张君洁userslv0

是的，这也是值得注意的一点，AI让路径更顺，减少了认知负荷，但是不可避免让人担心会不会产生惰性，也就是减少必要的思考挣扎，这篇研究并没有深入进行，因为实验给的测试问题也就很简单，但是值得进一步探究，换比较难得问题去探索学生的思维过程

这篇文章时基于题目的正确性，因为题目比较简单，所以没有再进一步的分析做题方法，眼动数据据我的了解是去看眼睛的视线移动轨迹以及频次去分析，可以多去看一看关于眼动实验的文章，比较新也比较有意思，这篇着重展现了代码上的机制，很多其他研究会有一些热力图，会更明确

这个问题也是我在读的时候的思考之一，因为研究中学生确实对AI给出的答案持需要验证的态度，我觉得这是很好的一个点，因为对AI的答案持验证态度本质就是保持了一个批判性思考，我觉得要合理的规范AI的介入，虽然我现在可能没办法给一个很明确的平衡点，但是未来研究可以继续考量AI的参与度，控制参与占比，观察学生思维的变化

这篇研究使用ChatGPT对在线同伴反馈中的批判性思维进行编码，并与人工编码比较，采用精确率、召回率、F1值等指标评估性能，同时按学生批判性思维水平分组分析。方法设计清晰，量化手段规范，尤其关注了细粒度编码的挑战。但是我也有一个疑问，这个研究仅依赖单轮Few-shot提示，未尝试微调或提示工程优化。若能针对低准确率维度进行迭代提示优化，ChatGPT的细粒度评估性能是否可能显著提升？

我觉得这篇文章让我学习到了一个新的方法，帖子对于认知网络分析讲述的很详细，也很明了，特别是为AI教育研究提供了从“行为频次计数”到“认知结构解读”的转向，突破了传统频次分析的表层局限。我也有一个疑问，感觉ENA比较适过程性数据的分析而不是结果性数据，我们要怎么去更好的解读这个结果呢

我觉得这篇文章对因果判断与机器融合学习做了很好的阐释，既没有神话机器，又强调了因果关系的重要性，我也有一个和你相似的疑问，如果我们发现某种教学干预只对部分学生有效，那精准干预难度比较大，普遍改进又比较缓慢，众口难调，这个基准线要怎么制定。

这篇帖子对“因果推断+机器学习”的融合做了非常清晰、严谨的梳理。它既没有神化机器学习，也没有丢掉因果识别的严谨性，而是把落脚点放在“从平均效应走向差异化效应”这一核心价值上。不过，我也有一个和你类似的疑问，如果我们发现某种教学干预只对部分学生有效，精准干预实施难度大，普遍改进缓慢又众口难调，怎么去界定这个基准线

这篇文章对于“因果推断+机器学习”的融合做了非常清晰、严谨的梳理。既没有神化机器学习，也没有丢掉因果识别的严谨性，而是把落脚点放在“从平均效应走向差异化效应”这一核心价值上。不过我的疑问和你的问题也比较相似，如果发现某种教学干预只对部分学生有效，精准干预的实施难度较大，普遍改进缓慢且众口难调，要怎么去界定这个标准呢？

老师好，感谢老师给出的启发与问题。我初步思考了一下，逻辑上觉得是可行的，但是需要重新定义学生的兴趣区域，可能是历史图像，战国地图，时间轴等关于历史课堂特征的信息，对于历史学科学习时的表层浏览与深层加工也要重新定义，以及我觉得更重要的是对于文科阅读的眼动解释可能考虑的方面与理科解题会有很多不一样，不过这确实可以为不同学科的认知策略研究提供新的思路。

是的，以学生为中心的教学其实特别基于学生自己本身的能力与认知水平，特别是条件不好的学生，接触的事务少，如果放过多的自主权给他们，必然会带来负效应，脚手架的支持很重要