IT之家 AI

صنعت مايكروسوفت “طالبًا ذكيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي”: يختبر الدروس للأشخاص الحقيقيين، ويحسّن المعلم الذكي بناءً على الطلاب.

IT Home، 17 أكتوبر: أصدر معهد مايكروسوفت للأبحاث نظام البحث StudentSim في 12 أكتوبر، في محاولة لحل مشكلة رئيسية في تطوير أدوات التوجيه الذكي: كيف يمكن تحديد ما إذا كانت شرحات أو تعليمات أو أسئلة تساعد الطلاب حقًا على…

A conceptual diagram of the feedback loop required to improve an AI tutor. The middle part of the figure shows that a human teacher gives guidance to a real student and receives the student’s feedback, but this feedback is slow, costly, sparse, and hard to scale. On the right panel of the figure, an AI student simulator is trained from real student feedback and serves as a fast proxy for the student during tutor development.
مصدر الصورة · IT之家 AI
شكرًا لمعلومات مستخدمي ITHOME LeoFize على تسليم الأدلة!

IT之家، وفقًا لما تم الإعلان عنه في 17 أكتوبر، أصدر معهد مايكروسوفت للأبحاث نظام البحث StudentSim في 12 أكتوبر،في محاولة لحل مشكلة رئيسية في تطوير أدوات التوجيه الذكي: كيف يمكن تحديد ما إذا كانت شرحات أو تعليمات أو أسئلة تساعد الطلاب حقًا على التقدم دون إجراء تجارب واقعية كبيرة.

غالبًا ما ينظر المدربون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التقليدي فقط إلى "ما إذا كانت الإجابة صحيحة أم لا"، لكن فعالية التعليم تعتمد أيضًا على ما إذا كان الطلاب يفهمون أو يمكنهم تصحيح الأخطاء، وكذلك على ما إذا كانت هناك حاجة لدى الطلاب المختلفين إلى دعم إجابات مختلفة. الدراسات التي يقوم بها المتعلمون الحقيقيون قادرة على الإجابة على هذه الأسئلة، لكنها تستغرق وقتًا طويلًا ومكلفة وصعبة التوسيع، مما يصعب دعم التطوير السريع للنماذج.

A conceptual diagram of the feedback loop required to improve an AI tutor. The middle part of the figure shows that a human teacher gives guidance to a real student and receives the student’s feedback, but this feedback is slow, costly, sparse, and hard to scale. On the right panel of the figure, an AI student simulator is trained from real student feedback and serves as a fast proxy for the student during tutor development.

أطلقت مايكروسوفت لنفس الغرض نظام StudentSim، الذي يعتمد على سجلات المتعلمين المفتوحة وغير المُمَيِّل، لتدريب كل طالب على محاكي طالب ذكي شخصي. فهو لا يحاكي فقط كيف يقوم الطالب بالإجابة بشكل مستقل، بل يحاكي أيضًا تغير ردود فعله بعد الحصول على شرح من المشرف.

**Alt text:** A conceptual diagram of the feedback loop required to improve an AI tutor. The middle part of the figure shows that a human teacher gives guidance to a real student and receives the student’s feedback, but this feedback is slow, costly, sparse, and hard to scale. On the right panel of the figure, an AI student simulator is trained from real student feedback and serves as a fast proxy for the student during tutor development.

قام الفريق البحثي بتقييم المحاكي بناءً على معيارين: "دقة السلوك" و"استجابة التوجيه"؛ حيث يفحص الأول ما إذا كان يقدم الإجابات كما يفعل الطالب المحدد، بينما يفحص الثاني ما إذا كان قادرًا على تحديث الإجابات بشكل منطقي بعد التوجيه.

**Alt text:** Diagram defining the two evaluation criteria used for student simulators. The upper portion shows a problem, “minus 7.3 times 5 equals what.” The lower portion compares a real student and an AI simulator. Both initially answer 36.5, then receive guidance and revise their answer to negative 36.5. Asking whether a simulator’s responses match the recorded student answers is behavioral fidelity. Matching the guidance-induced change is guidance responsiveness.

يستخدم النظام تدريبًا على مرحلتين: أولاً، يتعلم من بيانات الطلاب الكثيرة في نفس المجال بشكل مجهول، لتعلم طرق الإجابة الشائعة وأنواع الأخطاء ووضع التصحيحات بعد التوجيه. ثم يتم التكيف الفردي بناءً على سجلات الطالب الفردية المحدودة. يغطي البحث ثلاثة أنواع من المهام: الشطرنج، الكتابة باللغة الإنجليزية كلغة ثانية، والرياضيات، وقد تم إصدار معيار تقييم StudentSimEval.

**Alt text:** A two-stage pipeline for training personalized StudentSim models from sparse student records. At the top, several students each have limited examples of question-answer interactions and answer revisions following tutor guidance. In the middle, stage one training, records from all students are pooled to learn shared behavioral patterns, including the space of possible responses, common mistakes, and typical revisions after guidance. At the bottom, stage two training, the model is ad

أظهرت النتائج أن StudentSim تتفوق على الخط الأساسي الرئيسي في ثلاثة مجالات. على سبيل المثال، في لعبة الشطرنج، وصلت درجة دقة السلوك إلى 0.5150، ووصلت درجة الاستجابة التوجيهية إلى 0.9067، وهما أعلى من GPT-5.4 والنموذج الخاص بلعبة الشطرنج Maia2.

**Alt text:** Scatter plot comparing three student simulation approaches on behavioral fidelity, shown on the horizontal axis, and guidance responsiveness, shown on the vertical axis. StudentSim is positioned in the upper-right at approximately 0.51 fidelity and 0.91 responsiveness. A prompted GPT-5.4 model has lower fidelity, approximately 0.23, and moderate responsiveness, approximately 0.72. Maia2, a state-tracking model, has moderate fidelity, approximately 0.45, but low responsiveness, appr

في تجارب التعلم المعزز لمرشدات الشطرنج الذكي، بلغت دقة المرشد في التدريب بالتغذية الراجعة من StudentSim 90.5%، وهو أعلى من 75.7% دون تعلم معزز، و71.6% عند استخدام GPT-5.4 للتدريب بالتغذية الراجعة.

**Alt text:** Diagram of reinforcement learning for an AI chess tutor using StudentSim as the feedback source. Each episode begins with a real student’s chess position and previous incorrect move. The AI tutor receives this context and generates guidance describing what and how to teach. A frozen, personalized AI student simulator reads the guidance and produces a revised move. The reward equals the improvement in chess evaluation from the student’s original move to the revised move, and this re

تؤكد مايكروسوفت أن StudentSim ليست منتجًا دراسيًا، ولا يهدف إلى استبدال المعلمين؛ بل يُقدّم إشارات تقييم مبكرة بتكلفة منخفضة وقابلة للتوسيع للمُطورين قبل اختبار الطلاب الحقيقيين.

يقدم موقع IT之家 عنوانًا مرجعيًا

إعلان الإعلانات: يحتوي النص على روابط توجيهية خارجية (بما في ذلك لكن لا تقتصر على الروابط الفوقية، الرموز الثنائية الأبعاد، كلمات المرور، إلخ)، وذلك لتقديم معلومات إضافية وتوفير وقت اختيار، والنتائج مجرد مرجع فقط، جميع المقالات التي تحتوي على روابط خارجية في موقع IT Home تحتوي على هذا الإعلان.

المصدر الأصلي

IT之家 AI

ملاحظات المحتوى

النشر الأصلي والحقوق تعود إلى المصدر.

ترجمة آلية · يُرجى الرجوع إلى الأصل