Assessment of the effectiveness of a chatbot as a digital educational assistant for parents and schoolchildren in the context of preparation for standardized tests

封面

如何引用文章

全文:

详细

Importance. In the context of digitalization of education, students and parents face a deficit of structured, reliable and timely information when preparing for the Unified State Exam and Basic State Exam. Based on the survey data, testing and analysis of user feedback, it has been proven that the chatbot significantly increases the availability of information, reduces stress levels and improves the quality of preparation. The purpose of the study is to evaluate the effectiveness of the chatbot implementation as a digital assistant for parents and students in the Tambov region.Research Methods. The study used an integrated approach combining quantitative and qualitative methods to evaluate the effectiveness of the chatbot: a survey of the target audience, analysis of existing educational resources, development of the chatbot, empirical research and statistical data processing.Results and Discussion. The chatbot demonstrated high efficiency in eliminating the main difficulties identified at the survey stage. Trust in the information from the chatbot has increased, since it uses only official sources (FIPI, Rosobrnadzor). The results of testing the chatbot showed that 91.2 % of 9th grade students and 93.8 % of 11th grade students report successful query execution. The NPS index is 74–78 %, which indicates a willingness to recommend the service.Conclusion. The introduction of a chatbot as a digital educational assistant for parents and students in the Tambov region is a promising direction in the development of the regional education system. A thorough assessment of the effectiveness of this tool not only confirmed its usefulness, but also identified ways for further improvement, making preparation for the Unified State Exam and the Basic State Exam more accessible.

作者简介

L. Khabarova

Tambov State Technical University

Email: urimm@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-6298-2513

Cand. Sci. (Education), Senior Lecturer

106 Sovetskaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

N. Gunina

Tambov State Technical University

Email: natalya_gunina@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-6570-4872

Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Head of  Foreign Languages and Professional Communication Department

106 Sovetskaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

E. Voyakina

Tambov State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: natalya_gunina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7186-694X

Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Associate Professor of  Foreign Languages and Professional Communication Department

