机构名称：
¥ 1.0
反馈，尤其是形成性或“前馈”类型的反馈，对于高等教育的学生了解自己的错误、改善表达和清晰的想法非常重要。虽然技术辅助反馈模式（例如音频或视频）很普遍，但确保其有效性和简洁性（尤其是对于非英语背景 (NESB) 教育者而言）可能具有挑战性。本研究调查了皇家墨尔本理工大学工程学院 NESB 教育者的态度和经验，重点关注他们使用人工智能辅助工具为高等教育环境中的学生提供反馈的情况。研究人员利用一项调查，研究了个人和语言属性如何影响反馈策略，并探讨了教育者对将人工智能工具（如 ChatGPT 和 BARD）整合到教学实践中并提高学生对收到的反馈的参与度的看法。通过主题分析，研究结果表明，个人背景和语言能力显著影响了反馈的提供。此外，尽管教育工作者对人工智能辅助工具的熟悉程度不同，但人们普遍认为这些工具有助于改善反馈。这需要有针对性的员工培训、仔细的人工监督以确保质量并避免偏见，以及定制的人工智能培训以使反馈与个人教学风格保持一致。
人工智能在反馈中的应用：定性分析
主要关键词
相关文件推荐
