論文の概要: Comparing the Impact of Pedagogy-Informed Custom and General-Purpose GAI Chatbots on Students' Science Problem-Solving Processes and Performance Using Heterogeneous Interaction Network Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03022v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 13:13:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.477026
• Title: Comparing the Impact of Pedagogy-Informed Custom and General-Purpose GAI Chatbots on Students' Science Problem-Solving Processes and Performance Using Heterogeneous Interaction Network Analysis
• Title（参考訳）: 教育インフォームドカスタムと汎用GAIチャットボットが学生の理科課題解決プロセスとパフォーマンスに及ぼす影響 : 異種インタラクションネットワーク分析による検討
• Authors: Hanyu Su, Huilin Zhang, Shihui Feng,
• Abstract要約: 本研究は,48人の中学生がカスタムチャットボットと汎用チャットボットを併用した,イントラオブジェクトの対バランス設計を採用した。 3297 異種相互作用ネットワーク分析(HINA)による学生-チャットボット対話の収集と分析
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03540145348020375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Problem solving plays an essential role in science education, and generative AI (GAI) chatbots have emerged as a promising tool for supporting students' science problem solving. However, general-purpose chatbots (e.g., ChatGPT), which often provide direct, ready-made answers, may lead to students' cognitive offloading. Prior research has rarely focused on custom chatbots for facilitating students' science problem solving, nor has it examined how they differently influence problem-solving processes and performance compared to general-purpose chatbots. To address this gap, we developed a pedagogy-informed custom GAI chatbot grounded in the Socratic questioning method, which supports students by prompting them with guiding questions. This study employed a within-subjects counterbalanced design in which 48 secondary school students used both custom and general-purpose chatbot to complete two science problem-solving tasks. 3297 student-chatbot dialogues were collected and analyzed using Heterogeneous Interaction Network Analysis (HINA). The results showed that: (1) students demonstrated significantly higher interaction intensity and cognitive interaction diversity when using custom chatbot than using general-purpose chatbot; (2) students were more likely to follow custom chatbot's guidance to think and reflect, whereas they tended to request general-purpose chatbot to execute specific commands; and (3) no statistically significant difference was observed in students' problem-solving performance evaluated by solution quality between two chatbot conditions. This study provides novel theoretical insights and empirical evidence that custom chatbots are less likely to induce cognitive offloading and instead foster greater cognitive engagement compared to general-purpose chatbots. This study also offers insights into the design and integration of GAI chatbots in science education.
• Abstract（参考訳）: 問題解決は科学教育において重要な役割を担い、学生の科学問題解決を支援するための有望なツールとして生成型AI(GAI)チャットボットが登場した。 しかし、直接的で準備の整った回答を提供する汎用チャットボット(例えばChatGPT)は、生徒の認知的オフロードにつながる可能性がある。 従来の研究では、生徒の科学的な問題解決を促進するためのカスタムチャットボットにはほとんど焦点を合わせておらず、汎用チャットボットと比較して、問題解決プロセスとパフォーマンスにどのように異なる影響を与えるかも検討されていない。 このギャップに対処するために,ソクラテス質問法を基盤とした教育インフォームドのカスタムGAIチャットボットを開発した。 本研究は,48人の中学生がカスタムチャットボットと汎用チャットボットを併用して2つの科学問題解決タスクを完了した,イントラオブジェクト対バランス設計を採用した。 3297人の学生とチャットボットの対話を、異種相互作用ネットワーク分析(HINA)を用いて収集・分析した。 その結果,(1)チャットボットを用いた場合の相互作用強度と認知的相互作用の多様性は,汎用チャットボットよりも有意に高く,(2)チャットボットの思考・反射指導に追従する傾向があり,(3)汎用チャットボットに特定のコマンドを指示する傾向があり,(3)2つのチャットボット条件間の解品質による解品質評価では統計的に有意な差は認められなかった。 この研究は、カスタムチャットボットが認知的オフロードを誘発しにくく、代わりに汎用チャットボットよりも認知的エンゲージメントを高めるという、新しい理論的洞察と実証的な証拠を提供する。 本研究は,理科教育におけるGAIチャットボットの設計と統合に関する知見も提供する。

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