Maoni ya akili bandia yanayozingatia hisia ni mbinu ya maoni ambapo hitimisho kuhusu hali ya kihisia ya mwanafunzi hujumuishwa katika maudhui ya ujumbe wa ufundishaji au namna ujumbe huo unavyowasilishwa. Utafiti huu wa darasani wa uchunguzi, badala ya kupima usahihi wa kiufundi wa hitimisho hilo la kihisia, ulichunguza jinsi wanafunzi walivyotathmini mikakati mitatu tofauti ya uwasilishaji: hitimisho la kihisia lililoelezwa lenye sababu na swali la kutafakari, kuwasilishwa kwa dai lilelile la kihisia bila maelezo, na maoni yasiyoegemea upande wowote bila hitimisho lolote la kihisia. Katika chuo kikuu kimoja nchini Korea Kusini, wanafunzi 78 wa shahada ya kwanza waligawiwa kwa nasibu katika mojawapo ya hali tatu wakati wa shughuli ya darasani ya dakika 90. Baada ya kukamilisha kazi, wanafunzi walitathmini vipimo sita kwa kipimo cha Likert cha alama 7: usahihi unaotambulika, uwezekano wa kutafsiriwa, faraja ya kihisia, nia ya kutumia tena, manufaa yanayotambulika na imani.

Katika vipimo vyote sita mpangilio uleule ulionekana: hitimisho lililoelezwa lilipata alama za juu zaidi, kutofanywa kwa hitimisho la kihisia kulikuwa katikati, na hitimisho lisiloelezwa lilipata alama za chini zaidi. Kielezo cha jumla cha maelezo kilikuwa 6,28 ± 0,20 kwa hitimisho lililoelezwa, 4,52 ± 0,26 kwa kutofanywa kwa hitimisho la kihisia, na 2,51 ± 0,23 kwa hitimisho lisiloelezwa. Uchambuzi wote wa ANOVA wa njia moja kwa matokeo sita ya msingi ulikuwa na umuhimu katika kiwango cha p < 0,001, na thamani za η² ziliripotiwa katika masafa ya 0,84–0,91. Katika ulinganisho wa Tukey HSD, tofauti zote za jozi zilikuwa katika kiwango kilichorekebishwa cha p < 0,001.

Mojawapo ya matokeo muhimu ya utafiti ni kwamba mbinu isiyoegemea upande wowote ambayo haifanyi hitimisho lolote kuhusu hisia ilitathminiwa vyema zaidi katika vipimo vyote sita kuliko kutoa dai la kihisia lisilo na maelezo. Matokeo haya yanaonyesha umuhimu wa kuzingatia, katika akili bandia ya elimu, si tu “kukadiria hisia katika kila hali,” bali pia jinsi dai linavyohalalishwa kwa mwanafunzi na kwamba kutofanya hitimisho inapofaa kunaweza pia kuwa uamuzi wa usanifu.

Hata hivyo, jaribio halikutumia mfumo wa kiotomatiki wa kutambua hisia kwa wakati halisi. Ujumbe wa kihisia ulionyeshwa kwa udhibiti kutoka kwa violezo vilivyoainishwa mapema kwa mpangilio wa Wizard-of-Oz. Aidha, kwa kuwa hali iliyoelezwa ilijumuisha si sababu pekee bali pia swali la kutafakari, na kwa kuwa ni hali za hitimisho pekee zilizopokea baadaye paneli ya pili ya kihisia, matokeo hayapaswi kufasiriwa kama “athari ya maelezo pekee.” Vigezo vya matokeo ni tathmini za wanafunzi kuhusu mtazamo na kukubalika; utafiti hauonyeshi uthibitisho wa kuboreka kwa mafanikio ya kujifunza au tabia ya muda mrefu.

