🚨🚨 Animado para compartilhar nossos primeiros resultados *positivos* sobre IA na educação! A maior parte do trabalho de tutor de IA foca em melhorar o chatbot. Sugerimos outra alavanca: decidir o que os alunos devem praticar a seguir para melhorar o aprendizado. Combinamos um tutor de LLM com aprendizado por reforço para personalizar o sequenciamento de problemas usando sinais de interações entre aluno e chatbot e tentativas de solução. Testamos isso em um experimento de campo randomizado de 5 meses em um curso de Python em 10 escolas de ensino médio em Taipei. Todos os alunos tinham o mesmo material do curso e o mesmo tutor de IA. A única diferença era o sequenciamento adaptativo versus fixo de problemas. Resultado: entre 770 alunos, o sequenciamento adaptativo melhorou o desempenho em um exame final presencial realizado sem assistência de IA por 0,15 SD, com efeitos maiores para iniciantes. Nossas evidências sugerem que os ganhos vieram de um engajamento mais forte e do uso mais produtivo da IA.