Using a Chatbot to Provide Formative Feedback: A Longitudinal Study of Intrinsic Motivation, Cognitive Load, and Learning Performance

计算机科学 聊天机器人 内在动机 形成性评价 认知评价理论 认知负荷 认知 人机交互 认知心理学 自决论 人工智能 心理学 数学教育 社会心理学 自治 神经科学 政治学 法学
作者
Jiaqi Yin,Tiong‐Thye Goh,Bing Yang,Yi Hu
出处
期刊:IEEE Transactions on Learning Technologies [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-13 被引量:4
标识
DOI:10.1109/tlt.2024.3364015
摘要

This study aimed to examine sustainable effects of chatbot-based formative feedback on intrinsic motivation, cognitive load, and learning performance. A longitudinal quasi-experimental design with 173 undergraduate students was conducted. The experiment is a between-subject design. Students either received formative feedback from a chatbot or a teacher. Utilizing linear mixed model (LMM) and T-test for data analysis, results showed that (1) chatbot-based feedback resulted in increased learning interest, perceived choice, and value while decreasing perceived pressure over time; (2) chatbot-based feedback was effective in reducing cognitive load, particularly when learning contents involved conceptual or difficult knowledge; and (3) chatbot-based feedback was found to be more efficient and effective in supporting the mastery of application-based knowledge compared to teacher-based feedback. This study has practical implications for the design of chatbots, it also enriches the methods of providing ongoing formative feedback in large-scale classrooms.
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