🚨🚨 Рад поделиться нашими первыми *позитивными* результатами по ИИ в образовании! Большинство работ по ИИ-репетиторам сосредоточено на улучшении чат-бота. Мы предлагаем другой подход: определение того, что студенты должны практиковать дальше для улучшения обучения. Мы комбинируем репетитора на основе LLM с обучением с подкреплением, чтобы персонализировать последовательность задач, используя сигналы от взаимодействий студентов с чат-ботом и попыток решения. Мы протестировали это в 5-месячном рандомизированном полевом эксперименте на курсе Python в 10 средних школах Тайбэя. Все студенты имели одинаковый учебный материал и одного и того же ИИ-репетитора. Единственное различие заключалось в адаптивной и фиксированной последовательности задач. Результат: среди 770 студентов адаптивная последовательность улучшила результаты на очном финальном экзамене, который проходил без помощи ИИ, на 0.15 SD, с более значительными эффектами для начинающих. Наши данные предполагают, что приросты произошли благодаря более сильному вовлечению и более продуктивному использованию ИИ.