本研究提出了沉浸式学习案例表（ILCS），用于标准化沉浸式学习案例描述，并在VRChat中应用于古希腊技术。定制的ChatGPT助手显著提升了案例的一致性和质量，展示了人工智能在教育研究中的合作潜力。

这篇文章介绍了使用ChatGPT进行教育研究的方法。研究者通过收集学生与ChatGPT的对话数据，并开发了一个基于认知水平和主题分析的编码方案来分类学生与ChatGPT的交互模式。他们还提出了一个名为StuGPTViz的视觉分析系统，可以跟踪和比较学生问题和ChatGPT回答的质量的时间模式。通过与教师和专家的访谈，研究者验证了该系统的有效性，并讨论了在教育中应用视觉分析和开发基于人工智能的个性化学习解决方案的潜在研究机会。