人工智能驱动的虚拟代理对计算机模拟学习成果的影响：元分析

摘要 基于计算机的模拟学习为知识构建和技能应用提供了先进的能力和广阔的可能性。由人工智能（AI）驱动的虚拟代理可用于构建个性化和自适应的学习过程。然而，目前仍缺乏对基于计算机的模拟学习中由人工智能驱动的虚拟代理的学习效果进行综合或系统评估。因此，本荟萃分析旨在评估人工智能驱动的虚拟代理在基于计算机的模拟学习中的效果。对来自22项实证研究的49个效应大小的分析表明，在基于计算机的模拟学习中，使用人工智能驱动的虚拟代理比不使用人工智能驱动的虚拟代理更有利于学习，总体效应为中等正效应（(\overline{g }=0.43\) , SE = 0.08, 95% C.I. [0.27, 0.59]）。此外，调节因素分析表明，干预时间长短、人工智能技术和人工智能驱动的虚拟代理的代表性能显著解释总体效应的异质性。相反，其他调节因素，包括教育水平、领域、人工智能驱动的虚拟代理的作用、人工智能驱动的虚拟代理的模式和学习环境，似乎在人工智能驱动的虚拟代理在基于计算机的模拟学习中的研究中普遍有效。总之，这项荟萃分析提供了系统的现有证据，支持在基于计算机的模拟学习中采用人工智能驱动的虚拟代理。研究结果还为所分析的调节因素提供了基于证据的设计决策依据。