The impact of intelligent tutoring system in students' problem-solving proficiency: a systematic literature review.
搜索关键词："intelligent tutoring system" "problem-solving"

ABSTRACT

Intelligent learning guidance system provides students with learning experience suitable for individual differences and subject needs through personalized and adaptive learning design This kind of individualized learning has been proved to stimulate students' interest in learning and actively participate in problem solving, which has a positive effect on the improvement of problem solving ability This paper summarizes the influence of intelligent learning guidance system on students' problem-solving ability by summarizing relevant literatures On the one hand, the intelligent learning guidance system can find out the difficulties and mistakes of students in solving problems in time through real-time monitoring and feedback mechanism Learn from mistakes with personalized tips and suggestions This kind of feedback is helpful to strengthen students' understanding of problem-solving strategies and improve their efficiency and accuracy in problem-solving On the other hand, the intelligent learning guidance system can deeply understand students' learning habits and behaviors in problem-solving tasks through data and mining This provides important reference information for educators so that they can better teach strategies for students' individual differences and improve students' problem-solving ability in an all-round way At the same time, the game-based design in the intelligent learning guidance system will also have a positive impact on students' problem-solving ability through learning motivation and learning effect Intelligent learning guidance system has shown remarkable potential in the cultivation of students' problem-solving ability However, in-depth research on system design, refinement of feedback mechanism, data privacy and ethical issues are still important research directions in the future Through a more in-depth understanding of the intelligent learning guidance system on students' problem-solving ability and provide beneficial enlightenment for the intelligent learning guidance system

1. Introduction

1.1研究背景：介绍智能导学系统和问题解决能力在教育领域的重要性。

1.2研究目的：明确本研究的问题和意义（以往不足或创新）。

2. 文献综述

2.1智能导学系统概述：对智能导学系统的定义、发展历程和主要功能进行综述。

2.2问题解决能力理论：介绍问题解决能力的定义、构成要素、发展阶段和影响因素，为后续研究提供理论依据。

2.3智能导学系统与问题解决能力的关系：探讨智能导学系统在问题解决方面的设计（模型、策略）以及智能导学系统如何影响学生的问题解决能力(学习路径、反馈指导、学习动机、学习能力)。

3.研究结果

3.1个性化和适应性对解决问题能力提升的影响

3.2反馈和指导对解决问题能力提升的影响

3.3......

3.4不同能力水平的人在智能导学系统中解决问题能力提升的不同影响

4.结果与讨论

4.1研究结论：总结本研究的发现和结论。

4.2研究不足与展望：指出研究的不足之处，并提出未来研究的方向和展望。

5.参考文献

一

1. 题目：Effects of artificial Intelligence–Enabled personalized recommendations on learners’ learning engagement, motivation, and outcomes in a flipped classroom。

（在翻转课堂中，人工智能支持的个性化推荐对学习者学习参与、动机和结果的影响）

2. 文章概述：本文作者认为关于推荐系统在教育中应用的研究已经得到了验证，但是都忽视了推荐系统对学习动机的影响或针对整个班集体考量推荐系统对学习动机的影响。所以作者研究了推荐系统对不同学习动机水平学生的影响。本文将人工智能与翻转课堂相结合，将某大学系统程序设计课程的102名学生作为调查对象将他们分了实验组和对照组，他们对于翻转课堂学习方式和知识基础的掌握均相同只是为实验组的学生设计了人工智能支持的个性化视频推荐（推荐学习次数和学习内容），通过在三个月的实验过程中对学生学习效果的检测和调查从而得出结论。
3. 文章结构和研究方法：本研究围绕四个研究问题展开①人工智能支持的个性化推荐能否提高学生在翻转课堂中的学习动机②人工智能支持的个性化推荐能否改善学生在翻转课堂中的学习成果③人工智能支持的个性化推荐能否提高学生在翻转课堂中的学习参与度④人工智能支持的个性化推荐如何改善学生在翻转课堂中的学习成果。本研究采用前测、后测和学习动机问卷进行测量。通过采用前测和后测对学生的系统编程知识进行评价，使用的学习动机问卷评估学生对系统程式设计的学习动机。通过设计公式计算学生对概念的熟悉概率和回答问题的正确概率进行计算来判断学生的学习状况。在实验组和对照组的通过课前自学、课中讨论和测验、课后自考和复习之后进行后测来判断个性化推荐系统对学习动机的影响。
4. 研究结论：在通过对实验组和对照组学生动机提升的人数比例进行对比发现实验组的学生学习动机提升比例较高，但是由于没有显著的差异所以作者进一步研究了该系统对不同动机水平的学生的影响。通过对实验组和对照组的前侧与后测可以看出个性化推荐系统对学习结果并没有改善并通过对两个组进行ilearning学习时的11个特征结果表明人工智能支持的个性化推荐可以提高学生在翻转课堂环境中的学习参与度。最终得出结论中等动机水平的学生的进步明显高于高和低动机水平的学生。这种差异可以归因于高度积极的学生已经掌握了相关概念因此他们很少遵循基于人工智能系统的建议，而低动机水平的学生无法进行投入学习。
5. 收获与反思：在设计文章结构时第二条和第四条是否冲突，同时也没有给出针对第四个问题的结论。在针对个性化推荐系统对学习动机的影响时给出的结论是否牵强因为在研究结论中表明实验组与对照组的动机提升比例差值仅为12%，虽然在对学习动机进行高、中、低分为亚组后得出实验组（中）与对照组（中）动机的提升比例差额为21%，但是是否存在着亚组分类不准确的问题也无法验证。论文中在对学生学习参与特征的分类描写中角度全面，同时对学习动机进行亚分组也为研究提供了新思路。

一、引言

介绍个性化学习的产生，个性化学习在在线学习的应用，学习动机对在线学习的影响

二、个性化学习在在线学习中的应用

（1）在学习资源方面

（2）在学习引导方面

（3）在学习反馈方面

（4）在学校评价方面

三、个性化学习的设计

       交互、信息、导航、路径？

四、结果与谈论

五、不足与发展