Tatizo kuu la utafiti

Kwa muda mrefu, tafiti za utambuzi wa hisia katika teknolojia za elimu zilijikita kwenye swali, “mfumo unaweza kuainisha hisia ya mwanafunzi kwa usahihi kiasi gani?” Lakini mara tu lebo ya kihisia iliyozalishwa kiufundi inapowasilishwa kwa mwanafunzi, huacha kuwa tu matokeo ya modeli; kwa mwanafunzi huwa ujumbe wa kibinafsi, kijamii na kifundishaji.

Mfumo unapotoa dai kwamba mwanafunzi “ana wasiwasi,” “ana kujiamini,” “amechoka” au “anapata ugumu,” mwanafunzi anaweza kuitikia si tu kama matokeo ni sahihi, bali pia kwa nini mfumo umefikia hitimisho hilo, kama ujumbe unaingilia kupita kiasi, na kama unamwakilisha kwa usahihi.

Kwa hiyo, pengo kuu la kisayansi katika utafiti huu si tu usahihi wa kutambua hisia, bali jinsi namna taarifa ya kihisia iliyohitimishwa inavyowasilishwa kwa mwanafunzi inavyotambuliwa.

Maswali ya utafiti

Utafiti ulijikita kwenye maswali mawili makuu:

1. Wanafunzi wanalinganishaje mikakati ya hitimisho lililoelezwa, hitimisho lisiloelezwa na kutofanya hitimisho kwa makusudi katika vipimo sita vya tathmini vinavyomlenga mwanafunzi?
2. Je, kutofanya hitimisho la kihisia kunatathminiwa na wanafunzi kwa njia chanya zaidi kuliko hitimisho la kihisia lisiloelezwa?

Mbinu ya Wizard-of-Oz Inamaanisha Nini Katika Utafiti Huu?

Katika utafiti huu, mbinu ya Wizard-of-Oz inamaanisha kwamba paneli za maoni ziliwasilishwa kwa udhibiti kutoka kwa violezo vilivyoandaliwa mapema katika sehemu maalumu za mwingiliano badala ya kutengenezwa na algoriti ya kutambua hisia kwa wakati halisi; hivyo utafiti haukulinganisha usahihi wa kutambua hisia kiotomatiki, bali jinsi wanafunzi walivyotafsiri mikakati tofauti ya kuwasilisha maoni katika mazingira yale yale ya darasa.

Tofauti hii ni ya msingi katika kutafsiri matokeo. Kwamba utafiti ulifanyika katika muktadha wa “AI-supported learning” hakumaanishi kwamba wakati wa jaribio modeli huru ilichanganua uso, sauti au ishara za kifizikia za mwanafunzi na kuhitimisha hisia yake kwa wakati halisi.

Mpangilio wa Wizard-of-Oz uliwawezesha watafiti kusawazisha muda wa maoni na fremu yake ya lugha. Hivyo lengo la jaribio lilihamishwa kutoka utendaji wa kiufundi wa teknolojia ya kuhitimisha hisia kwenda kwenye uzoefu wa mwanafunzi.

Hali tatu za maoni

Katika sehemu ya kwanza ya maoni, paneli ziliwasilishwa kwa mpangilio wa kuona unaofanana kadiri ilivyowezekana. Hata urefu wa paneli isiyofanya hitimisho ulilinganishwa ili kupunguza athari rahisi ya urefu.

Hata hivyo, jaribio halikuwa na ulinganifu kamili. Wanafunzi katika hali A na B walipokea paneli ya pili ya kihisia katika sehemu ya baadaye ya mwingiliano, huku wale wa hali C hawakuipokea. Kwa hiyo jaribio linafaa zaidi kuelezwa kama “ulinganisho unaodhibitiwa wa mikakati mitatu tofauti ya maoni inayomlenga mwanafunzi.”

Sensible AI ni nini?

Sensible AI katika makala si modeli mpya ya ujifunzaji wa mashine iliyofunzwa katika utafiti wala usanifu mpya wa kiufundi wa mfumo. Waandishi wanaitumia kama lenzi ya tafsiri ya kiheuristiki inayounganisha dhana zilizopo katika fasihi ya AI inayoelezeka, hisia katika kujifunza na maoni, pamoja na AI yenye uwajibikaji.

