通过混合人机辅导改善学生学习：一项三项准实验研究
人机交互
2023-12-25 v3
摘要
支持人类辅导的人工智能（AI）应用具有显著改善学习成果的潜力，但参与度问题仍然存在，尤其是在低收入背景的学生中。我们引入了一种结合人类和AI辅导的AI辅助辅导模型，并假设这种协同作用将对学习过程产生积极影响。为了验证这一假设，我们在三所城市低收入中学进行了三项准实验研究：1）宾夕法尼亚州一所学校的125名学生；2）加利福尼亚州一所学校的385名学生（50%拉丁裔）；3）宾夕法尼亚州一所特许学校的75名学生（100%黑人），所有学校都实施了类似的辅导模型。我们比较了参与人机辅导的学生与仅使用数学软件的学生的学习分析。我们发现人机辅导具有积极效果，特别是在学生的熟练度和使用方面，有证据表明低成就学生可能比高成就学生受益更多。我们展示了根据不同学校和数据可用性情况调整的准实验方法的使用，以实现快速的数据驱动迭代，从而将灵感创造引导为有效创新。未来的工作重点是改进辅导仪表盘和优化辅导-学生比例，同时将每位学生的年成本维持在约700美元。
引用
@article{arxiv.2312.11274,
title = {Improving Student Learning with Hybrid Human-AI Tutoring: A Three-Study Quasi-Experimental Investigation},
author = {Danielle R. Thomas and Jionghao Lin and Erin Gatz and Ashish Gurung and Shivang Gupta and Kole Norberg and Stephen E. Fancsali and Vincent Aleven and Lee Branstetter and Emma Brunskill and Kenneth R. Koedinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11274},
year = {2023}
}
备注
17 pages