人工智能與數字教育觀察
AI and Digital Education Spectator

AI協助助教寫評語:修訂稿進步,後測未見顯著差異

研究在354名大學生的入門經濟學課程中,比較助教自行撰寫評語與使用FeedbackWriter建議的評語,共處理1,366篇稿件。助教可採納、修改或刪除AI建議;收到AI輔助評語的學生,修訂稿質素較佳,評語亦較具體可行,但後測成績未見顯著差異。研究的修訂稿評分主要依賴語言模型,並以部分真人評分核對,作品改善未必代表知識保留。

論文原文

AI-Mediated Feedback Improves Student Revisions: A Randomized Trial with FeedbackWriter in a Large Undergraduate Course

論文與相關資料

ACM正式論文記錄
研究及來源資料
研究來自哪裏?
University of Michigan
地域視角
世界各地研究 · 國際
DOI
10.1145/3772318.3791121
期刊/研討會
ACM CHI 2026同儕評審會議論文
類型
隨機交叉試驗;354名經濟學學生、11名助教;兩次文章作業
研究/內容地區
美國
學習領域
個人、社會及人文教育
原文日期
2026-04-13
最近核實
2026-09-11
研究來源分類
研討會
作者
Xinyi Lu、Kexin Phyllis Ju、Mitchell Dudley、Larissa Sano、Xu Wang
學習階段
高等教育
研究領域
人文與藝術、學習與認知、教學與評估、人工智能素養
研究對象
學生、其他成人
分類說明
354名經濟學學生及11名助教;助教是否同時為在職教師或研究生未交代,暫列其他成人並保留角色說明。