106 Sovetskaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

参考

  1. Winkler R., Soellner M. (2018). Unleashing the potential of chatbots in education: a state-of-the-art analysis. Academy of Management Annual Meeting Proceedings, vol. 1, pp. 15903. https://doi.org/10.5465/AMBPP.2018.15903abstract
  2. Kuhail M.A., Alturki N., Alramlawi S. et al. (2023). Interacting with educational chatbots: a systematic review. Education and Information Technologies, vol. 28, pp. 973-1018. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11177-3, https://elibrary.ru/fitfon
  3. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N. (2025). Integration of artificial intelligence technologies in language and metho-dological pre-service teachers’ training. Yazyk i kul’tura = Language and Culture, no. 69, pp. 204-219. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi
  4. Garkusha N.S., Gorodova Yu.S. (2023). Pedagogical opportunities of ChatGPT for developing cognitive activity of students. Professional’noe obrazovanie i rynok truda = Vocational Education and Labour Market, vol. 11, no. 1, pp. 6-23. (In Russ.) https://doi.org/10.52944/PORT.2023.52.1.001, https://elibrary.ru/nbbirg
  5. Zavatsky-Richter O. (2019). Systematic review of research on the use of artificial intelligence in higher educa-tion – where are the teachers? International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 16, no. 1, pp. 1-27. (In Russ.) https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0, https://elibrary.ru/hqoqky
  6. Fedorova S.N., Golikova N.D. (2023). Digital assistant in the educational process: results of a student survey. Vestnik Mariiskogo gosudarstvennogo universiteta = Vestnik of the Mari State University, vol. 17, no. 3, no. 369-378. (In Russ.) https://doi.org/10.30914/2072-6783-2023-17-3-369-378, https://elibrary.ru/yrqvwr
  7. Sysoyev P.V., Ivchenko M.I. (2025). Development of learners’ foreign language pronunciation skills on the basis of artificial intelligence tools. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 2, pp. 600-614. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2025.2.38, https://elibrary.ru/jrddjj
  8. Cherkasova E.A. (2024). An experiment on the differentiated teaching of English grammar to students at a technical university through educational interaction with a chatbot based on generative AI. Vestnik Tam-bovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 29, no. 5, pp. 1239-1247. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks
  9. Lobeeva P.I. (2023). The didactic potential of using chatbots in teaching and learning English phrasal verbs. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Hu-manities, vol. 28, no. 6, pp. 1467-1476. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1467-1476, https://elibrary.ru/fmyeoc
  10. Nguyen T.M. (2023). EFL Teachers’ perspectives toward the use of ChatGPT in writing classes: a case study at Van Lang University. International Journal of Language Instruction, no. 2 (3), pp. 1-47. https://doi.org/10.54855/ijli.23231
  11. Evstigneev M.N. (2025). Learner’s autonomy in the context of the artificial intelligence technologies develop-ment and spread in language education. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 2, pp. 13-21. (In Russ.) https://elibrary.ru/artmrn
  12. Kharlamenko I.V., Vonog V.V. (2025). Development of teacher’s ICT-competence in the field of artificial intel-ligence based on the example of using chatbots in foreign language teaching. Informatsionnoe obshchestvo = Information Society, no. 2, pp. 111-118. (In Russ.) https://doi.org/10.52605/16059921_2025_02_m, https://elibrary.ru/hmyjml
  13. Lo K.K. (2023). What is the impact of ChatGPT on Education? A brief literature review. Educational Sciences, vol. 13, no. 4, pp. 1-15. https://doi.org/10.3390/educsci13040410, https://elibrary.ru/lpodca
  14. Zhai X. (2023). ChatGPT User Experience: Implications for Education. SSRN, pp. 1-18. http://doi.org/10.2139/ssrn.4312418
  15. Toktarova V.I., Popova O.G., Sagdullina I.I., Belyanin V.A. (2023). Artificial intelligence technologies in modern higher education. Vestnik Mariiskogo gosudarstvennogo universiteta = Vestnik of the Mari State University, vol. 17, no. 2, pp. 210-220. (In Russ.) https://doi.org/10.30914/2072-6783-2023-17-2-210-220, https://elibrary.ru/wuxcny
  16. Mhlanga D. (2023). Open AI in education, responsible and ethical use of ChatGPT for lifelong learning. SSRN, pp. 1-19. http://doi.org/10.2139/ssrn.4354422
  17. Zabelin D.A., Plashchevaya E.V., Lanina S.Yu. (2023). Interactive chatbot ChatGPT in education: challenges and opportunities. Prepodavatel’ XXI vek, no. 4-1, pp. 94-102. (In Russ.) https://doi.org/10.31862/2073-9613-2023-4-94-102, https://elibrary.ru/xidlwu
  18. Aristova A.S., Beznosyuk Yu.S., Vediker P.K., Voronovich N.E. (2020). Use of chat-bots in the educational process. 2 Mezhdunarodnaya konferentsiya «Tsifrovaya transformatsiya obshchestva, ekonomiki, me-nedzhmenta i obrazovaniya» = 2nd International Conference “Digital Transformation of Society, Economy, Management and Education”. Ekaterinburg, pp. 95-99. (In Russ.) https://elibrary.ru/knvroa
  19. Sazykina N.A., Koshkarov A.V. (2020). Analysis of the current state of virtual digital assistant web applications for the university. Vestnik nauki = Science Bulletin, vol. 1, no. 3 (24), pp. 82-84. (In Russ.) https://elibrary.ru/njspya
  20. Drugova E.A., Zhuravleva I.I., Zakharova U.S., Sotnikova V.E., Yakovleva K.I. (2022). Artificial intelligence for learning analytics and instructional design steps: an overview of solutions. Voprosy obrazovaniya = Educa-tional Studies Moscow, no. 4, pp. 107-153. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/1814-9545-2022-4-107-153, https://elibrary.ru/byfffx
  21. Sandoval Z. (2018). Design and implementation of a chatbot in online higher education settings. Issues in Infor-mation Systems, vol. 19, no. 4, pp. 44-52. (In Russ.) https://doi.org/10.48009/4.iis.2018.44-52
  22. Okonkwo C.W., Ade-Ibijola A. (2021). Chatbots applications in education: a systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 2, art. 100033. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100033, https://elibrary.ru/tauolg
  23. Shilova S.A., Kryuchkova A.A. (2021). Linguodidactic potential of chatbots. Materialy dokladov 13 Vserossijs-koi nauchno-prakticheskoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem «Inostrannye yazyki v kontekste mezh-kul’turnoi kommunikatsii» = Proceedings of Reports of 13th All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participarion “Foreign Languages in International Communication Context”. Saratov, pp. 389-393. (In Russ.) https://elibrary.ru/doripx
  24. Stokel-Walker C., Van Noorden R. (2023). What ChatGPT and generative AI mean for science. Nature, vol. 614, no. 7947, pp. 214-216. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00340-6, https://elibrary.ru/vreljm
  25. Liskova T.E. (2024). Methodological Recommendations for Teachers, Prepared on the Basis of an Analysis of Typical Mistakes of the Participants of the Unified State Exam in 2024 in Social Studies. Moscow, 35 p. (In Russ.)
  26. Eritsyan G.R. (2024). Analysis of the main features of preparing students for the state final certification. Sbornik statei 17 Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Aktual’nye nauchnye issledovaniya» = Collection of Articles of 17th International Scientific and Practical Conference “Current Scientific Researches”. Penza, pp. 234-236. (In Russ.) https://elibrary.ru/xuykkn
  27. Bogatyreva Yu.I., Goncharov K.G., Rodionova O.V. (2023). Directions of solving the problem of insufficient preparation of schoolchildren for the exam in informatics in the Tula region. Pedagogicheskaya informatika = Pedagogical Informatics, no. 4, pp. 38-48. (In Russ.) https://elibrary.ru/honudz
  28. Kulikova N.Yu., Danil’chuk E.V., Malova A.I. (2022). Teaching computer studies in the educational online communities of the schoolchildren with the use of the chat bots. Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta = Ivzestia of the Volgograd State Pedagogical University, no. 9 (172), pp. 25-33. (In Russ.) https://elibrary.ru/pvhkch

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».