Development and Preliminary Evaluation of an Automated Feedback Scaffold for Idea Convergence in Collaborative Scientific Inquiry Integrating Generative AI and Natural Language Processing Technologies
作者：
吳穎沺 (國立中央大學網路學習科技研究所)
葉軒宏 (國立中央大學網路學習科技研究所)
王立仁 (國立中央大學語言中心)
摘要：
本研究開發了一個基於自然語言處理技術的「想法收斂自動回饋鷹架」系統，旨在促進學生於合作科學探究中的知識翻新與深入學習。透過後設言談（meta-discourse）的應用，該系統於學生合作探究過程中提供結構化引導與反思機制，幫助學生有效組織和檢視其想法，進而加深對學習內容的理解與反思。本研究針對54位小學五年級學生進行為期4週的合作科學探究活動，並結合機器評估（ROUGE-SU9）及一位具有經驗的小學教師進行人工評估，以驗證系統效能。結果顯示，該系統可有效支持學生於合作探究中的知識翻新過程，並提升其探究能力與學習成效。機器評估結果顯示，系統生成的摘要在覆蓋性、相關性及一致性方面均達到較高標準，可準確反映學生的想法並提供有價值的回饋，進一步促進學生進行有效的後設言談與自我反思。教師評估亦支持該系統的實用性，尤其是在支援學生的探究活動及知識翻新方面展現了穩定性與適用性。總結而言，本研究證實了生成式人工智慧及自然語言處理技術在支持合作科學探究及促進知識翻新方面的潛力。未來研究可進一步探討這些技術在不同學科與教育情境中的應用，以提升教學效果，為教育科技創新提供新方向。
關鍵字：
生成式人工智慧、合作科學探究、自動回饋鷹架、自然語言處理技術、知識翻新
