英文标题: Analysis and Trends in the Use of Chatbots and Conversational Agents in Education: a Bibliometric Review
作者信息:
- Dennis Arias-Chávez, Universidad Continental, Arequipa, Perú; darias@continental.edu.pe; ORCID: ORCID
- Teresa Ramos-Quispe, Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Arequipa, Perú; tramosq@unsa.edu.pe; ORCID: ORCID
- Luis Miguel Cangalaya Sevillano, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Lima, Perú; luis.cangalaya@upc.edu.pe; ORCID: ORCID
论文出处: Revista Innovaciones Educativas / ISSN 2215-4132 / Vol. 26 / Number 41 / July - December, 2024
摘要: 本研究通过Scopus数据库对教育领域中聊天机器人的使用进行了文献计量学回顾。研究表明，自20世纪60年代首次出现以来，随着统计计算和大规模语言模型等技术的进步，会话代理（CAs）已经变得越来越自然和轻松。研究结果突出了研究知识方面的空白，并提出了基于协作学习、具身会话代理、教育会话代理、自然语言处理和理性代理的未来研究的多个方向。这项研究通过提供该主题的文献计量学回顾，并强调研究机会和知识空白，为聊天机器人及其对教育影响的科学理论做出了贡献。
关键词: 文献计量学、聊天机器人、会话代理、语音助手、生成性人工智能
引言: 介绍了聊天机器人（CA）的发展历史，从1960-1970年代的ELIZA程序到2010-2020年代的社交媒体和即时通讯的兴起。文章讨论了聊天机器人在教育中的多种功能，包括提供信息、回答问题、执行交易和在线协助。
文献综述: 回顾了聊天机器人在教育、电子商务、医疗协助、金融服务、人力资源、市场营销、旅游业等领域的应用。特别强调了教育领域中使用聊天机器人的研究，包括编程教学、教育工具开发、教学挑战和机遇、大学语言教学，以及关于该主题的文献计量学和综述研究。
研究方法: 描述了如何使用Scopus数据库进行文献搜索，并详细说明了搜索过程和所选文献的选择标准。研究旨在通过定量分析科学出版物来分析知识增长、研究主题、作者、地理和语言覆盖范围、合作、期刊和引用分析。
结果讨论: 从Scopus数据库中提取了507篇科学文献，涵盖了2002年至2023年10月期间的出版物。分析显示了研究的年度增长趋势、主要作者、国际合作、文献类型、出版物和引用最多的文章。
论文中提到了聊天机器人在教育领域的多种具体应用，包括但不限于以下几点：
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技术协助和答疑：聊天机器人可以提供技术指导，回答学生的问题，帮助他们解决技术问题。
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执行任务和数据收集：它们能够执行特定的任务，如自动化预约和信息搜索。
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教学辅助：聊天机器人辅助教学过程，提供课程相关信息，辅助学生学习。
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编程技能培训：在一些研究中，聊天机器人被用于教授编程技能。
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开发教育工具：研究者们开发了用于创建聊天机器人的教育工具。
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语言学习：聊天机器人被用于大学的外语教学中，帮助学生学习新的语言。
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支持协作学习：在在线教育和协作学习环境中，聊天机器人提供支持。
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提供反馈：聊天机器人可以自动提供关于作业和任务的反馈。
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课程管理：它们能够提高在线课程管理的效率。
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改善在线学习体验：特别是在COVID-19大流行期间，聊天机器人被用来支持在线学习，提供学生支持。
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教育咨询：聊天机器人提供有关教育计划和学习资源的信息。
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虚拟助教：在高等教育环境中，聊天机器人充当虚拟助教的角色。
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个性化学习：通过人工智能技术，聊天机器人能够提供个性化的学习体验。
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智能辅导系统：聊天机器人可以作为智能辅导系统，帮助学生学习特定主题。
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在线学习支持：聊天机器人支持在线学习平台，提供24/7的学习支持。
论文强调了聊天机器人在教育中的潜力，它们不仅能够提供信息和回答问题，还能够在教育过程中扮演更加积极的角色，包括支持协作学习、个性化学习体验和提高教育技术的整体效率。
结果讨论部分是这篇论文的核心，它详细分析了从Scopus数据库中提取的507篇关于教育领域中聊天机器人使用的科学文献。以下是对这部分内容的详细介绍：
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文献数量和增长趋势：
- 研究者们收集了从2002年到2023年10月间发表的507篇科学文献。
- 观察到一个显著的年度增长趋势，从2015年的3篇增加到2022年的120篇，年增长率为21.23%。
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文献来源：
- 文献来源多样，包括会议论文、期刊文章、书籍章节、综述和信件等。
- 特别指出会议论文的数量较多，这表明研究者们倾向于在学术会议上展示初步研究成果。
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作者和国际合作：
- 总共涉及1621名作者，其中只有28位是独立作者。
- 平均每篇文档有3.63位共同作者，表明研究中存在大量的合作。
- 14.79%的文章涉及国际合作，显示了全球范围内对这一主题的研究兴趣。
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文献的引用情况：
- 文献的平均引用次数接近8次，表明这些研究受到了一定程度的关注和认可。
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关键词共现分析：
- 通过关键词共现分析，识别了6个关键词群组，涵盖了聊天机器人、人工智能、自然语言处理等主题。
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研究趋势和热点话题：
- 研究趋势显示，近年来的研究开始关注大型语言模型（如ChatGPT）在教育中的应用。
- 突出显示了与在线教育、学生交流、自然语言处理系统相关的研究主题。
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国家和机构的影响：
- 中国、英国和香港在Scopus上的引用次数最多。
- 美国、印度和中国发表了最多的科学文献。
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文献的地理分布：
- 研究者们分析了不同国家和地区在聊天机器人教育研究中的影响力和参与度。
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研究主题和关键词：
- 研究者们识别了研究中的主要和新兴主题，如协作学习、具身会话代理、教育会话代理等。
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研究空白和未来方向：
- 讨论了当前研究中的知识空白，并提出了基于当前研究趋势的未来研究方向。
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研究的实际意义：
- 论文指出了研究结果对教育实践和未来研究的潜在影响。
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研究限制：
- 作者们承认研究的局限性，包括可能遗漏的特定研究领域或文献。
结论：
- 文献计量学分析揭示了教育领域中聊天机器人使用的科学研究正经历显著增长。
- 研究结果揭示了研究趋势、主要主题和未来研究的机会。
- 论文强调了聊天机器人在改善学习体验和教育互动方面的作用，并指出了进一步研究的潜在领域。
这部分内容为研究者、教育工作者和技术开发者提供了宝贵的见解，可以帮助他们理解聊天机器人在教育中的现状和未来可能的发展方向。
结论: 文献计量学分析显示，与教育领域中聊天机器人使用相关的科学出版物数量显著增长，年增长率为21.23%。这一持续增长反映了研究界对此新兴领域的兴趣日益增加，这一兴趣是由自然语言处理、自动学习等技术的进步所推动的。研究结果表明，聊天机器人已成为一种有吸引力的工具，可以改善不同教育环境中的学习和互动体验。
参考文献: 列出了与聊天机器人在教育中应用相关的研究文献，包括关于聊天机器人的历史、技术、应用、教育影响和未来趋势的研究。
