最近,一支由世界银行教育专家、数据科学家和研究分析师等组成的专业团队,在尼日利亚完成了一项针对学生使用 GPT-4 进行辅导学习的随机对照试验。结果显示,学生连续 6 周借助 AI 开展课后辅导,学习成果相当于正常学习两年,效果超过发展中国家教育干预措施随机对照试验数据库中 80% 的其他教育手段。
在实验过程中,几乎所有参与的学生都取得了学习进步,且参加 AI 辅助课程的次数越多,进步越显著。沃顿商学院教授 Ethan Mollick 将该研究成果发布到 X 平台后,迅速引发大量网友关注,OpenAI 总裁 Greg Brockman 也进行了转发,网友们纷纷在评论区分享自己利用 AI 辅助学习的经历。
Ethan Mollick 教授特别强调,教师引导学生使用 AI 至关重要,他指出在某些情形下,学生独立使用 AI 进行辅导可能会产生学习错觉,反而不利于学习。此次实验的开展有着明确的背景。1984 年,教育心理学家 Benjamin Bloom 指出,接受一对一辅导的学生,学习效果显著优于仅接受传统课堂教学的学生。不过,一对一辅导成本过高,难以广泛推行。世界银行的教育团队鉴于生成式 AI 能够创造类人内容的特性,认为其在教育领域具有巨大潜力,因此在尼日利亚埃多州开展了此项实验。
2024 年 6 月至 7 月,来自 7 所试点学校的 800 名高中一年级学生参与其中,他们每周需在计算机实验室参加两次课后 AI 英语辅导。每节课由老师介绍本周主题开场,之后学生通过与由 GPT-4 驱动的 Microsoft Copilot 互动,完成英语语法学习和写作任务。老师在课堂上不仅指导学生如何运用 AI,还会提供一些提示词建议,并在课程结束时带领学生进行简短的反思练习。在项目推进过程中,团队总结了一系列经验教训:学生参与度极高,不少学生渴望在计算机实验室更多地使用 AI 工具;教师们最初对 AI 的担忧逐渐转变为对其潜力的认可,同时也意识到自身在学生借助 AI 提升学习效果过程中所发挥的指导作用。此外,由于项目初期学生需花费时间学习设置电子邮件、创建账户及使用计算机等基础操作,因此团队认为,若项目时长能够延长,将更有利于学生专注于实际学习需求。另外,雨季频繁的电力和网络中断,影响了学生与 AI 的互动,因此为教室配备备用电源和网络连接十分必要。同时,为确保项目顺利实施,项目组为学生和教师提供了必要支持,如开发引导课程的工具包和精心设计的提示词。值得注意的是,为缩小设计与实施之间的差距,还需小型监控团队对每个试点进行密切监督,收集关键信息并及时反馈。教师们也指出了 AI 存在的潜在风险,包括学生可能过度依赖、AI 提供错误反馈或误导事实,以及可能出现的滥用问题等,认为必须采取相应策略来降低这些风险,以保障学生安全探索这种新型学习方式。六周项目结束后,学生们参加了一场笔试,用于评估他们在英语(重点考察)、AI 知识和数字技能这三个关键领域的表现。结果显示,参与项目的学生在这三方面的学习成效,均明显优于未参加的学生。值得一提的是,参与项目的学生在学校正常的年终考试中同样表现突出,且年终考试内容远超六周干预期间所涉及的主题,这表明学会有效运用 AI 的学生,或许已掌握相关技能,能够独立探索和学习其他学科知识。研究团队还发现,该项目对所有学生都产生了积极影响,并非仅针对成绩优异的学生。并且,通过严格的监控系统对学生出勤情况进行精确跟踪后发现,学生的出勤天数与学习成效紧密相关,每增加一天出勤,学习成效都会显著提升。经评估,学生通过 AI 辅助学习,成效提升约为 0.3 个标准差,相当于在短短六周内取得了正常学习两年的进步。研究团队将此次实验结果与发展中国家教育干预措施随机对照试验数据库进行对比后发现,该项目效果超越了 80% 的其他干预措施,其中不乏结构化教学和按能力分层教学等高成本策略。
尽管此次实验取得了显著成果,但研究团队也表示,这仅仅是个开始,仍有诸多重要问题亟待解决。例如,这种干预措施的长期影响如何?学生除了获得即时学习收益外,还有哪些收获?学生与大语言模型的互动模式是怎样的?教师应如何更好地支持这种互动?这些成效能否推广到其他学科?是否存在负面或意想不到的效果?随着这些问题的深入研究,AI 在教育领域的应用有望得到进一步完善和拓展。
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