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Beats Biblionetz - Texte

Color me confounded

A critical analysis of media comparisons on ChatGPT in education
Alyssa P. Lawson, Amedee Marchand Martella, Joshua Weidlich, Miriam Mulders, Josef Buchner
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Josef BuchnerResearch on the use of artificial intelligence in education is rapidly accumulating. In the ChatGPT literature, two recent meta-analyses were published (i.e., Deng et al., 2025 and Wang & Fan, 2025) that examined media comparisons between ChatGPT and more traditional forms of instruction; both reviews found ChatGPT to improve learning. However, as researchers have found in media comparisons studies, instructional methods are often not controlled between conditions, making it difficult to attribute any learning differences to affordances of the medium itself. Therefore, the purpose of our critical review was to examine those media comparisons studies included in Deng et al. (2025) and Wang and Fan (2025) to understand whether the ChatGPT and control conditions were comparable on their instructional features (i.e., matched on instructional methods, practice with the dependent measure, and time spent learning the content). Results indicated a lack of control in the ChatGPT studies that were reviewed, with many studies conflating the use of ChatGPT with other instructional features. Further, across the various direct learning outcomes, studies often did not include enough information to determine the comparability of conditions. For the most common learning outcome (i.e., ChatGPT > Control), comparisons often involved a confound between conditions as well as missing information about instructional features. Therefore, the benefits of ChatGPT must be interpreted with caution at the present time, and more research is needed to determine how, for whom, and under what pedagogical conditions ChatGPT can improve learning.
Von Alyssa P. Lawson, Amedee Marchand Martella, Joshua Weidlich, Miriam Mulders, Josef Buchner im Text Color me confounded (2026)

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Personen
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Maria Bannert , Hamsa Bastani , Osbert Bastani , Richard E. Clark , Daryna Dementieva , Ruiqi Deng , Hendrik Drachsler , Wenxiang Fan , Frank Fischer , Dragan Gašević , Urs Gasser , Haosen Ge , Georg Groh , Stephan Günnemann , Eyke Hüllermeier , Maoli Jiang , Özge Kabakcı , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Paul A. Kirschner , Robert B. Kozma , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Gitta Kutyniok , Shasha Liu , Yuyan Lu , Rei Mariman , Tilman Michaeli , Claudia Nerdel , Jürgen Pfeffer , Oleksandra Poquet , Justin Reich , Michael Sailer , Albrecht Schmidt , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Matthias Stadler , Alp Sungu , Jin Wang , Joshua Weidlich , Jochen Weller , Xinlu Yu

Begriffe
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Chat-GPT , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , GMLS & Bildung , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Metaanalysemeta-analysis
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local  Failure to Disrupt (Justin Reich) 7, 8, 7, 2, 6, 12, 5, 14, 19, 20, 22, 20 6 158 20 537
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1983 local web  Reconsidering research on learning from media (Richard E. Clark) 6, 8, 8, 12, 2, 14, 3, 11, 29, 2, 26, 10 27 8 10 580
1994 local  Media Will Never Influence Learning (Richard E. Clark) 4, 2, 5, 5, 6, 7, 2, 13, 10, 6, 20, 10 38 12 10 1889
1994 local web  Will media influence learning? (Robert B. Kozma) 3, 5, 4, 1, 5, 12, 5, 10, 13, 16, 26, 12 19 23 12 1617
2023 local web  ChatGPT for Good? (Enkelejda Kasneci, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci) 7, 4, 4, 1, 2, 7, 1, 6, 8, 24, 28, 8 34 18 8 207
2024 local web  Generative AI Can Harm Learning (Hamsa Bastani, Osbert Bastani, Alp Sungu, Haosen Ge, Özge Kabakcı, Rei Mariman) 23, 5, 1, 9, 6, 4, 4, 6, 16, 22, 16 7 18 16 112
2024 local web  Does ChatGPT enhance student learning? (Ruiqi Deng, Maoli Jiang, Xinlu Yu, Yuyan Lu, Shasha Liu) 29, 54, 18, 16 10 14 16 117
2025 local web  ChatGPT in education: An effect in search of a cause (Joshua Weidlich, Dragan Gašević, Hendrik Drachsler, Paul A. Kirschner) 54, 20, 16 4 17 16 90
2025 local web  The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking (Jin Wang, Wenxiang Fan) 78, 8 13 12 8 86

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