Kazi ya kisayansi ya Figure 1 katika chanzo si kuonyesha dhana hizi kama mtiririko wa programu, bali kupanga ni dhana zipi zinaweza kutumika kutafsiri matokeo ya jaribio kwa mtazamo wa maadili na ufundishaji.

Kwa nini hitimisho la kihisia ni tatizo nyeti la AI?

Hali za kihisia si vigezo vya kifizikia vinavyoonekana moja kwa moja. Hitimisho kutoka kwa viashiria kama harakati za uso, sauti, kasi ya mwingiliano au mifumo ya tabia linaweza kuathiriwa na utamaduni, muktadha, utofauti wa neva na namna binafsi ya kujieleza.

Kwa hiyo, lebo ambayo mfumo unawasilisha kwa mtindo wa “mwanafunzi anahisi hivi” inaweza kukinzana na uzoefu wa mwanafunzi mwenyewe inapoficha kutokuwa na uhakika wa kiufundi. Mfumo wa tafsiri wa utafiti umehusishwa na fasihi inayounga mkono kuweka hitimisho la kihisia kama nadharia inayoweza kutathminiwa badala ya kulitoa kama utambuzi wa uhakika wa hali ya ndani.

Kwa Nini Kutofanya Hitimisho la Kihisia Kulitathminiwa Vyema Zaidi Kuliko Hitimisho Lisiloelezwa?

Katika jaribio hili la darasani, wanafunzi waliupa ujumbe usioegemea upande wowote na usio na hitimisho la kihisia alama za juu zaidi kuliko dai la kihisia lisilo na sababu katika vipimo vyote vya usahihi unaotambulika, uwezekano wa kutafsiriwa, faraja ya kihisia, nia ya kutumia tena, manufaa na imani; matokeo yanaonyesha kuwa dai la kihisia linalotolewa bila msingi wa kimuktadha ambao mwanafunzi anaweza kuutathmini linaweza kuwa lisilokubalika zaidi kuliko kutotoa dai la kihisia kabisa.

Utafiti hautafsiri matokeo haya kama “utambuzi wa hisia unapaswa kuachwa kabisa.” Hitimisho lenye mipaka zaidi ni hili: ikiwa msingi wa dai la kihisia hauwezi kuwasilishwa kwa mwanafunzi kwa njia inayoeleweka, non-inference, yaani kutotoa hukumu kuhusu hisia, inaweza kuwa mkakati halali wa usanifu.

Mbinu hii hailazimishi kwamba AI inayotoa data zaidi ni sawa moja kwa moja na msaada bora wa elimu. Katika baadhi ya hali, kujizuia kunaweza kuwa bora kuliko kuunda dai la kisaikolojia lisilo na uhakika au linaloingilia.

Kwa nini maelezo yanaweza kuwa yalisababisha tofauti kubwa?

Wanafunzi katika hali iliyoelezwa waliweza kuona ni viashiria gani vinavyoonekana vya kazi ambavyo mfumo uliunganisha na nadharia ya kihisia. Hivyo maoni hayakuwa tu dai la “mfumo unajua unachohisi,” bali yakawa pendekezo ambalo mwanafunzi angeweza kulipima.

Hata hivyo, haiwezi kusemwa kutoka kwa data ya chanzo kwamba “maelezo pekee” ndiyo yalisababisha matokeo haya. Hali A ilijumuisha pia swali fupi la kutafakari pamoja na sababu. Kwa hiyo, kile kilichojaribiwa moja kwa moja kinafafanuliwa vizuri zaidi kama mkakati wa uwasilishaji wenye maelezo na mwongozo wa kutafakari.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Washiriki na mazingira ya darasa

Utafiti ulifanyika katika kipindi cha dakika 90 cha kozi ya shahada ya kwanza “Introduction to Data Analysis” katika chuo kikuu kimoja nchini Korea Kusini.

