論文の概要: Exploring Student Interactions with AI-Powered Learning Tools: A Qualitative Study Connecting Interaction Patterns to Educational Learning Theories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00519v1
- Date: Sat, 29 Nov 2025 15:27:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.275786
- Title: Exploring Student Interactions with AI-Powered Learning Tools: A Qualitative Study Connecting Interaction Patterns to Educational Learning Theories
- Title（参考訳）: AIを活用した学習ツールによる学生のインタラクションの探索--インタラクションパターンと教育学習理論を結びつける質的研究
- Authors: Prathamesh Muzumdar, Sumanth Cheemalapati,
- Abstract要約: この研究は、ChatGPT、Grammarly、Khan Academyといったツールへの学生の関わり方に焦点を当てている。
行動主義,認知主義,構成主義,人文主義といった学習手法と比較した。
我々の研究結果は、AIツールがいかに有用であると感じているかは、その機能だけでなく、学生がそれと個人的にどう結びつくかについても示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the growing use of artificial intelligence in classrooms and online learning, it has become important to understand how students actually interact with AI tools and how such interactions match with traditional ways of learning. In this study, we focused on how students engage with tools like ChatGPT, Grammarly, and Khan Academy, and tried to connect their usage patterns with well known learning theories. A small experiment was carried out where undergraduate students completed different learning tasks using these tools, and later shared their thoughts through semi structured interviews. We looked at four types of interaction directive, assistive, dialogic, and empathetic and compared them with learning approaches like behaviorism, cognitivism, constructivism, and humanism. After analyzing the interviews, we found five main themes Feedback and Reinforcement, Cognitive Scaffolding, Dialogic Engagement, Personalization and Empathy, and Learning Agency. Our findings show that how useful an AI tool feels is not just about its features, but also about how students personally connect with it. By relating these experiences to existing educational theories, we have tried to build a framework that can help design better AI based learning environments. This work aims to support teachers, EdTech designers, and education researchers by giving practical suggestions grounded in real student experiences.
- Abstract（参考訳）: 教室やオンライン学習における人工知能の利用の増加に伴い、学生が実際にAIツールとどのように相互作用し、そのような相互作用が従来の学習方法とどのように一致しているかを理解することが重要になっている。
本研究では,ChatGPT,Grammarly,Khan Academyといったツールを学生がどう扱うかに着目し,その利用パターンをよく知られた学習理論に結びつけることを試みた。
大学生がこれらのツールを用いて異なる学習タスクを完了し、その後、半構造化面接を通して思考を共有するという小さな実験が実施された。
行動主義,認知主義,構成主義,人文主義といった学習手法と比較した。
インタビューを分析した結果,フィードバックと強化,認知障害,対話的エンゲージメント,パーソナライズと共感,学習機関の5つのテーマが明らかになった。
我々の研究結果は、AIツールがいかに有用であると感じているかは、その機能だけでなく、学生がそれと個人的にどう結びつくかについても示している。
これらの経験を既存の教育理論に関連付けることで、私たちは、より良いAIベースの学習環境を設計するのに役立つフレームワークを構築しようとしました。
本研究の目的は、実際の学生体験に基づく実践的な提案を行うことで、教師、エドテックデザイナー、教育研究者を支援することである。
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