metacognitive calibration

Artificial intelligence (AI) is now part of everyday academic work in higher education, including feedback. However, AI feedback does not automatically lead to learning. It can help students rethink a concept, improve a draft, and notice gaps in their work, but it can also create a false sense of progress when students accept suggestions without understanding them. This Perspective article argues that responsible AI feedback depends on faculty readiness and students’ evaluative judgement. Readiness is not mainly technical. It involves pedagogical judgement: knowing how to design tasks in which students work with feedback, compare it with evidence, revise with purpose, explain their choices, and remain responsible for the final submission. The article focuses on generative AI feedback and uses metacognitive calibration as a central concept. Calibration refers to the relationship between students’ confidence or self-judgement and independently evaluated evidence of performance. Evaluative judgement concerns students’ capacity to judge the quality and relevance of feedback and work, whereas calibration concerns the accuracy of their judgements relative to independently evaluated performance evidence. The article shows how ideas from feedback literacy, evaluative judgement, and self-regulated learning need to be adapted when feedback comes from systems whose accuracy and educational value cannot be assumed. It proposes a conceptual responsible AI feedback design cycle linked to assessment integrity, university policy, and faculty development. Although the cycle requires empirical testing, it offers a practical way to support reflection, calibrated judgement, and accountability without replacing students’ thinking.

هوش مصنوعی (AI) اکنون بخشی از فعالیت‌های روزمره دانشگاهی در آموزش عالی، از جمله بازخورد، است. با این حال، بازخورد هوش مصنوعی به طور خودکار منجر به یادگیری نمی‌شود. این بازخورد می‌تواند به دانشجویان کمک کند تا یک مفهوم را بازاندیشی کنند، پیش‌نویسی را بهبود دهند و شکاف‌های موجود در کار خود را تشخیص دهند، اما همچنین ممکن است حس کاذبی از پیشرفت ایجاد کند زمانی که دانشجویان پیشنهادها را بدون درک آن‌ها می‌پذیرند. این مقاله دیدگاه بیان می‌کند که بازخورد مسئولانه هوش مصنوعی وابسته به آمادگی اعضای هیئت علمی و قضاوت ارزشیابانه دانشجویان است. آمادگی عمدتاً فنی نیست، بلکه شامل قضاوت آموزشی است: دانستن اینکه چگونه وظایفی طراحی شوند که در آن دانشجویان با بازخورد کار کنند، آن را با شواهد مقایسه کنند، با هدف بازنگری کنند، انتخاب‌های خود را توضیح دهند و همچنان مسئولیت ارسال نهایی را بر عهده داشته باشند. این مقاله بر بازخورد مولد هوش مصنوعی تمرکز دارد و از کالیبراسیون فراشناختی به عنوان یک مفهوم مرکزی استفاده می‌کند. کالیبراسیون به رابطه بین اعتماد به نفس یا خودقضاوت دانشجویان و شواهد ارزیابی‌شده مستقل از عملکرد اشاره دارد. قضاوت ارزشیابانه به ظرفیت دانشجویان برای قضاوت درباره کیفیت و ارتباط بازخورد و کار مربوط است، در حالی که کالیبراسیون به دقت قضاوت‌های آن‌ها نسبت به شواهد عملکرد ارزیابی‌شده مستقل مربوط می‌شود. مقاله نشان می‌دهد که چگونه ایده‌های سواد بازخورد، قضاوت ارزشیابانه و یادگیری خودتنظیمی باید زمانی که بازخورد از سیستم‌هایی می‌آید که دقت و ارزش آموزشی آن‌ها مفروض نیست، تطبیق یابد. این مقاله یک چرخه مفهومی طراحی بازخورد مسئولانه هوش مصنوعی را پیشنهاد می‌کند که به سلامت ارزیابی، سیاست دانشگاه و توسعه اعضای هیئت علمی مرتبط است. اگرچه این چرخه نیازمند آزمون تجربی است، اما راهکاری عملی برای حمایت از تأمل، قضاوت کالیبره‌شده و پاسخگویی بدون جایگزینی تفکر دانشجویان ارائه می‌دهد.