Chanzo kinaripoti kwamba washiriki wote 78 waligawiwa kwa nasibu katika hali tatu, lakini maandishi ya mbinu hayatoi wazi idadi tofauti ya n kwa kila hali. Kwa hiyo Verianla haigawanyi jumla kwa tatu ili kutengeneza idadi ya washiriki kwa kila hali.

Mtiririko wa jaribio

Washiriki katika hali A na B walipokea paneli ya pili ya kihisia baadaye katika kipindi, baada ya paneli ya kwanza maalumu ya hali. Katika hali C hakukuwa na paneli ya pili.

Chombo cha upimaji

Baada ya jaribio, dodoso lenye vipengee 18 lilitumika. Kila kipengee kilipimwa kutoka 1 = “sikubaliani kabisa” hadi 7 = “nakubaliana kabisa.”

Kila muundo ulikuwa na vipengee vitatu, na wastani wa vipengee hivyo vitatu ulitumika kama alama ya pamoja.

Uthabiti wa ndani wa vipimo sita vya pamoja ulikuwa wa juu; thamani za Cronbach's α ziliripotiwa katika masafa ya 0,88–0,90.

Mbinu ya takwimu

Tofauti kati ya hali tatu za maoni zilichunguzwa kwa ANOVA ya njia moja kwa kila matokeo. Kisha ulinganisho wa Tukey HSD post hoc ulifanywa ili kutathmini ni hali zipi zilikuwa na tofauti.

Katika chanzo, kwa matokeo sita ya msingi, thamani za F(2,75) ziliripotiwa kuwa kati ya 195,44 na 368,90, thamani zote za p zikiwa p < 0,001 na thamani za η² zikiwa kati ya 0,84 na 0,91.

Ulinganisho mkuu wa namba wa mikakati mitatu

Kuonekana kwa mpangilio uleule katika vipimo vyote sita kunaonyesha kuwa muundo wa jumla haukutokana na kigezo kimoja tu cha matokeo.

Usahihi unaotambulika

Hitimisho lililoelezwa lilipata wastani wa juu zaidi wa 6,44 ± 0,37, kutofanywa kwa hitimisho kulikuwa katikati kwa 4,49 ± 0,52, na hitimisho lisiloelezwa lilipata alama ya chini zaidi ya 2,33 ± 0,55.

Athari ya hali iliripotiwa kuwa F(2,75) = 368,90, p < 0,001 na η² = 0,91.

Uwezekano wa kutafsiriwa

Alama ya uwezekano wa kutafsiriwa kwa hitimisho lililoelezwa ilikuwa 6,56 ± 0,39. Kutofanywa kwa hitimisho kulipata 4,35 ± 0,59, na hitimisho lisiloelezwa 2,65 ± 0,53.

Athari ya hali iliripotiwa kuwa F(2,75) = 293,35, p < 0,001 na η² = 0,89.

Faraja ya kihisia

Wastani ulikuwa 5,93 ± 0,82 kwa hitimisho lililoelezwa, 4,54 ± 0,42 kwa kutofanywa kwa hitimisho na 2,49 ± 0,62 kwa hitimisho lisiloelezwa.

Athari ya hali iliripotiwa kuwa F(2,75) = 196,82, p < 0,001 na η² = 0,84.

Nia ya kutumia tena

Hitimisho lililoelezwa lilipata 6,20 ± 0,53; kutofanywa kwa hitimisho 4,54 ± 0,61; na hitimisho lisiloelezwa 2,47 ± 0,64.

Athari ya hali ilikuwa F(2,75) = 217,07, p < 0,001 na η² = 0,85.

Manufaa yanayotambulika

Hitimisho lililoelezwa lilipata 6,31 ± 0,29; kutofanywa kwa hitimisho 4,55 ± 0,62; na hitimisho lisiloelezwa 2,51 ± 0,62.

