编程课程中提供反馈的智能导师
利用 GPT-3.5-Turbo 模型作为 AI 导师的自动化编程评估系统中，利用经验数据和探索性调查发现了不同用户类型以及与 AI 导师的交互模式，总结了实时反馈和可扩展性等优势，但也指出了一些挑战，例如通用回答和学生对使用 AI 导师时学习进展受限的担忧。这项研究为教育中人工智能的作用增加了有益的话题。
Apr, 2024
人工智能正在通过数据驱动的个性化学习解决方案改变教育。本文介绍了 AI Tutor，一种创新的网页应用程序，利用先进的大型语言模型（LLM）提供任何科目的个性化辅导。AI Tutor 通过摄取课程材料，构建适用于课程的自适应知识库。当学生提出问题时，它检索相关信息并生成详细的对话式回答，并引用支持证据。该系统采用先进的大型语言模型和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，以实现准确、自然的问题回答。我们提供了一个完全功能的网页界面和视频演示，展示了 AI Tutor 在不同学科中的多样性和产生有教育价值的回答的能力。虽然这只是一个初始原型，但这项工作代表着朝着能够使更多人获得高质量定制教育支持的 AI 辅导系统的先驱性一步。
Nov, 2023
通过使用生成型人工智能能力协助教育工作者进行个性化、高效和引人入胜的教学辅助工具设计，以弥补他们在专业编程和设计方面的不足。
May, 2024
ChatGPT 在自动化给予 Java 编程作业反馈方面的可行性进行了研究，调查结果表明学生们普遍认为 ChatGPT 反馈与 Shute 建立的形成性反馈准则相一致，他们更喜欢包含他们代码的反馈，此研究还提供了改进 ChatGPT 生成反馈的具体见解。
Dec, 2023
给没有编程知识的学生提供创新策略，将 AI 教育整合到课程中，以应用 AI 为基础的教学规划脚本和教育模型为例，展示了 AI 的潜力、风险及其在学术专业中的实际应用。
Feb, 2024
这篇研究论文探讨了人工智能 (AI) 在教育领域的潜力，并通过对两个在线教学平台的比较研究发现，AI 技术提供的高度个性化、积极和实用的学习体验对于学习者的学业成果和完成率产生了巨大的正面影响，将 AI 技术和这种个性化学习体验推广到全世界数百万的学习者，将对教育的民主化迈出重要一步。
Mar, 2022
通过提供弹性的教育模式建议，基于 GPT-3 的智能教育辅助框架被研发，能够自动生成课程助手，可以回答与教学相关的问题，降低教师和助教的工作量同时提高学生获得课程相关信息的机会。
Feb, 2023
虚拟辅导员 Iris 是一个聊天型的基于人工智能技术的工具，集成到交互式学习平台 Artemis 中，为大规模教育环境中的计算机科学学生提供个性化、上下文感知的辅助。Iris 通过引入多种提示和问题，避免提供完整答案，培养学生独立解决问题的能力。经实证评估发现，学生普遍认为 Iris 有效，因为它能理解问题、提供相关支持并促进学习过程。尽管学生普遍将 Iris 视为编程练习和作业的有价值工具，并且在计算机考试中也对解决编程任务感到自信，但学生们仍然将 Iris 视为人类辅导员的补充，而非替代工具。然而，Iris 为学生提供了一个可以自由提问而不被他人评判的空间。
May, 2024