StuGPTViz: A Visual Analytics Approach to Understand Student-ChatGPT Interactions
作者: Zixin Chen, Jiachen Wang, Meng Xia, Kento Shigyo, Dingdong Liu, Rong Zhang, Huamin Qu
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2024-07-17 (更新: 2024-09-17)
备注: 11 pages. To be published at IEEE Visualization 2024
💡 一句话要点
StuGPTViz：一种可视化分析方法，用于理解学生与ChatGPT的交互
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可视化分析 ChatGPT 学生交互 教育应用 大型语言模型 认知水平 主题分析
📋 核心要点
- 现有方法缺乏学生与ChatGPT交互的数据集，难以识别和分析对话中的交互模式演变。
- 论文提出StuGPTViz，通过可视化分析学生提示和ChatGPT响应，揭示教学见解。
- 通过专家访谈和案例研究验证了StuGPTViz的有效性，证实其能增强教育者对ChatGPT教学价值的理解。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs），特别是ChatGPT，正通过引入创新的对话式学习方法，彻底改变学生的学习体验。为了使学生能够充分利用ChatGPT在教育场景中的能力，理解学生与ChatGPT的交互模式对于教师至关重要。然而，由于缺乏专注于学生-ChatGPT对话的数据集，以及识别和分析对话中演化交互模式的复杂性，这项工作充满挑战。为了解决这些挑战，我们收集了48名学生在一个学期的数据可视化硕士课程中与ChatGPT交互的对话数据。然后，我们基于认知水平和主题分析的文献，开发了一种编码方案，用于对学生与ChatGPT的交互模式进行分类。此外，我们提出了一个可视化分析系统StuGPTViz，该系统跟踪和比较学生提示中的时间模式以及ChatGPT响应的质量，从而揭示了重要的教学见解。我们通过对六位数据可视化教师的专家访谈和三个案例研究验证了该系统的有效性。结果证实了StuGPTViz能够增强教育工作者对ChatGPT教学价值的理解。我们还讨论了在教育中应用可视化分析和开发AI驱动的个性化学习解决方案的潜在研究机会。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决教育领域中，教师难以理解学生与ChatGPT交互模式的问题。现有方法缺乏专门的数据集和有效的分析工具，使得教师难以洞察学生如何使用ChatGPT进行学习，以及ChatGPT的响应质量如何影响学生的学习效果。这阻碍了ChatGPT在教育领域的有效应用。
核心思路：论文的核心思路是通过可视化分析，将学生与ChatGPT的交互数据转化为易于理解的模式和趋势。通过对学生提问和ChatGPT回答进行编码和分类，并结合时间序列分析，揭示学生学习过程中的认知水平和主题变化。这种可视化方法旨在帮助教师更好地理解学生的学习行为，并评估ChatGPT的教学效果。
技术框架：StuGPTViz系统主要包含以下几个模块：1) 数据收集模块：收集学生与ChatGPT的对话数据。2) 编码模块：基于认知水平和主题分析的文献，对学生提问和ChatGPT回答进行编码和分类。3) 可视化分析模块：利用时间序列分析和交互式可视化技术，展示学生提问和ChatGPT回答的模式和趋势。4) 评估模块：通过专家访谈和案例研究，评估StuGPTViz系统的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于将可视化分析技术应用于学生与ChatGPT的交互数据，并提出了一种基于认知水平和主题分析的编码方案。与传统的文本分析方法相比，可视化分析能够更直观地展示交互模式和趋势，帮助教师更好地理解学生的学习行为。此外，该编码方案能够有效地对学生提问和ChatGPT回答进行分类，为可视化分析提供了基础。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 编码方案的设计：基于Bloom分类法等认知理论，设计了用于评估学生提问认知水平的编码方案。2) 可视化界面的设计：采用时间序列图、热力图等可视化方式，展示学生提问和ChatGPT回答的模式和趋势。3) 交互式功能的设计：允许用户根据不同的维度（如学生、主题、时间）对数据进行过滤和分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过对48名学生在一个学期的数据可视化硕士课程中与ChatGPT交互的数据进行分析，发现学生在课程初期主要进行事实性提问，随着课程的深入，提问的认知水平逐渐提高。通过专家访谈，验证了StuGPTViz能够帮助教师更好地理解学生的学习行为，并评估ChatGPT的教学效果。案例研究表明，StuGPTViz能够帮助教师发现学生在特定主题上的学习困难，并及时调整教学策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于教育领域，帮助教师更好地理解学生与ChatGPT的交互模式，从而优化教学策略和课程设计。此外，该研究也为开发AI驱动的个性化学习解决方案提供了思路，例如，可以根据学生的学习行为和认知水平，为学生推荐个性化的学习资源和学习路径。未来，该研究还可以扩展到其他LLM在教育领域的应用，例如，自动评估学生作业、提供个性化反馈等。
📄 摘要（原文）
The integration of Large Language Models (LLMs), especially ChatGPT, into education is poised to revolutionize students' learning experiences by introducing innovative conversational learning methodologies. To empower students to fully leverage the capabilities of ChatGPT in educational scenarios, understanding students' interaction patterns with ChatGPT is crucial for instructors. However, this endeavor is challenging due to the absence of datasets focused on student-ChatGPT conversations and the complexities in identifying and analyzing the evolutional interaction patterns within conversations. To address these challenges, we collected conversational data from 48 students interacting with ChatGPT in a master's level data visualization course over one semester. We then developed a coding scheme, grounded in the literature on cognitive levels and thematic analysis, to categorize students' interaction patterns with ChatGPT. Furthermore, we present a visual analytics system, StuGPTViz, that tracks and compares temporal patterns in student prompts and the quality of ChatGPT's responses at multiple scales, revealing significant pedagogical insights for instructors. We validated the system's effectiveness through expert interviews with six data visualization instructors and three case studies. The results confirmed StuGPTViz's capacity to enhance educators' insights into the pedagogical value of ChatGPT. We also discussed the potential research opportunities of applying visual analytics in education and developing AI-driven personalized learning solutions.