Gemini 如何帮助课堂上的学生和教师

2026年10月29日

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来自英国和意大利的新研究显示,Gemini 能够提升学生的学习效果,并帮助教师在课堂上促进更主动的学习。


Kevin McKee

Google DeepMind 教育 AI 评估负责人

Amanda Rosenburg

Google for Education 专职研究员

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A teacher crouching next to a student seated at a desk as they talk. In front of the student are papers and a laptop. 收听文章 [[duration]] 分钟 此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段

我们正在分享关于 Gemini 如何支持英国和意大利各地课堂中学生与教师的新研究结果。我们的研究表明,AI 辅导能够提供有效的数学支持,而使用 Gemini 共同设计课程的教师则报告称学生参与度更高、自身福祉也有所改善。您可以阅读我们的完整技术报告和实施报告,进一步了解这些工具在不同教育环境中的运作方式。

摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。
  • 我们通过在英国和意大利开展的研究试验,研究了 Gemini 如何支持学生和教师。
  • 我们在英国的试验表明,对许多学生而言,AI 辅导提供的数学支持可与人类辅导相媲美。
  • Gemini 帮助意大利的教师设计互动课程,从而提升学生参与度和同伴小组协作。
  • 这些发现表明,AI 工具能够减轻教师压力,并在课堂上促进主动学习。
摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。

我们研究了 Gemini 如何帮助英国和意大利的学生和教师。在英国,使用 AI 数学辅导的学生表现与接受人类辅导的学生相当,他们学会了逐步解决问题。在意大利,教师使用 Gemini 规划课程,这带来了更多小组讨论、更高的学生参与度,以及教育工作者日常压力的减轻。这些发现表明,当 AI 支持教师并鼓励课堂上的主动学习时,其效果最佳。

摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。

探索其他样式:

当技术为启发式教学和深度学习创造空间时,它才能最好地服务于教育。为了更好地了解 AI 工具在日常教育环境中的表现,过去一年里,我们与英国和意大利各地课堂的教育工作者和研究人员携手合作。

从测试一对一的 AI 数学辅导,到分析数千小时的课堂协作,今天我们分享的新研究结果展示了这项技术对教与学过程的影响。综合来看,结果表明,在人类监督下负责任地使用时,使用 Gemini 能力的 AI 辅导能够为英国学生提供与人类辅导相当的支持;而在意大利,Gemini 本身能够促进更具协作性的课堂,并支持教师的福祉。

英国:规模化可靠、有效的数学辅导

要真正了解学生学习是如何被塑造的,我们需要在不同课堂环境中对其进行长期研究。我们此前曾与 Eedi 开展了一项 探索性研究,发现 AI 辅导能够在真实课堂中有效运作。该研究测试了一款结合 Gemini 能力与 Eedi 学习平台的 AI 辅导工具,旨在识别学生的具体错误并引导他们自行纠正。

今年,我们着手更好地理解 Gemini 的教学能力,以及学生在结构化数学课程中学习的细微之处。我们在英国开展了一项为期 10 周的随机对照试验(RCT),覆盖 1,100 多名学生(12 至 15 岁),通过 Eedi 学校平台上的课程来衡量他们的数学学习收益。教育工作者积极参与了研究的每个阶段——教师在课堂上监测学生进度并提供实际支持,辅导人员则通过平台对学生进行一对一指导。

每当学生答错一道题,他们会获得三种支持之一:静态提示、人类辅导人员的帮助,或结合 Eedi 教学资源与 Gemini 的互动式 AI 辅导。为确保教学质量,人类专家在 AI 回复传达给学生之前会实时审核每一条回复。虽然考试分数并非衡量学习成果的唯一标准,但在试验期间,我们通过 Eedi 平台上的常规作业、阶段性测验和独立的 STAR 标准化测试来跟踪他们的进步。

这项试验揭示了模型质量和学生表现的重大飞跃。与去年的研究相比,Gemini 的教学质量提升了近 25%,专家评审员的直接通过率从 76% 提高到 95%。在平台内任务和阶段性测验中,接受 AI 辅导的学生表现与接受人类辅导的学生相近。同样重要的是,AI 辅导促进了主动思考而非走捷径:遵循我们提供的教学提示,Gemini 在近 99% 的会话中引导学生而非直接给出答案,学生在超过 85% 的对话中自己完成了数学解题过程。

虽然使用 AI 辅导在每日课堂任务和测验中带来了明显提升,但在同一试验期内,这些提升并未体现在 STAR 标准化测试成绩上。经过进一步探索,我们认为这可以归因于逐步辅导在每个问题上比使用简单提示花费更多时间。因此,试验中的学生每次会话解决的总题数更少(AI 辅导平均约 14 题,而静态提示为 19 题)。在 10 周内,这种较低的题量意味着学生覆盖的课程材料总量更少——即使他们的学习节奏和理解能力有所提高——这表明试验时长不足以覆盖 STAR 测试所涉及的广泛主题范围。为了进一步研究这一趋势,我们正在探索覆盖整个学年的后续试验,同时扩展我们的衡量指标,以更好地理解是什么驱动了有意义的学习及最终成果。

你可以在我们的完整 技术报告.

意大利:打造更活跃的课堂

继我们在意大利北部的初步试点之后,我们与慈幼会学校网络以及罗马宗座慈幼大学合作,在31所学校开展了一项为期一年的研究。我们与涵盖小学、中学和职业教育的1600名教师(代表超过24500名13至18岁的学生)共同学习,通过收集课堂活动以及关于有无Gemini for Education辅助备课的自我报告,来了解AI如何支持课堂动态、学生参与度以及 在意大利北部的初步试点,我们与慈幼会学校网络以及罗马宗座慈幼大学合作,在31所学校开展了一项为期一年的研究。我们与涵盖小学、中学和职业教育的1600名教师(代表超过24500名13至18岁的学生)共同学习,通过收集课堂活动以及关于有无 Gemini for Education 了解 AI 如何支持课堂动态、学生参与度和教师福祉。

研究结果表明,当教育工作者始终处于课堂与学习的中心时,AI 的效果最为显著。当教育工作者使用 Gemini 共同设计课程时,他们表示在教学和备课中比平时更有创造力(使用 Gemini 时为 79%,不使用 Gemini 时为 30%)——这一转变有助于改变课堂动态。传统的课堂讲授减少了 38%,为工作坊、小组活动和同伴讨论腾出空间,学生主导的协作学习几乎增至三倍。反过来,学生对教师所创造的协作环境和主动学习课程反应积极。在教师与 Gemini 共同设计的课程中,更多学生积极参与课堂(学生自报的参与度从 77% 升至 84%),同时更频繁地就多元观点展开辩论,并对自己的学习承担起更大的主导权。

除了改善课堂动态之外,研究还显示这对教师福祉产生了有意义的影响。教育工作者往往背负着仅靠自身精力来维持课堂参与度的沉重负担,但在与 Gemini 共同规划的课程中,这种依赖下降了 66%。相反,由活动设计本身而非教师来驱动参与度的课程增加了一倍多(从 23.2% 升至 52.2%),由课堂自身的势头来维持,并减轻了每天保持学生参与度所带来的部分压力。

即使是在备课时间紧张的日子里,有AI作为思维伙伴来调整材料,也为教育工作者提供了所需的支持,让他们能够专注于最重要的事情:指导并与学生建立联系。有关实施和研究的更多细节,可在慈幼会CNOS-FAP基金会实施报告中找到。 报告.

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