🚨🚨 Радий поділитися нашими першими *позитивними* результатами щодо штучного інтелекту в освіті! Більшість роботи репетиторів з ШІ зосереджена на покращенні чат-бота. Ми пропонуємо ще один важіль: визначити, що учні мають практикувати далі, щоб покращити навчання. Ми поєднуємо репетитора з LLM з навчанням за допомогою підкріплення, щоб персоналізувати послідовність проблем із використанням сигналів взаємодії студентів і чат-ботів та спроб їх розв'язання. Ми протестували це у 5-місячному рандомізованому польовому експерименті на курсі Python у 10 середніх школах Тайбея. Усі студенти мали однаковий навчальний матеріал і однакового репетитора з штучного інтелекту. Єдина різниця — це адаптивне та фіксоване послідовність проблем. Результат: серед 770 студентів адаптивне секвенування покращило результати очного фінального іспиту без допомоги ШІ на 0,15 SD, що дало більший ефект для початківців. Наші дані свідчать, що ці досягнення були отримані завдяки більш активній залученості та продуктивнішому використанню ШІ.