Athari ya hali iliripotiwa kuwa F(2,75) = 254,18, p < 0,001 na η² = 0,87.

Imani

Wastani wa imani ulikuwa 6,24 ± 0,54 kwa hitimisho lililoelezwa, 4,65 ± 0,65 kwa kutofanywa kwa hitimisho na 2,62 ± 0,64 kwa hitimisho lisiloelezwa.

Athari ya hali iliripotiwa kuwa F(2,75) = 195,44, p < 0,001 na η² = 0,84.

Tukey HSD: tofauti kati ya hitimisho lililoelezwa na lisiloelezwa

Tukey HSD: tofauti kati ya kutofanya hitimisho la kihisia na hitimisho lisiloelezwa

Jedwali hili linaonyesha moja kwa moja mojawapo ya matokeo muhimu zaidi ya utafiti: dai la kihisia lisiloelezwa lilitathminiwa chini si tu kuliko mkakati ulioelezwa, bali pia kuliko mkakati usioegemea upande wowote ambao hautoi dai lolote la kihisia.

Kielezo cha jumla cha maelezo

Waandishi pia waliunda “overall index” ya maelezo kutokana na wastani wa alama sita za pamoja. Kielezo hiki hakipaswi kuwasilishwa kama muundo mpya wa kisaikometriki uliothibitishwa unaochukua nafasi ya vipimo sita huru; chanzo kinakitaja kuwa muhtasari wa maelezo.

Kwa kielezo hiki cha muhtasari, F(2,75) = 1462,21, p < 0,001 na η² = 0,97 ziliripotiwa. Namba hii inafupisha mpangilio ulioonekana wa vipimo sita vya msingi chini ya thamani moja ya maelezo.

Maoni ya wazi ya wanafunzi

Maoni ya wazi hayakutumika kama uchambuzi huru na mpana wa ubora; yalitoa muktadha wa kueleza matokeo ya kiasi.

Wanafunzi katika kundi la hitimisho lililoelezwa walieleza maoni mara nyingi zaidi kuwa yanayoeleweka, yana mantiki au yanayosaidia kutoa maana. Katika hali ya hitimisho lisiloelezwa, maoni yalielezwa mara nyingi zaidi kuwa yanachanganya, ya kiholela au magumu kuamini. Majibu katika hali isiyo na hitimisho yalikuwa mchanganyiko zaidi: baadhi ya wanafunzi waliuona mtazamo usioegemea upande wowote kuwa mzuri, huku wengine wakisema maoni zaidi pamoja na maelezo yangeweza kuwa yenye manufaa.

Nguvu za utafiti

• Kulinganisha moja kwa moja mikakati mitatu tofauti ya maoni ya kihisia inayomlenga mwanafunzi katika muktadha uleule wa darasa.
• Kuwagawa washiriki kwa nasibu katika hali tatu.
• Kufanya tafsiri ya mwanafunzi kuwa kigezo cha moja kwa moja cha matokeo, tofauti na usahihi wa kiufundi wa hitimisho la kihisia.
• Kupima kando usahihi unaotambulika, uwezekano wa kutafsiriwa, faraja, manufaa, imani na nia ya kutumia tena.
• Vipimo sita kuonyesha uthabiti wa juu wa ndani.
• Kutumia Wizard-of-Oz kudhibiti muda na uwasilishaji wa ujumbe.
• Kujumuisha katika ulinganisho wa majaribio uwezekano kwamba kutofanya hitimisho la kihisia pia ni mkakati halali wa usanifu.
• Kuweka masuala ya maadili kama faragha, ridhaa, uwezo wa mwanafunzi kuchukua hatua na uwezekano wa maoni kuwa ya kuingilia katikati ya muundo wa jaribio.

