ধারণা
স্ব-নির্ধারণ তত্ত্ব
ইংরেজি পাতার এই স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ, এখনও মাতৃভাষিক বক্তার দ্বারা পর্যালোচনা করা হয়নি।
স্ব-নির্ধারণ তত্ত্ব (SDT) — মানব প্রেরণার একটি মনস্তাত্ত্বিক তত্ত্ব, যা প্রস্তাব করে অন্তর্নিহিত প্রেরণা ও কর্মকল্যাণ নির্ভর করে তিনটি মৌলিক মনস্তাত্ত্বিক প্রয়োজন পূরণের ওপর: স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক। শিক্ষায় এআই-তে SDT একটি কাঠামো দেয় এমন এআই সরঞ্জাম ও পেশাগত বিকাশ নকশার জন্য যা শিক্ষার্থী ও শিক্ষকের প্রেরণাকে সমর্থন করে, ক্ষয় করে না।
বিবেচনার প্রশ্ন
- তত্ত্বটি দাবি করে, প্রেরণা কেবল কতটা আছে তা নয়, বরং পরিবেশ-গঠিত একটি গুণ, যা তিনটি প্রয়োজনের ওপর দাঁড়ায়: স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক। যে শিখন-অভিজ্ঞতা আপনাকে নিঃশেষ করেছিল তা ভাবুন। এই তিন প্রয়োজনের কোনটি লঙ্ঘিত হয়েছিল, আর কী তা ফিরিয়ে আনত?
- এক বছরের একটি গবেষণায় তিনটি প্রেরণা-প্রোফাইল পাওয়া যায় — অনাগ্রহী, বিকাশমান, স্ব-নির্ধারিত — যা সময়ের সঙ্গে স্থির ছিল, এবং যে শিক্ষার্থীরা স্ব-নির্ধারিত প্রোফাইলে পৌঁছেছে তারা সবচেয়ে বড় এআই-সাক্ষরতা অর্জন দেখেছে। পড়ার আগে ভাবুন, প্রেরণা কি শিক্ষার্থীরা সঙ্গে নিয়ে আসে, নাকি সু-নকশা করা পরিবেশ তা বাড়াতে পারে? 'বিকাশমান, স্থির নয়' কথাটির অর্থ কী?
- যদি কোনো এআই সরঞ্জাম প্রতিটি কাজকে অনায়াস ও 'ব্যবহারে সহজ' করে দেয়, তবে এটি কোন মনস্তাত্ত্বিক প্রয়োজন মেটাচ্ছে — আর কোনটিকে নিঃশব্দে ক্ষয় করছে? স্বল্পমেয়াদি সম্পৃক্ততা বাড়ানো একটি সরঞ্জাম কীভাবে দীর্ঘমেয়াদি প্রেরণা ক্ষয় করতে পারে?
- শিক্ষকদের জন্য প্রয়োজন-সমর্থক পেশাগত বিকাশ তাদের এআই সাক্ষরতা বাড়িয়েছে এবং সম্পৃক্ততা টিকিয়ে রেখেছে। এতে কি বোঝায়, এআই সম্পর্কে শিক্ষকদের আমরা কীভাবে প্রশিক্ষণ দিই তা এআই নিজে কী করে তার সমান গুরুত্বপূর্ণ? আপনার কাছে 'স্বায়ত্তশাসন-সমর্থক' এআই প্রশিক্ষণ কেমন দেখাত?
- একটি গবেষণায় দেখা গেছে, ভাষা শিখনে ChatGPT স্বায়ত্তশাসন, সম্পর্ক ও যোগ্যতা সমর্থন করতে পারে। কিন্তু একই সরঞ্জাম কি ভিন্ন শিক্ষার্থীর জন্য সেই প্রয়োজনগুলো ক্ষয় করতে পারে? তত্ত্বটি টিকতে হলে এর ব্যবহারের ধরন নিয়ে কী সত্য হতে হবে?
