論文の概要: Supporting Students' Reading and Cognition with AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13900v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 17:51:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.650186
- Title: Supporting Students' Reading and Cognition with AI
- Title（参考訳）: 学生の読み書き支援とAIによる認知
- Authors: Yue Fu, Alexis Hiniker,
- Abstract要約: 私たちは124セッションのテキストをAIツールで分析し、ユーザの読書プロセスと認知的エンゲージメントを理解しました。
我々は、低レベルの認知タスクのための構造化足場を含む、将来のAI読解支援システムの設計意味について提案する。
私たちは、学生やインストラクターがAIで読書体験をカスタマイズできる適応的で人間的なループ機能を提案しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.029238454394445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: With the rapid adoption of AI tools in learning contexts, it is vital to understand how these systems shape users' reading processes and cognitive engagement. We collected and analyzed text from 124 sessions with AI tools, in which students used these tools to support them as they read assigned readings for an undergraduate course. We categorized participants' prompts to AI according to Bloom's Taxonomy of educational objectives -- Remembering, Understanding, Applying, Analyzing, Evaluating. Our results show that ``Analyzing'' and ``Evaluating'' are more prevalent in users' second and third prompts within a single usage session, suggesting a shift toward higher-order thinking. However, in reviewing users' engagement with AI tools over several weeks, we found that users converge toward passive reading engagement over time. Based on these results, we propose design implications for future AI reading-support systems, including structured scaffolds for lower-level cognitive tasks (e.g., recalling terms) and proactive prompts that encourage higher-order thinking (e.g., analyzing, applying, evaluating). Additionally, we advocate for adaptive, human-in-the-loop features that allow students and instructors to tailor their reading experiences with AI, balancing efficiency with enriched cognitive engagement. Our paper expands the dialogue on integrating AI into academic reading, highlighting both its potential benefits and challenges.
- Abstract（参考訳）: 学習コンテキストにおけるAIツールの急速な採用により、これらのシステムがユーザの読書プロセスや認知的エンゲージメントをどのように形成するかを理解することが不可欠である。
我々は、124セッションのテキストをAIツールで収集、分析し、学生はこれらのツールを使用して、学部のコースに割り当てられた読み物を読み取るのをサポートする。
我々は、ブルームの教育目的分類に基づいて、参加者のAIへのプロンプトを分類した -- 記憶、理解、応用、分析、評価。
以上の結果から,「分析」と「評価」は,単一利用セッションにおけるユーザの第2および第3のプロンプトにおいてより広く普及しており,高次思考へのシフトが示唆された。
しかし、数週間にわたってAIツールによるユーザのエンゲージメントをレビューした結果、ユーザは時間の経過とともに受動的リーディングエンゲージメントに収束することがわかった。
これらの結果に基づいて、我々は、低レベルの認知タスク(例えば、リコール用語)のための構造化された足場や、高次思考(例えば、分析、適用、評価)を促進する積極的なプロンプトを含む、将来のAI読解支援システムの設計意味について提案する。
さらに、学生やインストラクターがAIによる読書体験を調整し、認知的エンゲージメントの充実と効率のバランスをとることができる適応型、人間によるループ機能も提唱する。
本稿は、AIを学術的な読書に組み込むための対話を拡張し、その潜在的な利点と課題を強調します。
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