Mapungufu ya utafiti

• Umewekewa mipaka kwa chuo kikuu kimoja, kozi moja na kipindi kimoja cha dakika 90.
• Washiriki wote ni wanafunzi Wakorea wa shahada ya kwanza.
• Utafiti ulifanyika kabisa kwa Kiingereza, ambacho si lugha ya kwanza ya washiriki.
• Kwa kuwa Wizard-of-Oz ilitumika, kosa la uainishaji, ucheleweshaji na kutokuwa thabiti kwa wakati halisi ambavyo vinaweza kutokea katika hitimisho la kiotomatiki la hisia havikujaribiwa.
• Kwa kuwa hali iliyoelezwa ilijumuisha maelezo na swali la kutafakari kwa pamoja, athari za vipengele hivyo viwili haziwezi kutenganishwa.
• Kwa kuwa ni hali za hitimisho tu zilizopokea paneli ya pili ya kihisia, mchango wa kufichuliwa mara ya pili haukutengwa kivyake.
• Matokeo makuu ni alama za kujiripoti baada ya jaribio.
• Utendaji wa kujifunza, kutafuta msaada, kudumu kwa maarifa na mabadiliko ya tabia ya muda mrefu hayakujaribiwa kama matokeo ya moja kwa moja.
• Utafiti hauonyeshi mpangilio wa kimkakati wa jumla kwa tamaduni zote, viwango vya elimu au mifumo ya kiotomatiki ya kutambua hisia.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Katika jaribio hili la darasani, maoni ya kihisia yenye maelezo na mwongozo wa kutafakari yalipata alama za juu zaidi katika vipimo sita vya tathmini ya wanafunzi.
• Hitimisho la kihisia lisiloelezwa lilipata alama za chini zaidi katika vipimo vyote sita.
• Mkakati usioegemea upande wowote usiofanya hitimisho kuhusu hisia ulitathminiwa vyema zaidi kuliko hitimisho lisiloelezwa katika vipimo vyote.
• Kutoa muktadha ambao mwanafunzi anaweza kuelewa na kutathmini dai la kihisia ni kigezo muhimu cha usanifu katika kukubalika kwa AI ya elimu inayozingatia hisia.
• Non-inference, yaani kutotoa dai la kihisia katika hali zinazofaa, inastahili kuchunguzwa kama mkakati halali wa mwitikio katika AI ya elimu.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

• Haijaonyeshwa kuwa maelezo yanaongeza usahihi wa utambuzi wa kiotomatiki wa hisia.
• Jaribio halikujaribu mfumo wa wakati halisi wa kutambua hisia kutoka uso, sauti au ishara za kifizikia.
• Haijathibitishwa kuwa maoni ya kihisia yaliyoelezwa yanaongeza alama za kujifunza za wanafunzi.
• Haijathibitishwa kuwa kutofanya hitimisho la kihisia ni bora kuliko mifumo ya kiotomatiki ya hisia katika mazingira yote ya elimu.
• Athari ya maelezo pekee haikupimwa kando; maelezo na swali la kutafakari yaliunganishwa katika hali moja.
• Vipimo vinne vya Sensible AI havikujaribiwa kando kwa njia ya majaribio.
• Athari za kisababishi za Diversity Adaptation na Educator–AI Partnership haziwezi kutolewa kutoka utafiti huu.
• Matokeo hayatoi ushahidi kuhusu tabia ya muda mrefu, mafanikio ya kitaaluma au kudumu kwa ujifunzaji.

Utafiti wa baadaye

Waandishi wanapendekeza matokeo yajaribiwe katika taasisi, viwango vya elimu, miktadha ya kitamaduni na mazingira ya lugha ya kwanza tofauti kupitia tafiti za muda mrefu na za vituo vingi.

Mwelekeo mwingine muhimu ni kuhama kutoka mpangilio wa Wizard-of-Oz kwenda mifumo halisi ya kiotomatiki ya kuhitimisha hisia. Tafiti kama hizo zinaweza kuchunguza kama faida ya maoni yaliyoelezwa inaendelea wakati makosa ya uainishaji ya wakati halisi, kutokuwa na uhakika, ucheleweshaji na kutokuwa thabiti vinapotokea.

