本研究提出了基于人工智能的编程教学智能助教，它可以回答学生的编程问题并提供准确的答案和示例，受测试的大学生认为这个工具可以成为其他课程中有用的工具。

Jan, 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

在这项工作中，我们探索了一种全面应用最先进的大型语言模型（LLMs）开发的智能辅导系统，涵盖了自动课程规划和调整、个性化教学和灵活的测验评估，以使系统对长时间互动具有健壮性，并满足个性化教育的需求。

Sep, 2023

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

整合 AI 导师来补充学习程序，基于学习科学，个性化学习策略，神经网络模型和学术表现等主题为学生提供个性化学习体验。

Sep, 2023

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

研究人工智能（AI）的可接受性，探究影响 AI 接受的因素并通过 AI 受教育介入提高人工智能 AI 繁殖的文化训练。

Jul, 2023

最近 AI 生成模型的进展使得像 ChatGPT 这样的对话模型成为可行的助教候选人。我们通过研究初学者与助教在子目标学习环境中的互动，来探讨在初级编程教育中使用生成 AI 作为助教的实际性。为了比较学习者与 AI 和人类助教的互动和感知，我们进行了一项针对 20 名初级编程学习者的受试研究。学习者通过在助教的指导下制定子目标和子解决方案来解决编程任务。我们的研究表明，学习者在比分和 AI 助教相当的情况下能够更快地解决任务。学习者对 AI 助教的感知在回复的速度和全面性、对话的有益性、困难度和满意度方面与人类助教相当。最后，我们通过对聊天记录的分析，提出了更好地设计和利用生成 AI 作为编程教育助教的指导原则。

Sep, 2023

该研究介绍了一项评估七种主要大型语言模型（LLMs）在商业教育领域的性能的基准测试，同时研究还证明了大多数 LLMs 在 GMAT 考试中的出色表现，特别是 GPT-4 Turbo 超越了研究生和商学院的平均分数。此研究确定了人工智能在教育领域的潜力，并强调了在发展和应用人工智能时的一些挑战和需求。

Jan, 2024