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作者：杨俊玲;王晨曦;程中秋;
单位：贵州师范大学经济与管理学院;
摘要：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。
关键词：生成式人工智能;;情境教学;;高学习成效;;低学习成效;;差异化教学;;fsQCA
基金资助：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
