learner_agency_simulator：用于压力测试自适应支持策略的透明学习者交互模拟器
learner_agency_simulator 是一个用于压力测试自适应支持策略的透明学习者交互模拟器，允许合成学习者请求、接受或拒绝帮助。该工具追踪状态占用、干预负担及首次掌握时间，包含 33 个通过的单元测试，旨在验证策略结论在假设变化下的稳健性。
#研究/论文
GitHub · AI in 教育AI 评分3333 GitHub · AI in 教育AI 评分2828 UCI 697 辍学预测模型责任评估
该研究对基于 UCI 697 数据集的入学时辍学概率模型进行了责任评估，主要留出集报告 ROC-AUC 为 0.8316，Brier 分数为 0.1447。评估涵盖歧视、校准及子群误差模式，但受限于治理证据缺失，结果仅作为测量证据，不构成部署或公平性认证。
GitHub · AI in 教育AI 评分3535 devissaputra/causal_learning_analytics：OULAD 第 30 天因果学习分析
该研究基于 OULAD 数据集，考察第 30 天仍符合条件的学习者中，提交至少一次非银行评估与有利最终结果之间的调整对比。记录的 Hájek 对比值为 0.3861，全重拟合 bootstrap 区间约为 0.3242 至 0.4447。重叠加权敏感性分析得出 0.3261，但分析指出存在极端权重和残余不平衡，未测量混杂因素阻碍了因果主张。
ETR&D 教育技术研究与发展AI 评分4242 主动学习课堂中原生多模态学习分析系统的生态效度验证
一项针对主动学习课堂（ALC）原生多模态学习分析系统的实地评估显示，ALC 组（N=112）的单元后测成绩显著高于历史对照组（N=121）。确认性因子分析支持了该系统的学生层面测量结构，且实时 RTI 系统信号与行为、注意力指标相符。
欧盟委员会教育总司精选AI 评分7272 欧盟发布 PISA 2025 首份分析：三分之一学生阅读或数学未达标
欧盟委员会发布 PISA 2025 首份欧盟层面分析，显示 33.9% 的学生数学、31.3% 阅读和 25.9% 科学未达最低能力水平。报告指出数字干扰、AI 非批判性使用、家长参与度下降及教师短缺与成绩下滑相关，并强调需在 11 月发布的教育方案中应对这一趋势。
推荐理由：欧盟基于 PISA 2025 数据揭示基础技能下滑与教师短缺现状，为后续教育政策制定提供实证依据。
ETR&D 教育技术研究与发展AI 评分4242 高等教育师生生成式人工智能准备度与感知量表（GenAI-RP）的开发与验证
研究开发了针对高等教育师生群体的生成式人工智能准备度与感知量表（GenAI-RP），并通过验证性因素分析（CFA）进行验证。该量表包含教育准备度、感知益处和感知挑战三个子量表，题目针对师生不同角色进行了定制。
Hechinger Report · AI 专题精选AI 评分8585 多伦多大学研究：Khanmigo AI 导师未显著提升田纳西州中学生数学成绩
多伦多大学研究人员对田纳西州 18 所中学进行为期两年的随机对照试验，发现使用 Khanmigo 的干预组数学成绩虽优于常规补救班，但提升幅度与无 AI 辅助的 Khan Academy 练习相当，未体现额外价值。
推荐理由：研究揭示了AI导师在提升数学成绩上未显著优于传统练习，且学生因抗拒提问而低参与度，为教育AI落地提供关键实证参考。
Hechinger Report · AI 专题精选AI 评分7575 新研究显示 AI 导师结合重复练习可提升初中生数学成绩
多伦多大学与宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员开展了一项涉及 6000 多名田纳西州初中生的实验，测试 AI 导师在数学分数练习中的作用。结果显示，采用 AI 导师讲解错误并要求连续三次答对同一技能的“掌握式学习”组合，比传统计算机教学高出约 3 个百分点。该优势主要体现在较简单的分数题目上，未延伸至更具挑战性的问题，且实验仅持续 50 分钟，长期效果尚不明确。
推荐理由：研究通过 6000 名初中生实验发现，AI 导师结合重复练习能带来约 3 个百分点的分数提升，为 AI 辅助学习提供了实证参考。
Hechinger Report · AI 专题精选AI 评分7373 WestEd 评估基于结果的合同：部分教育干预产生可测量学业增益
WestEd 对加州、佛罗里达、密西西比和德克萨斯州 8 个早期采用学区的辅导和教育技术项目进行了独立评估，发现 3 项干预产生了可测量的学业增益。研究指出，一项由人工智能驱动的阅读软件对二年级学生有效，但对高年级小学生无效，且评估无法确定增益是源于合同机制还是学区获得的约 8 万美元实施支持。
推荐理由：WestEd 对 8 个学区的独立评估显示，基于结果的合同在部分干预中产生了可测量的学业增益，但无法完全归因于合同本身。
Grammarly Blog · 教育精选AI 评分7272 佛罗里达大学教授重构AI写作作业：一项同行评审研究揭示学生使用模式
佛罗里达大学Brian Harfe教授在《TechTrends》发表研究，分析310篇学生论文中AI文本的使用情况。研究采用Grammarly Authorship工具追踪文本来源，发现学生平均保留76%的AI生成草稿，且学术表现较好的学生修改幅度更大。