- আরও পড়ার আগে, এআই সরঞ্জাম ব্যবহার করে নিজের যোগ্যতা, স্বায়ত্তশাসন বা সংযোগ-বোধ কীভাবে প্রভাবিত হয়েছে তার একটি দিক নামিয়ে বলুন — এবং ভাবুন, খুঁজতে বলা না হলে আপনি কি সেই পরিবর্তন লক্ষ্য করতেন?
ভূমিকা
শিক্ষায় এআই-গবেষণায় SDT ক্রমশ একটি তাত্ত্বিক দৃষ্টি হিসেবে ব্যবহৃত হয়, শিক্ষার্থী-মুখী ও শিক্ষক-মুখী — দুই ধরনের এআই ব্যবস্থার জন্যই। তত্ত্বটির কেন্দ্রীয় দাবি — প্রেরণা কেবল শিক্ষার্থীর একটি পরিমাণ নয়, বরং সামাজিক ও প্রযুক্তিগত পরিবেশ-গঠিত একটি গুণ — এটিকে সরাসরি প্রাসঙ্গিক করে তোলে এআই সরঞ্জাম সম্পৃক্ততা, অধ্যবসায় ও শিখন-ফলাফলকে কীভাবে প্রভাবিত করে সেই প্রশ্নের জন্য। এই জ্ঞানভাণ্ডারের নিবন্ধগুলো SDT প্রয়োগ করে তিনটি প্রধান প্রেক্ষাপটে: শিক্ষকের পেশাগত বিকাশ, এআই-মধ্যস্থ শিখন-সম্পৃক্ততা এবং আবেগীয় কম্পিউটিং।
প্রধান গবেষণা-বিষয়
SDT-ভিত্তিক শিক্ষক পেশাগত বিকাশ তত্ত্বের প্রয়োজন-সমর্থক নীতিগুলো প্রয়োগ করে শিক্ষকদের এআই-এর জন্য প্রস্তুত করে। Chiu et al. 382 জন মাধ্যমিক বিদ্যালয়ের শিক্ষককে গবেষণা করে দেখেন, SDT-ভিত্তিক প্রয়োজন-সমর্থক পেশাগত বিকাশ শিক্ষকের এআই সাক্ষরতা বাড়ায় এবং অনলাইন পেশাগত শিখন-সম্প্রদায়ে টেকসই আচরণগত সম্পৃক্ততা গড়ে তোলে। গুণগত বিশ্লেষণ স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক সমর্থনকারী নয়টি নকশা-কৌশল চিহ্নিত করে — যা বিচ্ছিন্ন পেশাগত বিকাশ ও পেশাগত শিখন-সম্প্রদায়ের মধ্যেকার ফাঁক বন্ধ করে।
এআই-মধ্যস্থ শিখন-সম্পৃক্ততায় SDT পরীক্ষা করে জেনারেটিভ এআই সরঞ্জাম কীভাবে শিক্ষার্থীর প্রেরণা গড়ে। Isaeva et al. একাডেমিক শিখনে শিক্ষার্থীদের জেনারেটিভ এআই-সম্পৃক্ততা পড়তে SDT-কে জ্ঞানতাত্ত্বিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণের সঙ্গে মিলিয়েছেন। Why Put in This Much Effort?": How AI Availability Shapes Students’ Motivation in Introductory Programming অন্বেষণ করে এআই-এর প্রাপ্যতা শিক্ষার্থীর প্রেরণা ও অধ্যবসায়কে কীভাবে প্রভাবিত করে, যা প্রেরণা-ক্ষয় নিয়ে অতিরিক্ত নির্ভরতার উদ্বেগের সঙ্গে যুক্ত। Liang et al. (2026) এক বছরের এআই পাঠ্যক্রমে 2,086 মাধ্যমিক শিক্ষার্থীর সুপ্ত-রূপান্তর বিশ্লেষণ দিয়ে SDT-কে এআই শিখনে সম্প্রসারিত করেন, তিনটি প্রেরণা-প্রোফাইল (অনাগ্রহী, বিকাশমান, স্ব-নির্ধারিত) চিহ্নিত করেন যা সময়ের সঙ্গে স্থির ছিল, এবং দেখান বেশিরভাগ শিক্ষার্থী উচ্চতর প্রোফাইল ধরে