合することの難しさといった課題も特定され、AIツールが従来の教育戦略を補完する必要性を強調した。
データは、Quatrtスケールとフォローアップインタビューによる調査を通じて収集され、量的および質的な洞察を提供する。
この分析には、人口統計データ、AI利用パターン、知覚された効果を要約する記述統計と、人口統計要因がAI導入に与える影響を調べる推論統計(T-tests, ANOVA)が含まれていた。
回帰分析により,AI導入の予測因子が同定され,定性的な反応が理論的に分析され,教育におけるAIの将来に対する生徒の視点が理解された。
この混合メソッドのアプローチは、AIの教育における役割を包括的に捉え、彼らの教育的利益を最大化するために、プライバシ、透明性、AI機能の継続的な改善の重要性を強調した。
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