推荐理由：研究通过词级溯源数据揭示学术表现与AI文本修改深度的关联，为高校制定AI写作政策提供实证依据。
Futurity · 教育AI 评分5858 华盛顿大学研究：教师如何看待课堂中的 AI
华盛顿大学团队对科罗拉多州奥罗拉公立学校22名教师进行访谈，研究教师对课堂 AI 的看法。结果显示教师态度矛盾，认可 AI 能减轻重复性任务的工作量，但担忧其会侵蚀教学的社交属性。
GitHub · AI 辅导AI 评分2828 handsomeZR-netizen/electrical-lab-core-algorithm 开源电学实验多模态辅导核心算法原型
handsomeZR-netizen/electrical-lab-core-algorithm 开源了电学实验多模态辅导核心算法原型，集成电路 JSON 表示、MNA 直流求解、错误诊断及 HACP 风格教学反馈。该 Python 项目通过 CLI 工作流实现从物理仿真到教学干预的闭环，支持检测开路、短路及仪表误接等课堂高频问题，并输出启发式提示、直接纠错和教师介入建议。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分1515 初中数学课程学习进阶研究的基于智能体的建模框架
该研究提出了一种用于初中数学课程学习进阶研究的基于智能体（Agent-based）建模框架。该框架旨在通过模拟分析学生在数学学习过程中的认知发展轨迹，为理解学习进阶提供新的方法论支持。
IJAIED · AI 在教育中的应用精选AI 评分6262 生成式AI对研究生专业写作生产力与质量的影响研究
卡内基梅隆大学的一项混合方法研究考察了生成式AI辅助对27名研究生专业写作任务的影响。结果显示，经过课堂指导后使用生成式AI，学生完成研究及写作任务的中位时间从150分钟降至65分钟，评分质量从91.67%提升至95.83%。研究还发现，非母语英语学生在AI辅助下的写作质量显著提升，缩小了与母语学生的差距，呈现出明显的均衡效应。
推荐理由：研究提供了研究生课堂中生成式AI辅助写作的实证数据，展示了其对非母语学生写作质量的提升作用。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分4242 师范生在 AI 支持学习环境中的能动性：Q 方法论研究
该研究采用 Q 方法论，考察师范生在课堂管理课程中与对话式 AI 聊天机器人 Cipherbot 互动时的能动性协商过程。研究指出，GenAI 的引入使传统学生能动性概念演变为强调人机协作的“分布式能动性”，师范生需在利用 AI 辅助的同时保持批判性思维，以维护学术原创性与伦理实践。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分4242 生成式 AI 融入编程教育的文献综述
基于 PRISMA 2020 和 Kitchenham 方法论对 40 项实证研究的系统综述表明，ChatGPT 和 GitHub Copilot 等生成式 AI 工具在编程教育中的成功整合依赖于有意的教学策略和结构化流程。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分4040 智能辅导系统在运动技能学习中的应用：基于 Harrow 分类法的系统综述
该研究对用于运动技能学习的智能辅导系统（ITS）进行了系统文献综述，采用 Harrow 分类法及技能连续体框架分析其现状。结果显示，现有 ITS 主要支持精细、封闭、内部节奏及离散型简单技能，且侧重于技术协调性，普遍缺乏针对不同任务促进技能熟练度的考量。研究建议未来探索粗大、开放型技能及整合力量、柔韧性等身体素质的训练任务。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分4242 IRead：基于 LLM 的交互式教科书阅读工具
研究人员开发了交互式教科书阅读工具 IRead，利用 LLM 结合可视化与交互技术增强学生阅读体验。该工具包含反映内容的概念树及基于阅读历史生成问题的 AI 问答机器人。基于 Bloom 分类法和 ARCS 模型的用户研究表明，简洁直观的概念树等可视化手段能有效支持学生的阅读过程。
IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分4242 CoBi：K-12 课堂 AI 协作支持系统的可行性与实施完整性研究
研究团队在 6 个初中班级对 61 名学生进行了 CoBi 系统的技术可行性与实施完整性测试。CoBi 利用语音识别生成非评价性可视化，支持学生反思协作行为。研究发现师生认可其价值，但高完整性使用需大量教师专业学习。
IJAIED · AI 在教育中的应用精选AI 评分6565 LLM 作为协作学习伙伴：一项关于大学生论证写作能力的探索性研究
该研究在卡内基梅隆大学的一门社会科学入门课程中，让 154 名大学生在学期内五次完成“写作-LLM 批判-修改”的协作任务。结果显示，学生的论证写作、提示词工程及回应反馈能力均显著提升，且对 LLM 协作持积极态度。
推荐理由：研究展示了 LLM 协作写作对大学生论证能力的提升效果，为课堂设计提供了可参考的实证依据。