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人工智能导师：教育的炒作还是希望？
在一本新书中，萨尔·汗 (Sal Khan) 大力宣扬人工智能在解决学生成绩落后问题方面的潜力。我们的作者对此发表了看法。文章《人工智能导师：教育的炒作还是希望？》首先出现在 Education Next 上。
来源:Education Next 博客人为因素
人为因素导师机器人所能提供的内容与学生和老师之间的人际交流之间的另一个脱节是，学习不仅关乎某人知道什么，还关乎某人如何思考。错误答案可能有许多不同的起源点，诊断问题需要运用判断力，这是大型语言模型无法做到的行为，但人类教师每天会做数百甚至数千次。
某人知道什么 某人如何思考 判断例如，在我 20 多年的教学中，我经常会问学生：“这有道理吗？”他们嘴上说“是”但脸上却说“不是”的次数数不胜数。在那些情况下，我不得不继续运用我的判断力，让学生继续学习。
然而，最大的障碍是第四点：让学生使用学习对象。
领导 IBM Watson 辅导项目的 Sataya Nitta 解释了为什么该团队注定要失败，“我们错过了一些重要的东西。教育的核心，任何学习的核心，都是参与。”
解释了为什么该团队注定要失败在《Education Next》上，Laurence Holt 描述了他所称的“5% 问题”。 Holt 观察到，在许多情况下，在线数学课程（现代教学机器）在研究对象中表现出了巨大的积极影响。例如，Khan Academy 的数学练习网站被证明为“按照建议使用该课程的学生”提供了相当于“几个月的额外教育”。
在 Education Next 中写作， Education Next尽管这些项目被广泛采用且效果明显，但学生的总体成绩并未提高。为什么不呢？
按照建议 似乎 “智力错觉”， 必不可少 什么 如何 据报道，65,000 名学生正在使用 Khanmigo 这是 Spinal Tap