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斯坦福人工智能导师 RCT 结果：访问不是干预
当学区为小学生划出专门的教学时间来与知名人工智能阅读导师一起工作时，学生们几乎没有使用它。这是斯坦福大学 SCALE Initiative 进行的一项新的随机对照试验的发现，也是第一个公开驳斥人工智能辅导是解决地区预算压力的说法的一级研究结果。斯坦福大学 SCALE 研究总监卡莉·罗宾逊 (Carly Robinson) 告诉 Chalkbeat：“接触这位人工智能导师并不等同于使用它。”对于受到一波人工智能本土辅导供应商的追捧的特许董事和特别项目协调员来说，这句话应该停止会议。
来源:A+辅导 | 辅导服务博客当学区为小学生划出专门的教学时间来与知名人工智能阅读导师一起工作时，学生们几乎没有使用它。这是斯坦福大学 SCALE Initiative 进行的一项新的随机对照试验的发现，也是第一个公开驳斥人工智能辅导是解决地区预算压力的说法的一级研究结果。斯坦福大学 SCALE 研究总监卡莉·罗宾逊 (Carly Robinson) 告诉 Chalkbeat：“接触这位人工智能导师并不等同于使用它。”对于受到一波人工智能本土辅导供应商的追捧的特许董事和特别项目协调员来说，这句话应该停止会议。
斯坦福大学 RCT 实际发现了什么
斯坦福 SCALE 计划对美国学区的小学生进行了一项随机对照试验。一些学生被分配与人工智能素养导师一起独立工作。其他人则与一位面对面的导师合作，其主要工作是让学生参与同一平台。各地区留出受保护的时间。学生拥有访问许可。这项技术奏效了。
学生还是不太用。
Chalkbeat 报道并在斯坦福大学 SCALE 自己的总结中得到呼应的这一发现的主旨是，无论是提供访问权限还是将人工智能工具与轻触的成年人配对都不足以生成平台自身模型产生学习收益所需的使用模式。根据 Chalkbeat 的报道，人工辅导的情况每周仅使使用时间增加一到四分钟，而且许多学生根本没有登录过。该随机对照试验是针对在课堂规模部署的广泛销售的人工智能辅导产品的首批独立研究之一，它所进入的市场是各学区反复被告知人工智能可以取代辅导劳动的市场。
为什么这对特许董事和项目协调员很重要
这可不是一个小脚注。这就是整个投资回报率的计算。