TTLV: 인공지능 기능이 학생 학습 성과에 미치는 영향

석사 학위 논문에 관한 정보

1. 학생의 성명:판 응옥 린2. 성별: 여성

3. 생년월일: 08/10/1999

4. 출생지: P516a, a10 Nghia Tan, 꺼우저이, 하노이.

5. 학생 입학 결정하노이 소재 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장의 2024년 12월 31일자 결정 제7353/QD-XHNV호

6. 교육 과정의 변화:이용 불가

7. 논문 제목: 영향용량인공지능과 학생 학습 효과..

8. 소령: 정보과학 - 도서관학; 코드: 24037297

9. 과학 지도교수부교수,박사, 선임 강사도 반 훙.

정보 관리학과/사회과학 및 인문학부

10. 논문 결과 요약:

본 논문은 설정된 연구 목표와 과제를 달성했으며, 학생들의 인공지능 역량 현황과 이러한 역량이 학생들의 학습 성과에 미치는 영향에 대해 비교적 포괄적인 그림을 제시합니다.구체적으로는 다음과 같습니다.

첫째, 이론적 기반에 관하여: 본 논문은 인공지능, 인공지능 역량, 학습 효과의 개념을 체계화하고, 인간 중심적 사고, 인공지능 윤리, 학습에서의 인공지능 응용이라는 인공지능 역량의 세 가지 구성 요소를 기반으로 연구 모델을 구축하였다.

둘째로, 현 상황에 관하여:연구에 따르면 학생들이 학습에 인공지능을 활용하는 사례가 증가하고 있습니다. 그러나 학생들의 인공지능 활용 능력은 여전히 ​​격차가 크며, 특히 비판적 사고, 인공지능 윤리, 인공지능을 효과적이고 책임감 있게 활용하는 능력 등에서 그 격차가 두드러집니다..

셋째, 해결책과 관련하여 본 논문은 인공지능 역량 향상 및 학생들의 학습 효율성 제고를 목표로 하는 여러 해결책들을 제시했습니다.

본 논문은 인공지능 역량과 학생 학습 성과 및 디지털 전환 간의 관계를 규명한다. 본 논문에서 개발된 연구 모델과 인공지능 역량 및 학습 성과 평가 기준은 향후 연구의 참고 자료로 활용될 수 있다..

11. 실제 적용 사례:본 연구 결과는 학생들의 인공지능 역량 개발을 위한 과학적 기반을 제공합니다. 동시에 학생들의 디지털 역량 및 학습 능력 개발을 지원하는 데에도 기여합니다.

12. 향후 연구 방향: 

첫 번째,본 연구는 인공지능이 학생들의 학습 성과, 비판적 사고, 자기 주도 학습 능력 및 창의성에 미치는 장기적인 영향을 평가합니다..

월요일,인공지능 능력과 학습 성과 간의 관계에서 매개 및 조절 요인에 대한 추가 연구..

셋째, 본 연구는 인공지능 기술이 학생들의 학습 및 과학 연구 활동에 미치는 영향을 살펴봅니다.

13. 논문과 관련된 출판물:가지고 있지 않습니다.

석사 학위 논문에 관한 정보

1. 성명:판 응옥 린2. 성별:여성

3. 생년월일:1999년 10월 8일

4. 출생지:룸 516a, A10 Nghia Tan, Cau Giay District, Hanoi.

5. 입학 결정 번호:하노이 소재 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장이 2024년 12월 31일자로 발행한 공문 제7353/QD-XHNV호.

6. 학사 과정의 변화:없음

7. 공식 학위논문 제목:그만큼인공지능 활용 능력이 학생들의 학업 성취도에 미치는 영향.

8. 전공:도서관 및 정보학9. 코드: 24037297

9. 감독자:도 반 훙 부교수, 하노이 사회과학인문대학교 정보경영학부 선임강사.

10. 요약조사 결과명제:본 논문은 설정된 연구 목표와 과제를 달성하여 학생들의 인공지능 역량 현황과 학습 효과에 미치는 영향의 정도에 대한 비교적 포괄적인 그림을 제시합니다.

첫째, 이론적 기반에 관하여: 본 논문은 인공지능, 인공지능 역량, 학습 효과의 개념을 체계화하고, 인공지능 역량의 세 가지 구성 요소인 인간 중심적 사고, 인공지능 윤리, 학습에서의 인공지능 응용을 기반으로 연구 모델을 구축하였다..

둘째로, 현 상황에 관하여:연구 결과에 따르면 학생들이 학습 활동에서 인공지능을 점점 더 많이 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.하지만 학생들의 인공지능 역량은 여전히 ​​격차가 크며, 특히 비판적 사고, 인공지능 윤리, 그리고 인공지능을 효과적이고 책임감 있게 활용하는 능력 측면에서 그러한 격차가 두드러진다..

둘째로, 해결책에 관하여:이 논문은 여러 해법 그룹을 제안했습니다.학생들의 인공지능 역량과 학습 효과를 향상시키기 위해.

본 논문은 인공지능 역량, 학생 학습 효과, 그리고 디지털 전환 간의 관계를 설명합니다. 본 논문에서 개발된 연구 모델과 인공지능 역량 및 학습 효과 평가 기준은 향후 연구의 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

 11. 실제 적용 가능성 (있는 경우):본 연구 결과는 학생들의 인공지능 역량 개발 방향 설정을 위한 과학적 근거를 제공합니다. 동시에, 학생들의 디지털 역량 및 학습 능력 향상에도 기여합니다.

12. 향후 연구 방향 (있을 경우):

첫째, 본 연구는 인공지능이 학생들의 학습 성과, 비판적 사고, 자기 주도 학습 능력 및 창의성에 미치는 장기적인 영향을 평가합니다..

둘째, 인공지능 역량과 학습 효율성 간의 관계에서 매개 및 조절 요인에 대한 추가 연구가 필요합니다..

셋째, 인공지능 기술이 학생들의 학습 및 과학 연구 활동에 미치는 영향에 대한 연구.

13. 학위논문 관련 출판물없음