রেখেছে বা সেদিকে এগিয়েছে। মূল বিষয়, যে শিক্ষার্থীরা স্ব-নির্ধারিত প্রোফাইলে পৌঁছেছে বা থেকেছে তারা সর্বোচ্চ এআই সাক্ষরতা অর্জন দেখেছে — সরাসরি দীর্ঘমেয়াদি প্রমাণ যে স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক পূরণ ভালো এআই-শিখন-ফলাফলের পূর্বানুমান করে, এবং প্রেরণা শিক্ষার্থীর একটি বিকাশমান (স্থির নয়) বৈশিষ্ট্য।
একটি বিপরীত শ্রেণিকক্ষ-ফলাফল দেখায় প্রয়োজনগুলো একসঙ্গে নড়ে না: 2,464 নিম্ন-মাধ্যমিক শিক্ষার্থীর মধ্যে ChatGPT-সমর্থিত যোগ্যতাভিত্তিক শিখন স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন ও যোগ্যতা-সন্তুষ্টি বাড়িয়েছে, তবু নিম্নমানের প্রেরণা-প্রোফাইলের অংশ বড় করেছে, আর সম্পর্ক-সন্তুষ্টি অ-এআই যোগ্যতাভিত্তিক শিখনের চেয়ে দুর্বল ছিল (Schweder, Hagenauer ও Raufelder (2026))।
- প্রাপ্যতা ব্যবহার নয়। ৫ম-৮ম শ্রেণির 406 শিক্ষার্থী দুইবার লেখে, একবার ডিজিটাল সরঞ্জাম ছাড়া ও একবার GenAI ঐচ্ছিক রেখে: স্বায়ত্তশাসন-সন্তুষ্টি কমেছে (Δ = −0.28), গড় নিয়ন্ত্রণ স্থির থেকেছে, আর এআই-ব্যবহারের মাত্রা কোনো প্রোফাইল-সদস্যতার পূর্বানুমান করেনি (Schweder ও Grahl (2026))।
এখানে প্রেরণামূলক লাভ বহন করেছে স্বায়ত্তশাসন, সহজতা নয়। একটি তিন-শাখার RCT দেখে, সংকেত-গোপনকারী টিউটর, যা শিক্ষার্থীকে নিজের সমাধান গড়তে দেয়, একমাত্র শাখা যা অন্তর্নিহিত প্রেরণা বাড়িয়েছে (2.82 বনাম 2.42), অথচ অনিয়ন্ত্রিত ChatGPT, যা উত্তর জোগায়, তা বাড়ায়নি (2.64, p = .076) (Bassner et al. (2026))।
একটি সংগঠন-পরীক্ষা বিষয়টি আরও তীক্ষ্ণ করে: 498 চিকিৎসা-স্নাতকের মধ্যে GAI-ব্যবহার প্রয়োজনের সন্তুষ্টির সঙ্গে কেবল দুর্বলভাবে যুক্ত ছিল (β = 0.155) এবং উচ্চ সম্পৃক্ততার জন্য অপ্রয়োজনীয় প্রমাণিত হয়, আর সবচেয়ে শক্তিশালী সংগঠনে মূল শর্ত ছিল যোগ্যতা-প্রয়োজনের সন্তুষ্টি (He et al. (2026))।
শিখন-পরিবেশ থেকে এআই-ব্যবহারে দ্বৈত পথ। Shen ও Arunrugstichai (2026) SDT-কে আচরণগত সম্পৃক্ততার Hook মডেলের সঙ্গে মিলিয়ে ব্যাখ্যা করেন কেন GenAI-ব্যবহার গঠনমূলক সহায়তা থেকে বাধ্যতামূলক নির্ভরতা পর্যন্ত বিস্তৃত। 