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该文采用模糊集定性比较分析(fsQCA)和必要条件分析(NCA)方法,探讨了生成式人工智能(AIGC)赋能情境教学对学生学习成效的影响,旨在识别生成式人工智能技术变革下的教学优化路径。研究首先识别了高学习成效和低学习成效的典型路径组合,其次进一步分析不同能力水平学生的路径异质性,最后,基于研究结论提出具有实践指导意义的教学策略建议,研究强调在AIGC赋能教学中应注重任务设计、情境反馈、能力与任务匹配的优化,以及自主学习能力的培养,从而实现更有效的个性化教育。研究为教育改革与AIGC技术应用提供了实践指导,旨在提升教学质量和学生学习成效,推动教育领域的创新与发展。
Abstract：This study employs fsQCA and NCA to examine the impact of Generative Artificial Intelligence(AIGC)-enabled situational teaching on student learning outcomes, with the goal of identifying optimal teaching pathways in the context of AIGC-driven educational transformation. The study first identifies typical pathway combinations for high and low learning outcomes, and subsequently explores the heterogeneity of these pathways across students of varying ability levels. Based on the findings, the study proposes actionable teaching strategies that emphasize the importance of task design, situational feedback, and the alignment of abilities and tasks, as well as the cultivation of self-directed learning abilities, to achieve more effective personalized education. This research offers practical insights for educational reform and the application of AIGC technology, aiming to enhance teaching quality and student learning outcomes, while fostering innovation and development in the field of education.
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(1)研究中生成式人工智能(AIGC)主要通过基于大语言模型的对话式智能工具实现,并以嵌入课程教学平台的方式参与教学过程。
基本信息:
中图分类号:G434
引用信息:
[1]杨俊玲,王晨曦,程中秋.生成式人工智能赋能教学路径与策略优化研究[J].中国电化教育,2026,No.471(04):24-31+38.
基金信息:
贵州省高等学校本科教学内容和课程体系改革项目“基于‘AIGC+定制化情景模拟’的《统计学》课程教学改革研究”(项目编号:GZJG2024065)研究成果
2026-04-10
2026-04-10