在以往典型的大学物理课程中，学生们需要通过快速记笔记、努力完成作业，为艰难的考试复习。想象一下，如果有一位辅导老师可以随时回答问题，从不厌烦，也从不评判，学生们是否可以学习到更多的物理知识？下面老师就给大家介绍一下哈佛大学教授为物理课程定制的人工智能导师。

一、哈佛大学教授为物理课程定制人工智能导师

近期，哈佛大学(Harvard University)的一项研究得出的意想不到的结论，该研究考察了去年秋天一门大型热门物理课程中学生与定制的人工智能聊天机器人合作的学习效果。与更典型的“主动学习”课堂(学生以小组形式向人类教师学习)相比，人工智能支持的学习效果出人意料地好。

这项研究由哈佛大学的物理学讲师Gregory Kestin和Kelly Miller领导，在研究之前，研究小组利用他们在教学和内容方面的专业知识，为人工智能辅导员精心设计了每节课的教学指令，使其表现得像一位经验丰富的教师。

这项经机构审查委员会批准的研究于2023年秋季进行。近200名学生同意参加，分为两组，每组连续几周上两节物理课。在第一周，第一组参加了由教师指导的主动学习课堂课程，而第二组则在家里参加了由人工智能支持的课程，该课程采用了平行的、以研究为基础的设计;第二周的条件则相反。

研究人员通过前测和后测比较了每种课程的学习效果，以衡量学生对内容的掌握程度。他们还询问了学生对每种教学方式的参与度、对每种教学方式的喜爱程度、学习动力以及如何评价自己的心态。

二、哈佛物理课程人工智能导师的

根据初步研究分析，人工智能辅导组学生的学习成绩提高了一倍左右。研究人员认为，与课堂学习相比，学生能够通过人工智能辅导获得个性化的反馈和自我节奏，这是人工智能辅导的优势所在。

研究人员表示这项实验显示了人工智能辅导，为学生首次接触具有挑战性入门课程的优势。如果人工智能能在课外有效地向学生传授入门材料，那么宝贵的课堂时间就可以用来培养高阶技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组合作。

但需要注意的是，虽然人工智能有可能为学习注入新的动力，但人工智能辅导员不应该替学生思考，而应该帮助他们培养批判性思维能力。

在今年秋季，哈佛大学的数学讲师Eva Politou将在数学21a(微积分多变量)课程的工作坊部分引入人工智能辅导员，该课程通常由本科生课程助理教授。每周，学生都可以就特定主题提出问题，并在人工智能辅导员的指导下寻找答案。

同时，德里克博克教学中心(Derek Bok Center for Teaching and Learning)也与哈佛大学信息技术部合作，在今年秋季一些大型入门课程中使用类似的人工智能聊天机器人，未来，将使哈佛大学的任何教师都能将辅导机器人整合到自己的课程中。

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