508 বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষার্থীর ক্রস-সেকশনাল জরিপ-তথ্যে, যাদের উচ্চবিদ্যালয়ের পটভূমি ও বর্তমান প্রেক্ষাপট ভিন্ন (চীন ও থাইল্যান্ড), উচ্চবিদ্যালয়ের চাপ বনাম স্বায়ত্তশাসন-সমর্থনের স্মৃতিভিত্তিক প্রতিবেদন ভিন্নভাবে পূর্বানুমান করে বিশ্ববিদ্যালয়ে শিক্ষার্থীরা কোন দুটি পথের কোনটিতে ঢুকবে — একটি গঠনমূলক, স্বায়ত্তশাসিত GenAI-ব্যবহারের দিকে, অন্যটি বাধ্যতামূলক নির্ভরতার দিকে — এবং ফলাফল প্রেক্ষাপট-পারম্পরিক বহু-দলীয় বিশ্লেষণে সামঞ্জস্যপূর্ণ। মডেলটি SDT-র প্রেরণামূলক প্রক্রিয়াকে এআই-সমর্থিত শিখনের অনুভূত মানের সঙ্গে যুক্ত করে, স্বায়ত্তশাসন-সমর্থনকে এমন এক হাতিয়ার হিসেবে ধরে যা শিক্ষার্থীকে নির্ভরশীল নয়, উৎপাদনশীল এআই-ব্যবহারের দিকে নিয়ে যায়।
- ভাষা শিখনে ChatGPT ও SDT-প্রয়োজন: Annamalai et al. (2026) SDT-দৃষ্টিতে 25 মালয়েশীয় বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষার্থীর সঙ্গে কাজ করে দেখেন, ChatGPT ইংরেজি ভাষা শিখনে স্বায়ত্তশাসন, সম্পর্ক ও যোগ্যতা সমর্থন করে — ব্যাকরণ, লেখালেখি ও কথোপকথন-কাজ উন্নত করে, একইসঙ্গে শিক্ষকদের উচ্চতর-স্তরের প্রশিক্ষণে মনোযোগ দেওয়ার সুযোগ দেয়।
শিক্ষকদের নিজেদের এআই-মধ্যস্থ চর্চায় SDT। Claassen et al. (2026) SDT-কে ব্যাখ্যামূলক দৃষ্টি হিসেবে ব্যবহার করেন শিক্ষকেরা কীভাবে শিখন-বিশ্লেষণ ও জেনারেটিভ এআই শিখন-নকশায় যুক্ত করেন তা বুঝতে — এবং দেখেন শিক্ষকদের মৌলিক প্রয়োজন (স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা, সম্পর্ক) সমর্থন করা তাদের নকশা-কাজে যে সৃজনশীল সমস্যা-সমাধান দরকার তা গড়ে তোলে। তাঁদের ENA বিশ্লেষণে GenAI-ব্যবহার যুক্ত ছিল শিক্ষার্থীর স্ব-নির্ধারণের জন্য নকশা করার সঙ্গে (যেমন শিক্ষার্থীদের সঙ্গে মূল্যায়ন-রুব্রিক সহ-নির্মাণ), যা SDT-কে শিক্ষার্থী থেকে সেই শিক্ষকদের পর্যন্ত বিস্তৃত করে যাঁরা প্রয়োজন-সমর্থক এআই-মধ্যস্থ পরিবেশ গড়েন।
শিক্ষকদের নিজেদের জন্যও এআই-সহযোগিতা দুই দিকেই কাটে: 468 বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষকের তিন-তরঙ্গের গবেষণায় দেখা যায়, এটি মনস্তাত্ত্বিক প্রাপ্যতার মধ্য দিয়ে কাজের সম্পৃক্ততা বাড়ায়, আবার কাজের বিচ্ছিন্নতার মধ্য দিয়ে কমায়, এবং ডিজিটাল যোগ্যতা প্রথম পথ শক্তিশালী করে ও দ্বিতীয়টি দুর্বল করে (Sun et al. (2026))।
একটি সহ-এজেন্সি কাঠামো এআই-মধ্যস্থ শিক্ষায় SDT-র পরিধি সীমাবদ্ধ করে: এটি সেই পরিস্থিতি বদলায় যেখানে স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক ওঠে, কিন্তু ক্ষমতার সমতা, তথ্যের মালিকানা ও জবাবদিহি অসমাধান রেখে যায়, ফলে এর লেখকেরা মানব জ্ঞানতাত্ত্বিক জবাবদিহিকে তত্ত্বের বাইরে একটি অ-আলোচনাযোগ্য শর্ত হিসেবে স্থাপন করেন (Poudyal (2026))।
