在线数学辅导服务利用人工智能提升学生技能与信心

新冠疫情导致的学校中断影响了全球许多学生的学业，14岁的英国学生Eithne就是其中之一。在经历了一年多的疫情干扰后，她在数学课上难以跟上进度。2021年6月，她的父母为她报名参加了Eedi提供的在线数学辅导暑期课程。

Eedi平台的新生首先需要完成一个由10道多项选择题组成的动态测验。该测验由微软研究院剑桥实验室的研究人员开发，利用AI技术根据学生的回答动态调整后续问题，以最有效地定位学生的知识薄弱点。Eedi运营负责人Iris Hulls解释说，系统会根据学生年龄组提出初始问题，然后基于前一个回答决定下一个最佳问题，从而尽可能多地了解学生，预测他们需要成长或巩固的领域。

这些测验问题的质量至关重要。Eedi联合创始人兼教育总监Craig Barton强调，好的诊断性选择题应只有一个正确答案，而三个错误答案分别指向特定的误解。例如，一个关于倍数的题目可能被设计成让学生因混淆因数和倍数而答错。Barton指出，编写这类问题的关键在于捕捉学生可能犯错误的不同方式，并将其体现在错误选项中。

一旦学生的误解被识别，Eedi平台会将其分配到一条旨在克服这些误解的学习路径上。Eithne被分配到的路径涵盖了八年级的复习内容，并为她在九年级学习几何等主题做好了准备。她说：“这很擅长找出你的弱点和优势，并能理解为什么你在某个领域可能不那么擅长。你会意识到，‘我过去这么多年都做错了。’”

Eedi的内部数据显示，该辅导服务能解决95%的学生误解，而使用该平台的学生普遍表现出更大的数学信心。Eithne的母亲Arianna表示，个性化学习路径的想法非常棒，因为并非所有学生都以相同速度或方式学习。

目前，Eedi团队正在与微软研究人员合作，实施一种基于深度端到端因果推理算法的下一代机器学习模型，该模型将为每个学生推荐个性化的学习路径。微软首席研究员Cheng Zhang解释说：“人们认为所有学生都需要先学韦恩图再学几何，但这可能并非对每个学生都是最佳。每个学生的学习方式都不同。也许对一个学生来说，顺序应该调换，而对另一个学生则需要复习其他主题。”这种下一代算法处于因果机器学习的前沿，将因果关系的概念融入辅助决策的工具中。