Katika majaribio yajayo, sababu, swali la kutafakari na kufichuliwa mara kwa mara vinaweza kufanywa vipengele tofauti ili kutenganisha ni vipengele gani vinavyochangia athari ya pamoja katika hali A ya sasa.

Chanzo pia kinapendekeza kuchunguzwa kwa mifumo ya human-in-the-loop ambayo mwanafunzi au mwalimu anaweza kuthibitisha, kusahihisha au kukataa hitimisho la kihisia; viashiria vya multimodal kama mtazamo wa macho, harakati za uso, mkao, prosodi na kasi ya mwingiliano; pamoja na mawasiliano ya kutokuwa na uhakika na maamuzi ya non-inference.

Mbinu ya usalama wa kimaadili

Washiriki walielezwa lengo la utafiti, ni data zipi za mwingiliano zilizokusanywa, na haki zao za kufuta data zao au kujiondoa katika utafiti. Data za kihisia na mwingiliano zilifanywa zisijulikane utambulisho na kuhifadhiwa kwa usalama.

Ujumbe wa kihisia katika hali za hitimisho uliwekwa kama nadharia za muda na zisizo za uchunguzi. Kutofanywa kwa hitimisho kulichukuliwa si kama hitilafu ya kiufundi ya mfumo, bali kama mkakati halali.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Utafiti asili: How Learners Interpret Emotion-Aware Feedback in AI-Supported Learning: Evidence from a Classroom Study.

Waandishi: Hyeji Kim; Jongyoul Park.

Mwandishi wa mawasiliano: Jongyoul Park.

Taasisi 1: AI Convergence and Open Sharing System, Seoul National University of Science and Technology, Seoul, Republic of Korea.

Taasisi 2: Department of Applied Artificial Intelligence, Seoul National University of Science and Technology, Seoul, Republic of Korea.

Jarida: AI in Education.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Juzuu / toleo / makala: 2(2), 16.

DOI: 10.3390/aieduc2020016.

Aina ya makala: Article iliyopitiwa na rika; utafiti wa darasani wa uchunguzi wenye ugawaji wa nasibu kati ya makundi, unaotegemea Wizard-of-Oz.

Tarehe: Ilipokelewa 16 Aprili 2026; marekebisho 08 Mei 2026; ilikubaliwa 11 Mei 2026; ilichapishwa 20 Mei 2026.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Sampuli: Wanafunzi 78 wa shahada ya kwanza; umri 19–26; chanzo kiliieleza kuwa yenye uwiano wa kijinsia.

Mazingira ya darasa: Kipindi cha dakika 90 cha “Introduction to Data Analysis” katika chuo kikuu kimoja nchini Korea Kusini.

Lugha: Maelekezo yote ya kazi, ujumbe wa kiolesura na majibu yaliyoandikwa ya wanafunzi yalikuwa kwa Kiingereza; washiriki wote walikuwa wanafunzi Wakorea wa shahada ya kwanza.

Hali za jaribio: Hitimisho la kihisia lililoelezwa; hitimisho la kihisia lisiloelezwa; maoni yasiyoegemea upande wowote bila hitimisho la kihisia.

Utekelezaji wa majaribio: Mpangilio wa Wizard-of-Oz ambapo ujumbe uliotayarishwa mapema ulionyeshwa katika sehemu maalumu za mwingiliano. Utendaji wa uainishaji wa kiotomatiki wa hisia kwa wakati halisi haukujaribiwa.

Vigezo vya matokeo: Usahihi unaotambulika, uwezekano wa kutafsiriwa, faraja ya kihisia, nia ya kutumia tena, manufaa yanayotambulika na imani.

Kipimo: Vipengee 18; vipengee vitatu kwa kila muundo; kipimo cha Likert cha 1–7.

Uaminifu: Cronbach's α = 0,88–0,90.

Takwimu: ANOVA ya njia moja na ulinganisho wa Tukey HSD post hoc.