শিশুদের GenAI-ব্যবহারের কাঠামো হিসেবে স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন। Fan, Li ও Zhang (2026) দায়িত্বশীল ব্যবহারের প্রশ্নটিকে নিষেধাজ্ঞা থেকে প্রয়োজন-সমর্থনে সরিয়ে আনেন, যুক্তি দিয়ে যে মূল পার্থক্য হলো শিশুর আশপাশের প্রাপ্তবয়স্করা স্বায়ত্তশাসন সমর্থন করে না নিয়ন্ত্রণ করে, এবং SDT-র পরিভাষায় নির্ভরশীল ও স্বায়ত্তশাসিত সংজ্ঞানাত্মক অফলোডিং-কে আলাদা করেন: নির্ভরশীল অফলোডিং এজেন্সি হস্তান্তর করে ও অন্তর্নিহিত প্রেরণা কমায়, স্বায়ত্তশাসিত অফলোডিং স্ক্যাফোল্ড দেয় অথচ শিক্ষার্থীর হাতে জ্ঞানতাত্ত্বিক নিয়ন্ত্রণ রাখে। পর্যালোচনার দুটি বৈশিষ্ট্য SDT-প্রয়োগে সরাসরি প্রাসঙ্গিক: এটি জোর দেয় স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন উদাসীনতা নয়, এবং বর্তমান নির্দেশিকা যে পরিবার-বিদ্যালয় সমন্বয় ধরে নেয় তাকে অপরীক্ষিত অনুমান হিসেবে দেখে, যোগমূলক, সমন্বিত ও ক্ষতিপূরণমূলক সংস্করণগুলো আনুষ্ঠানিক করে যা কেবল পরিবার-শুধু, বিদ্যালয়-শুধু, সমন্বিত ও প্রচলিত-চর্চা নির্দেশনার তুলনা করা একটি ফ্যাক্টরিয়াল পরীক্ষাই আলাদা করতে পারবে।
সংশ্লিষ্ট ধারণার সঙ্গে সংযোগ
SDT সরাসরি যুক্ত তার মূল ধারণা প্রেরণা-এর সঙ্গে, আবেগ-সচেতন এআই নকশার জন্য আবেগীয় কম্পিউটিং ও আবেগীয় টিউটরিং-এর সঙ্গে, এবং শিক্ষার্থীরা এআই-মধ্যস্থ পরিবেশ কীভাবে অভিজ্ঞতা করে তা নিয়ে শিক্ষার্থী-অভিজ্ঞতা-এর সঙ্গে। তত্ত্বের স্বায়ত্তশাসনের ওপর জোর যুক্ত স্ব-নিয়ন্ত্রিত শিখন-এর সঙ্গে, আর এর যোগ্যতা-মাত্রা যুক্ত Self-Efficacy and Favorability Shape Learning from Tutoring Systems and Paper Practice ও শিক্ষকের এআই সক্ষমতা-এর সঙ্গে। SDT বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক কর্মক্ষেত্র শিখন ও শিক্ষামূলক উন্নয়ন-এ, কারণ প্রয়োজন-সমর্থক নকশা শিক্ষকদের এআই-ব্যবহারে প্রস্তুত করার একটি হস্তান্তরযোগ্য নীতি।
তিনটি প্রয়োজন জেনারেটিভ-এআই গবেষণায় সমানভাবে চর্চিত নয়। Pan, Abuhassna ও Jiang (2026) 39টি গবেষণাকে 20-কার্যকলাপ শ্রেণিবিন্যাসের বিপরীতে কোড করে 14টি কার্যকলাপের উপস্থিতি পান, যেখানে যোগ্যতা-সম্পর্কিত সাত ধরন, স্বায়ত্তশাসনের পাঁচ ও সম্পর্কের দুই। ছয়টি কার্যকলাপ প্রতিটি গবেষণা থেকে অনুপস্থিত, এবং বেশিরভাগই শিক্ষার্থীকে সরঞ্জামটিকে বিচার বা চ্যালেঞ্জ করতে বলে: চ্যালেঞ্জিং সমস্যা তৈরি, সরঞ্জামের আউটপুট অনুমান, সেই আউটপুট গ্রেড করা এবং তার সঙ্গে বিতর্ক। সম্পর্ক হলো সেই প্রয়োজন যা সাহিত্য সবচেয়ে কম পরীক্ষা করে।
