Generative AI (GenAI) tools are now common learning companions for adolescents, yet how they regulate their use during authentic learning tasks remains poorly understood. Self-regulated learning (SRL) and high-level help-seeking (HS) are commonly proposed as safeguards against passive or shortcut-oriented use, but most empirical studies focus on aggregate learning outcomes rather than these moment-to-moment processes during AI-supported learning. This work-in-progress examines open-ended conversational data from 98 Grade-9 students across three German Gymnasium schools, who used a web-based Mistral-Large tutor to prepare a curriculum-aligned mathematics skill before an exam. Alongside chat logs (1,616 turns; 808 student turns), we collected pre-post domain knowledge, pre-chat learning needs, and self-reported cognitive load. We propose a turn-level codebook combining theory-driven SRL and HS constructs with two LLM-specific inductive codes (agency over the AI; epistemic vigilance), and report preliminary AI-coded results. Although students overwhelmingly selected scaffolded support before the chat, their interactions were dominated by instrumental requests with almost no explicit monitoring or evaluation. Post-test performance was significantly lower than pre-test, and higher extraneous cognitive load predicted lower post-test scores after controlling for prior knowledge. We discuss how these patterns can support hybrid human-AI analysis of interaction patterns and inform scaffolds for more agentic and epistemically proactive GenAI use.


翻译:生成式AI(GenAI)工具已成为青少年常见的学习伙伴,但他们在真实学习任务中如何调控其使用仍鲜为人知。自我调节学习(SRL)和高阶求助行为(HS)通常被提出作为防止被动或捷径导向使用的保障机制,但大多数实证研究关注的是总体学习结果而非AI支持学习过程中的实时动态。这项进行中的研究分析了来自三所德国文理中学的98名九年级学生开放式对话数据,这些学生使用基于网页的Mistral-Large导师系统,在考试前准备一项与课程同步的数学技能。除聊天日志(共1,616轮对话,含808轮学生发言)外,我们还收集了前后测领域知识、聊天前学习需求及自我报告认知负荷数据。我们提出一个回合级编码框架,融合理论驱动的SRL与HS构念及两个LLM特定归纳编码(对AI的主体性与认知警觉性),并报告初步的AI编码结果。尽管学生们在聊天前绝大多数选择脚手架支持,但其互动以工具性请求为主,几乎无明确监控或评估行为。后测成绩显著低于前测,且控制先验知识后,额外认知负荷越高,后测分数越低。我们探讨了这些模式如何支持人机混合分析交互行为模式,并为更具主体性和认知主动性的GenAI使用提供支架设计启示。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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