研究：人工智能辅助教学提升学生的数学技能

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由斯坦福大学研究人员设计的基于人工智能的数字辅导助手在短期内提高学生数学成绩方面显示出一定的潜力，表明最好利用这一技术的方式是：人工智能目前，在虚拟辅导中可能是在支持而不是取代人类教师。

这款开源工具据研究人员说，其他教育者可以复制并在他们的辅导系统中集成，使人类导师的效率略有提高。而根据一项研究显示，最弱的导师变得几乎和他们更受好评的同行一样有效。周一发布. 

这个名为Tutor CoPilot的工具提示导师更加深入地思考与学生之间的互动，在那些回答问题错误的学生面前提供不同的方式来解释概念。它还建议给出提示或提出不同问题。

这项新的研究为支持者和反对者之间日益两极化的AI辅导辩论提供了一个中间立场。这也是首个针对实时辅导中的人工智能系统进行的随机对照试验——这是研究中的黄金标准。总体而言，大约1000名学生得到了约900位导师的帮助，与那些没有使用人工智能辅助的控制组相比，在给定的教学环节后，接受AI辅助辅导的学生掌握相关主题的可能性高出4个百分点。

与评分较低的家教合作的学生，他们的成绩提升了九个百分点，增幅超过了两倍。总体而言，这些学生的通过率从56%提升到了65%，接近于那些与评分较高的家教合作的学生66%的通过率。

运行它的成本：每名学生每年只需20美元——这是斯坦福大学维护OpenAI的GPT-4大型语言模型账户的成本估算。

该研究没有探究学生整体的数学技能，也没有将辅导结果直接与标准化测试成绩挂钩，但该项目的主要研究员罗斯·E·王表示，在辅导后的“小测验”中较高的通过率与年终考试（如州级数学评估）中的更好成绩有很强的相关性。

王说，这项研究的关键洞察是观察优秀教师所采用的推理模式，并将这些模式转化为“幕后”的指令，以便辅导老师可以使用这些指令帮助学生更深入地思考并自行解决问题。

她说：“如果你让ChatGPT提示‘嘿，帮我解决这个问题’，它通常会直接给出答案，而这与我们向老师展示真正遇到困难的学生时老师们的做法完全不同。”

本质上，研究人员让GPT-4表现出一位经验丰富的教师的行为，生成提示、解释和问题供导师尝试给学生。王表示，通过查询AI，导师可以实时访问有助于推动学生进步的策略。

“当我作为导师遇到困难时，我可以寻求帮助。”wang说。

她说，经过测试的系统“并不完美”，还无法完全模拟有经验教师的工作。虽然家教人员普遍认为该系统很有帮助——特别是它能够提供“措辞恰当的解释”、澄清难懂的话题以及当场拆解复杂概念的能力——但在某些情况下，家教表示该工具的建议与学生的年级水平不相符。

辅导老师们常见的抱怨是，Tutor CoPilot的回答有时“太聪明”，要求他们简化并适应以提高清晰度。

“但这比原本什么也没有好得多，”王说，“原本那里是什么也没有的。”

研究人员分析了超过五十万条在会话期间生成的消息，发现能够使用AI工具的导师们 更有可能提出有帮助的问题，而不那么急于简单地给学生答案，这两种做法符合高质量教学的标准。

阿曼达·比克斯特夫，联合创始人兼首席执行官教育领域的AI她说很高兴看到有一个针对经济困难学生、少数族裔学生和英语学习者的设计精良的研究。

她还提到低评级家教所能获得的好处，称其他行业如咨询业已经在使用生成式人工智能来弥补技能差距。随着技术的进步，Bickerstaff表示，其主要好处将体现在解决问题和解释等任务上。

斯坦福大学国家学生支持加速器的执行主任Susanna Loeb和该报告的作者之一表示，目前使用AI来增强辅导老师的能力而不是取代他们似乎是一个明智的技术应用。“谁知道呢？也许AI会变得更好，”她说。“我们只是认为它还没有达到那个程度。”

目前，在家教、医疗保健等领域有很多重要的工作，从业者“并没有接受多年的教育——也没有参加常规的职业发展培训，”她说。这种提供简单界面和即时反馈的方法在这些情况下可能会很有用。

“王说：“大的梦想是能够增强人类。”

本杰明·雷利，一个经常对教育领域人工智能持怀疑态度的人，他领导着专注于人工智能的研究机构。认知共鸣并写入一个通讯Newsletter在这一主题上，他赞扬了该研究严谨的设计，他说这种设计促使学生进行“努力思考”。

他说：“如果你是一个缺乏经验或不太有效的家教，有一些东西可以提醒你这些教学方法，并且你能真正把这些行动运用到与学生的互动中，这是很好的。”“如果这一点在其他应用场景中也成立，那么我认为这里确实有很大的潜力。”

Riley 对该工具的实际成本发出了一丝警告。虽然斯坦福大学运行这款AI可能每个学生只需花费20美元，但他指出导师们需要接受长达三周的培训才能使用它。“我认为你不能将这些成本排除在分析之外。据我所知，这次培训是基于一种相当周到的方法进行的。”

他还说，学生总体数学成绩的微小进步引发了质疑，除了对AI有效性的疑问之外，这种大规模辅导干预是否对学生学习产生了“有意义的影响”。

同样，丹·梅耶撰写了一篇Newsletter关于教育和技术并联合主持一个播客在教授数学方面，指出这些收益“看起来并不巨大，但它们是积极的，并且成本较低。”

他说斯坦福的开发者“似乎理解家教的工作方式以及他们的时间和注意力的需求。”他表示，这个新工具似乎能帮助家教节省大量精力来获取对学生有用的反馈和建议。

斯坦福大学的洛布表示，人工智能的最佳用途是确定学生已知和需要知道的内容。但人们在关怀、激励和吸引注意力方面更胜一筹，并且能够庆祝成功。“所有当过家教的人都知道，这是使家教有效的一个关键部分。而这种做法可以让这两者同时发生。”

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