সাধারণ ভুল ধারণা
- "প্রেরণার ধরন প্রেরণার পরিমাণের চেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ।" এক বছরের একটি গবেষণায় তিনটি প্রেরণা-প্রোফাইল — অনাগ্রহী, বিকাশমান, স্ব-নির্ধারিত — সময়ের সঙ্গে স্থির পাওয়া যায়, আর যে শিক্ষার্থীরা স্ব-নির্ধারিত প্রোফাইলে পৌঁছেছে তারা সর্বোচ্চ এআই সাক্ষরতা অর্জন দেখেছে। প্রেরণার গুণই শিখনকে পূর্বানুমান করেছে, আর প্রোফাইলগুলো কেবল ওপরে ভেসে ওঠেনি।
- "স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন মানে কাঠামো সরিয়ে নেওয়া।" SDT-র কাঠামো হলো স্বায়ত্তশাসন, যোগ্যতা ও সম্পর্ক একসঙ্গে, এবং দীর্ঘমেয়াদি প্রমাণ দেখায় সেগুলো পূরণ অর্জনের পূর্বানুমান করেছে, কেবল সঙ্গে চলেনি। যোগ্যতা-সমর্থন ছাড়া স্বায়ত্তশাসন হলো উদাসীনতা, এবং তা তত্ত্বের শর্ত পূরণ করে না।
- "একটি চ্যাটবট স্বয়ংক্রিয়ভাবে তিন প্রয়োজন জোগাতে পারে।" একটি গবেষণায় দেখা গেছে ChatGPT ভাষা শিখনে স্বায়ত্তশাসন, সম্পর্ক ও যোগ্যতা সমর্থন করতে পারে — এটি একটি সম্ভাবনা, ধর্ম নয়। একটি নির্দিষ্ট মিথস্ক্রিয়া সেগুলো সমর্থন করে কি না তা কীভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে সে সম্পর্কে একটি অভিজ্ঞতামূলক প্রশ্ন।
সংযুক্ত ধারণা
- প্রেরণা
- শিক্ষার্থী-অভিজ্ঞতা
- আবেগীয় কম্পিউটিং
- আবেগীয় টিউটরিং
- স্ব-নিয়ন্ত্রিত শিখন
- শিক্ষকের এআই সক্ষমতা
- শিক্ষামূলক উন্নয়ন
- কর্মক্ষেত্র শিখন
- সংজ্ঞানাত্মক অফলোডিং
- শিক্ষার্থীর সম্পৃক্ততা
- শিক্ষায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- শিখন তত্ত্ব
সংযুক্ত নিবন্ধ
-
Family-school autonomy support for children's responsible use of generative artificial intelligence — শিশুদের জেনারেটিভ এআই দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য পরিবার-বিদ্যালয় স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন
-
How High-School Pressure and Autonomy Support Are Linked to Dual AI Learning Pathways: A Cross-Contextual SEM Analysis — উচ্চবিদ্যালয়ের চাপ/স্বায়ত্তশাসন-সমর্থন ও দ্বৈত এআই শিখন-পথ (Shen ও Arunrugstichai 2026)
-
Reclaiming Epistemic Agency: A Critical Framework for Human-Generative AI Co-Agency in Education
-
