本研究では、AIが生成するフィードバックが学生の学習に与える影響について、指示的フィードバック、メタ認知的フィードバック、そしてその両者を融合させたハイブリッドフィードバックの比較を行った。329人の学生を対象に、プログラミングとデザインの入門コースで、適応型教育プラットフォームを使用したランダム化対照試験を実施した。結果は、ハイブリッドフィードバックが他のフィードバック条件に比べて最も多くの修正行動を促すことが示された。信頼性の評価は高く、リソースの質は条件間で同等であった。この結果から、AIを利用したフィードバックは理解の明確さと自己反省の機会を効果的に組み合わせる可能性があり、特にハイブリッドアプローチは即時の改善をもたらす実用的なガイダンスとメタ認知的成長の機会を提供する点で期待される。