🚨🚨 教育におけるAIに関する最初の*肯定的な*成果を共有できることを楽しみにしています! ほとんどのAIチューターの仕事はチャットボットの改善に焦点を当てています。私たちはもう一つの手段を提案します。それは、学習を改善するために次に何を練習すべきかを決めることです。 LLMチューターと強化学習を組み合わせ、学生とチャットボットのやり取りや解決の試みからの信号を活用して問題の順序をパーソナライズしています。 私たちは台北の10校の高校を対象に、Pythonコースで5か月間の無作為化フィールド実験を行いました。すべての学生が同じ教材とAIチューターを受けていました。唯一の違いは適応型と固定型の問題順序付けの違いでした。 結果:770人の学生に対し、AI支援なしの対面期末試験で適応型シーケンスが0.15標準差の向上を示し、初心者にはより大きな効果が見られました。私たちの証拠は、その成果はより強いエンゲージメントとより生産的なAI利用によるものであることを示しています。