Understanding the Role of Learning Analytics and Generative Artificial Intelligence on Decision-Making and Learning Design Practice in Higher Education — শিখন-নকশা সিদ্ধান্তগ্রহণে LA ও GenAI
-
Students' experiences of using ChatGPT for English language learning: a qualitative study in a Malaysian higher education institution — ইংরেজি ভাষা শিখনে শিক্ষার্থীদের ChatGPT-অভিজ্ঞতা
-
Interaction Effects Between Learner Characteristics and Dialogue Format in TTS Dialogue-Based Lessons — শিক্ষার্থীর বৈশিষ্ট্য × TTS সংলাপ-বিন্যাসের মিথস্ক্রিয়া
-
From disengaged to self-determined: a latent transition analysis of students' AI learning motivation — শিক্ষার্থীদের এআই শিখন-প্রেরণার SDT সুপ্ত-রূপান্তর বিশ্লেষণ (2,086 মাধ্যমিক শিক্ষার্থী)
-
Student Motivation and Need Satisfaction in GenAI-Supported Classrooms: A Self-Determination Theory Perspective — GenAI শ্রেণিকক্ষে শিক্ষার্থীর প্রেরণা ও প্রয়োজন-সন্তুষ্টি (Schweder, Hagenauer ও Raufelder 2026)
-
Generative Artificial Intelligence Use and Learning Engagement Among Medical Undergraduates: Statistical Indirect and Configurational Associations Involving Basic Psychological Need Satisfaction — GAI-ব্যবহার প্রয়োজনের সন্তুষ্টির সঙ্গে দুর্বলভাবে যুক্ত এবং উচ্চ সম্পৃক্ততার জন্য অপ্রয়োজনীয় (He et al. 2026)
-
The Double-Edged Sword Effects of Teacher–AI Collaboration on Work Engagement: A Self-Determination Theory Perspective — শিক্ষক–এআই সহযোগিতা থেকে কাজের সম্পৃক্ততায় দ্বৈত পথ, ডিজিটাল যোগ্যতা দ্বারা নিয়ন্ত্রিত
-
Less stress, better scores, same learning: The dissociation of performance and learning in AI-supported programming education — সংকেত গোপন করা স্বায়ত্তশাসন রক্ষা করেছে, উত্তর দেওয়া করেনি
-
AI Availability Reshaped Students' Writing Motivation Profiles Without Moving the Average — ৫ম-৮ম শ্রেণিতে এআই-প্রাপ্যতা, স্বায়ত্তশাসন-হ্রাস ও প্রেরণা-প্রোফাইল (Schweder ও Grahl 2026)
-
Generative AI and student motivation: an SDT-guided systematic review of learning activities, motivational regulation, and measurement - 39টি গবেষণা 20-কার্যকলাপ শ্রেণিবিন্যাসে কোড করা; যোগ্যতা সবচেয়ে বেশি চর্চিত, সম্পর্ক সবচেয়ে কম