Bibliometric Mapping of AI-Supported Social Presence in Online Learning Environments: Trends, Collaboration, and Thematic Directions
对 59 项实证研究的文献计量分析揭示了 2020 年后在线学习中人工智能支持的社会临场感研究激增，凸显了以参与度和教学设计为重点，同时指出亟需加强国际合作并更深入地探讨伦理问题。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象在线学习的世界是一个巨大、繁忙的数字城镇广场。在真实的城镇广场里，你能看到人们的脸庞，听到他们的笑声，感受到人群的活力。这种连接感被称为“社会临场感”。正是它让你感觉不仅仅是独自盯着屏幕，而是成为了一个真实社区的一部分。
然而，在这个数字城镇广场里，这种感觉常常缺失。它可能显得冰冷而孤独。最近，人们开始尝试通过引入人工智能（AI）——比如友好的机器人助手或聊天机器人——来修复这一问题，让它们充当将人们凝聚在一起的“粘合剂”。
这篇论文就像一份“制图师的报告”。作者们（来自菲律宾的一个研究团队）没有绘制街道地图，而是绘制了一幅关于致力于解决这一问题的“理念”和“人物”的地图。他们审视了 59 项具体的研究（就像审视 59 张不同的蓝图），以观察该领域的发展方向。
以下是他们的地图所揭示的内容，将其拆解为简单的故事：
1. 兴趣的“爆发”
很长一段时间内（2020 年之前），很少有人在这个特定领域绘制关于 AI 的蓝图。这里很安静。但随后，2020 年发生了（那一年，全世界的学校和工作都转向了线上）。突然间，兴趣急剧飙升。
- 类比： 这就像一堆原本只是微弱闪烁的小营火。2020 年，有人往上面泼了一桶汽油，现在它变成了一堆熊熊燃烧的篝火。研究数量从每年寥寥几篇，跃升至最近的一年十几篇。
2. 研究人员的“岛屿”
研究人员审视了是谁在撰写这些论文。他们发现，虽然有许多人在从事这项工作，但他们大多是在小型、孤立的群体中工作。
- 类比： 想象一群人试图在河上建造一座桥梁。大多数人都在自己孤立的岛屿上建造自己微小的、独立的桥墩。他们在同一座岛屿上与邻居交谈，但并没有真正与另一座岛屿上的人握手。
- 现实： 美国和巴西正在建造最大的桥墩（它们拥有的研究最多），但连接这些国家的桥梁却非常脆弱。不同国家或大学之间的团队合作还不够。
3. 四大主要“理念街区”
当作者们按研究主题对论文进行分组时，他们发现了四个主要的“街区”或主题：
- “参与度”街区： 这是最大的区域。它关乎如何在在线学习过程中保持学生的兴趣，避免他们感到无聊。
- "AI 工具”街区： 这里是人们谈论机器人本身的地方——那些试图像人类一样交谈的聊天机器人和智能导师。
- “教学风格”街区： 这侧重于教师应如何调整课程以适应在线世界。
- “伦理”街区： 这是地图上非常小且安静的一个角落。它处理棘手的问题，例如：AI 是否公平？我们能信任它吗？ 作者指出，虽然这很重要，但探索它的人还不够多。
4. “明星”蓝图
这篇论文还审视了哪些具体研究最为著名（被引用最多）。
- 类比： 如果这些研究是歌曲，那么这些就是每个人都在反复播放的“金曲”。
- 现实： 最受欢迎的研究大多关于如何利用“探究社区”框架（一种 fancy 的说法，即“让我们确保每个人都感到归属感”）来让学生感到彼此相连。他们还发现了利用 AI 来预测学生是否正在集中注意力，或者是否即将感到无聊的研究。
5. 缺失了什么？
地图显示，虽然我们在建造“舱体”（AI 工具）和“房间”（在线课程）方面变得越来越好，但我们仍然缺失“握手”。
- 差距： 我们没有足够的大型跨国团队进行合作。
- 差距： 我们还没有提出足够多的尖锐问题，来探讨这些 AI 工具是否公平或值得信赖。
- 差距： 研究有些分散。就像每个人都在建造不同种类的乐高积木，但还没有人弄清楚如何将它们全部拼接成一座巨大而完美的城堡。
结论
这篇论文是一个正在快速增长但仍略显混乱的领域的快照。我们拥有大量的能量，以及许多关于利用 AI 让在线学习更具人性化的新想法。然而，要建立一个真正伟大的数字城镇广场，研究人员需要停止在自己小小的气泡中工作，开始彼此搭建桥梁，同时确保他们构建的 AI 对每个人都是安全且公平的。
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