論文の概要: AI Literacy as a Key Driver of User Experience in AI-Powered Assessment: Insights from Socratic Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21654v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 10:11:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.978931
- Title: AI Literacy as a Key Driver of User Experience in AI-Powered Assessment: Insights from Socratic Mind
- Title（参考訳）: AIによる評価におけるユーザエクスペリエンスの鍵となるAIリテラシー:ソクラティックマインドからの洞察
- Authors: Meryem Yilmaz Soylu, Jeonghyun Lee, Jui-Tse Hung, Christopher Zhang Cui, David A. Joyner,
- Abstract要約: 本研究では,学生のAIリテラシーと,それ以前のAI技術への露出が,ソクラティックマインドに対する認識をいかに形作るかを検討する。
コンピュータサイエンス・ビジネスコースの309人の学部生のデータを収集した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0272430076690027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) tools become increasingly embedded in higher education, understanding how students interact with these systems is essential to supporting effective learning. This study examines how students' AI literacy and prior exposure to AI technologies shape their perceptions of Socratic Mind, an interactive AI-powered formative assessment tool. Drawing on Self-Determination Theory and user experience research, we analyze relationships among AI literacy, perceived usability, satisfaction, engagement, and perceived learning effectiveness. Data from 309 undergraduates in Computer Science and Business courses were collected through validated surveys. Partial least squares structural equation modeling showed that AI literacy - especially self-efficacy, conceptual understanding, and application skills - significantly predicts usability, satisfaction, and engagement. Usability and satisfaction, in turn, strongly predict perceived learning effectiveness, while prior AI exposure showed no significant effect. These findings highlight that AI literacy, rather than exposure alone, shapes student experiences. Designers should integrate adaptive guidance and user-centered features to support diverse literacy levels, fostering inclusive, motivating, and effective AI-based learning environments.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ツールが高等教育に浸透するにつれて、学生がこれらのシステムとどのように相互作用するかを理解することは、効果的な学習を支援するために不可欠である。
本研究では,対話型AIを活用した書式評価ツールであるソクラティックマインド(Socratic Mind)に対する,学生のAIリテラシーと,それ以前のAI技術への露出が,どのように認識を形作るかを検討する。
自己決定理論とユーザ体験研究に基づいて,AIリテラシー,ユーザビリティ,満足度,エンゲージメント,学習効果の認知といった関連性を分析した。
コンピュータサイエンスおよびビジネスコースの309人の学部生のデータは、検証された調査によって収集された。
部分最小二乗構造方程式モデリングは、AIリテラシー(特に自己効力、概念的理解、アプリケーションスキル)が、ユーザビリティ、満足度、エンゲージメントを著しく予測していることを示している。
ユーザビリティと満足度は、学習の有効性を強く予測する一方で、事前のAI暴露は有意な影響を示さなかった。
これらの結果は、露光だけでなく、AIリテラシーが学生の体験を形作っていることを浮き彫りにしている。
設計者は、適応的なガイダンスとユーザ中心の機能を統合して、さまざまなリテラシーレベルをサポートし、包括的、モチベーション、効果的なAIベースの学習環境を育む必要がある。
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