Ukubwa wa athari: η² = 0,84–0,91 kwa matokeo sita ya msingi.

Bodi ya maadili: Seoul National University of Science and Technology Institutional Review Board; IRB No. 2025-0021-01.

Ridhaa: Ridhaa iliyoarifiwa ilipatikana kutoka kwa washiriki wote wa utafiti.

Upatikanaji wa data: Kwa sababu ya faragha ya washiriki binadamu na vikwazo vya kimaadili, data hazipatikani kwa umma; imetajwa kuwa zinaweza kupatikana kutoka kwa mwandishi wa mawasiliano kwa ombi lenye sababu.

Ufadhili: Utafiti uliungwa mkono kwa sehemu na ruzuku ya Institute of Information & communications Technology Planning & Evaluation (IITP) RS-2026-25518137 inayofadhiliwa na Korea government (MSIT) (%50), na ruzuku ya Korea Creative Content Agency (KOCCA) RS-2024-00340342 inayofadhiliwa na Korea government (MCST) (%50).

Mgongano wa maslahi: Waandishi hawakuripoti mgongano wa maslahi. Imeelezwa kuwa wafadhili hawakuwa na jukumu katika muundo wa utafiti, ukusanyaji wa data, uchambuzi, tafsiri, uandishi wa makala au uamuzi wa kuchapisha.

Michango ya waandishi: Hyeji Kim alisimamia uundaji wa dhana, metodolojia, programu, uthibitishaji, uchambuzi rasmi, utafiti, uratibu wa data, uandishi wa rasimu ya awali na uoneshaji; Jongyoul Park alisimamia rasilimali, usimamizi na upatikanaji wa ufadhili. Mapitio na uhariri yalifanywa na waandishi wote wawili.

Kizuizi kikuu cha kimbinu: Kozi moja na kipindi kimoja, matokeo yanayotegemea sana kujiripoti, kutokujaribiwa kwa utambuzi halisi wa kiotomatiki wa hisia badala ya Wizard-of-Oz, kuunganishwa kwa maelezo na swali la kutafakari katika hali moja, na kutokuwa na ulinganifu wa kufichuliwa kwa paneli ya pili kati ya A/B na C vinapunguza wigo wa kutafsiri matokeo.

Dokezo la Sensible AI: Chanzo kinaeleza dhana hii si kama usanifu mpya wa kiufundi au nadharia huru iliyothibitishwa, bali kama lenzi ya kiheuristiki ya uchanganuzi inayotumiwa kutafsiri matokeo kwa kuzingatia fasihi ya AI inayoelezeka, sayansi ya ujifunzaji na AI yenye uwajibikaji.

Dokezo la Figure 1: Vipimo vinne vya uchanganuzi na muundo wa Ethical Safeguards unaovikatia ni mchoro wa dhana; si usanifu wa mfumo.

Dokezo la Figure 2: Linaonyesha mtiririko wa quiz, reflection, maoni maalumu ya hali tatu, applied task na post-task evaluation. Kuwepo kwa paneli ya pili ya kihisia katika hali za hitimisho pekee ni kutolingana halisi kwa muundo wa chanzo.

Dokezo la Figure 3 / Table 2: Kwa kuwa chanzo kinatoa thamani halisi za wastani ± SD za vipimo sita vya tathmini, kinafaa kwa kuchorwa upya kwa grafu ya namba katika Verianla.

Dokezo la usimulizi upya wa Verianla: Maudhui haya si tafsiri kamili ya chapisho asili wala uandishi upya wa aya kwa aya. Kiini huru na cha kielimu cha kisayansi kwa Kiswahili kimeundwa huku tatizo la utafiti, hali tatu za majaribio, mbinu ya Wizard-of-Oz, lenzi ya tafsiri ya Sensible AI, matokeo ya takwimu, mipaka ya kimaadili na kutokuwa na uhakika wa kimbinu vikihifadhiwa.