aiPlato：一种用于物理作业的新型人工智能辅导与分步反馈系统
物理教育
2026-01-16 v1
摘要
这项探索性研究考察了 aiPlato（一个基于人工智能的作业平台）在德克萨斯大学阿灵顿分校一门大型物理导论课程中的课堂部署情况。该平台旨在支持开放式问题解决，通过“评估我的作业”和“AI 导师聊天”等工具提供分步反馈和迭代指导，同时保留了进行有效挣扎的机会。在四次可选的额外学分作业中，该平台捕获了详细的学生互动数据，并结合课程成绩和期末调查反馈进行了分析。我们研究了学生如何参与不同的反馈工具，参与模式是否与累积期末考试成绩相关，以及学生如何评价该平台的可用性和学习价值。更频繁使用 aiPlato 的学生往往获得更高的期末考试成绩，在控制了先前学业表现后，高参与度组与低参与度组之间的平均差异对应的标准化效应量约为 0.81。使用模式和调查反馈表明，学生主要依赖迭代的形成性反馈，而非直接揭示答案的帮助。作为一项准实验性初步研究，这些发现不能确立因果关系，可能反映了自选择效应。尽管如此，结果证明了将 AI 介导的分步反馈融入真实物理作业的可行性，并激励未来对 AI 辅助辅导系统进行对照研究。
引用
@article{arxiv.2601.09965,
title = {aiPlato: A Novel AI Tutoring and Step-wise Feedback System for Physics Homework},
author = {Atharva Dange and Ramon E. Lopez and Louis Deslauriers and Nimish Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.09965},
year = {2026}
}