Large-group lectures (150 students and upwards) remain a central component of healthcare professions education despite longstanding concerns about passivity, limited interaction, and difficulties in providing formative feedback at scale. These concerns have acquired renewed relevance as educators face digitally connected student cohorts, ubiquitous smartphones, and growing concerns about digital distraction. Student response systems (SRS), initially introduced through dedicated “clickers” and now commonly accessed through students’ own digital devices, offer one approach to transforming the large lecture from a predominantly transmission-oriented format into an interactive learning environment. Meta-analytic evidence indicates positive effects of SRS on cognitive and non-cognitive learning outcomes, while research across psychology, nursing, medicine, dentistry, and other higher education settings suggests that their educational value depends less on the technology itself than on the pedagogical processes it enables. In this Perspective , we argue for a shift from viewing SRS primarily as engagement technology towards understanding it as pedagogical infrastructure for retrieval, formative assessment, peer discussion, feedback, self-monitoring, and metacognitive calibration in large lectures. Drawing on nearly two decades of research and educational experience with response technology, we propose an evolution from SRS 1.0 , centred on response and participation, through SRS 2.0 , centred on formative feedback and dialogue, towards SRS 3.0 , where artificial intelligence may enable adaptive questioning, misconception detection, personalised feedback, and instructor decision support. This development creates new opportunities for healthcare professions education, but also requires renewed attention to pedagogy, digital competence, privacy, cognitive offloading, and the role of the educator.

سخنرانی‌های گروهی بزرگ (۱۵۰ دانشجو و بیشتر) همچنان بخش مرکزی آموزش حرفه‌های سلامت را تشکیل می‌دهند، با وجود نگرانی‌های دیرینه درباره انفعالی بودن، تعامل محدود و دشواری در ارائه بازخورد تکوینی در مقیاس وسیع. این نگرانی‌ها با مواجهه مربیان با نسل‌های دانشجویی متصل به فضای دیجیتال، تلفن‌های هوشمند فراگیر و نگرانی‌های فزاینده درباره حواس‌پرتی دیجیتال، اهمیت تازه‌ای یافته‌اند. سامانه‌های پاسخ‌دهی دانشجویی (SRS)، که ابتدا از طریق «کلیکر»های اختصاصی معرفی شدند و اکنون معمولاً از طریق دستگاه‌های دیجیتال شخصی دانشجویان قابل دسترسی هستند، رویکردی برای تبدیل سخنرانی‌های بزرگ از قالب عمدتاً انتقال‌محور به محیط یادگیری تعاملی ارائه می‌کنند. شواهد فراتحلیلی نشان‌دهنده تأثیرات مثبت SRS بر پیامدهای یادگیری شناختی و غیرشناختی است، در حالی که پژوهش‌ها در حوزه‌های روان‌شناسی، پرستاری، پزشکی، دندان‌پزشکی و سایر محیط‌های آموزش عالی حاکی از آن است که ارزش آموزشی این سامانه‌ها بیش از آنکه به خود فناوری وابسته باشد، به فرایندهای آموزشی که امکان‌پذیر می‌سازند بستگی دارد. در این مقاله دیدگاه، ما بر لزوم تغییر نگرش از SRS به‌عنوان فناوری تعامل به‌سوی درک آن به‌عنوان زیرساخت آموزشی برای بازیابی، ارزشیابی تکوینی، بحث همتایان، بازخورد، خودپایشگری و کالیبراسیون فراشناختی در سخنرانی‌های بزرگ تأکید می‌کنیم. با اتکا به نزدیک به دو دهه پژوهش و تجربه آموزشی با فناوری پاسخ‌دهی، سیر تحول از SRS 1.0 با محوریت پاسخ‌دهی و مشارکت، به SRS 2.0 با محوریت بازخورد تکوینی و گفت‌وگو، و نهایتاً به SRS 3.0 که در آن هوش مصنوعی می‌تواند امکان پرسش‌گری تطبیقی، شناسایی سوءبرداشت‌ها، بازخورد شخصی‌سازی‌شده و پشتیبانی تصمیم‌گیری برای مدرس را فراهم کند، پیشنهاد می‌کنیم. این تحول فرصت‌های جدیدی برای آموزش حرفه‌های سلامت ایجاد می‌کند، اما مستلزم توجه مجدد به آموزش، شایستگی دیجیتال، حریم خصوصی، برون‌سپاری شناختی و نقش مدرس نیز هست.