# Gemini Guided Learning 随机对照试验：在塞拉利昂等地提升参与度并加速学习

- 来源：Google DeepMind：Blog（RSS）
- 发布时间：2026-06-08 21:04
- AIHOT 分数：56
- AIHOT 标记：精选
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmq6niqv20a1osl5iixuej5ea
- 原文链接：https://deepmind.google/blog/measuring-the-impact-of-learning-with-ai-in-sierra-leone-and-beyond

## 精选理由

对教育行业是个有力信号，RCT数据扎实，但效应量不算大，且高基础学生受益更多，公平性挑战还在。

## AI 摘要

一项在塞拉利昂等地开展的随机对照试验显示，Gemini 的 Guided Learning 功能能够提升学生参与度并加速学习。

## 正文

Gemini 的引导式学习：塞拉利昂随机对照试验的结果 — Google DeepMind

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Gemini

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世界模型与具身 AI

Genie 3 生成并探索交互式世界 Gemini Robotics 感知、推理、使用工具并交互

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Gemma 大规模构建负责任的 AI 应用

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2026 年 6 月 9 日 责任与安全

在塞拉利昂及更广范围内衡量使用 AI 进行学习的影响

Zoubin Ghahramani

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今天，我们分享一项随机对照试验（RCT）的结果和技术报告，该试验与 Fab AI 合作开展，并得到了塞拉利昂教育部的支持¹。在八周的时间里，我们评估了 Gemini 中的引导式学习对塞拉利昂洛科港区 12 所学校的 1,763 名初中生在数学学习上进步的影响。

我们力求创新并改善服务交付，但也必须严格研究我们创新的结果……因此，我很高兴我们现在有强有力的证据表明，精心设计的 AI 可以帮助改善学习成果，支持我们众多辛勤工作的教师。

Conrad Sackey

塞拉利昂基础与高中教育部长

这项预先注册的试验结果表明，AI 可以成为强大的教学伙伴——不是取代教师，而是拓展他们的教学覆盖面。本研究是我们持续努力的一部分，旨在为 AI 对教学的影响建立全球性的证据基础。

超越答案引擎：保护批判性思维

一个普遍的担忧是，生成式 AI 可能成为学生的捷径，有可能绕过深度学习所需的、具有挑战性但又至关重要的认知努力。引导式学习正是为应对这一担忧而设计的：它建立在 LearnLM 多年研究和工作的基础上，以教育学理论为根基，并专门进行了调优，优先注重建立理解，而非直接提供答案。

来自塞拉利昂的数据表明，这一方法是有效的。对试验期间交换的超过 113,000 次互动进行分析后发现，学生在 91.4% 的对话中使用该工具来建立概念性理解，而非单纯地寻求解答。Gemini 在 76% 的消息中以提出引导性问题作为回应，仅在 2% 的情况下直接提供解决方案。这种“苏格拉底式”的互动确保了认知上的重担仍然由学生承担。

以教师为主导的干预措施

本试验的成功建立在 AI 与教育工作者之间的合作之上，教师始终是整个体验的核心。教育工作者设计课程、设定目标，并主持推动学习的课堂讨论。

在焦点小组中，教师们报告称 Gemini 也支持了他们自身的专业成长。通过使用该工具进行备课，他们发现了讲解分数等熟悉主题的新方法。许多人描述了自己从“讲授者”向“引导者”的转变，在教室中走动，支持结对的学生自主探索学习历程。

为了帮助他人实施类似项目，我们发布了一份教师培训指南，其中包含与 Fab AI 合作编写的材料，以及本研究所使用的具体方案。

衡量影响

定量结果十分显著。与对照组相比，使用引导式学习的学生在数学成绩上提高了 +0.258 个标准差。在实际意义上，这相当于在八周试验期间取得了大约 1.2 到 1.7 年的常规学习进步。

在试验期间，教师将Gemini融入约一半课程以达到12小时目标的学生班级中，学生取得了更高的收益——大约相当于1.8至2.5年的学业进步。参与度也异常高：69%的学生达到或超过了使用目标，远高于自愿使用教育技术通常5%的比例（即著名的“5%难题”）。这意味着学生不仅积极参与，而且更享受上课。

除了数据之外，我们还观察到了行为上的深刻转变。学生们反馈称更享受数学学习，并在常规教学之外积极参与学习。关键的是，随着时间的推移，他们的对话和提问变得更加以学习为导向，转向技能培养而非寻求直接答案。具体而言，到试验最后一周，技能培养类提问从第一周的68%上升至90%，而寻求答案类提问从25%降至10%，证明学生不仅仅想要答案，他们想要理解是如何得出答案的。

为了进一步理解Guided Learning对学生学习的影响，我们正在全球范围内开展一系列额外的预注册随机对照试验（RCT）。为了推进开放科学并传播及时见解，我们还与Fab AI合作发布了一份关于我们RCT方法的操作手册，旨在帮助他人根据自身需求和情境开展更快、可扩展的研究——以发现紧跟技术进步的有力本地化证据。我们将在完成后续RCT后继续发布我们的结果和经验，以构建更全面的跨国证据基础，希望这能为整个学习生态系统中AI的负责任发展提供参考。此外，我们对全球人工智能学习联盟（GAILA）的支持将通过集体行动加速这些承诺及其他承诺的实现。

前进之路

尽管这些结果令人鼓舞，但它们也凸显了“成就差距”这一挑战。虽然大多数学生受益，但那些在试验开始时数学基础较好的学生受益最多。这强调了一个重要需求：为最需要的学生提供能带来最大收益的工具。

展望未来，我们计划将这些试验扩展到其他国家，并更深入地探索元认知和关系智能等领域，以获取更全面的视角，揭示学习过程中细微的复杂性。通过将教师主导的课堂中学生之间的关系基础与AI的个性化、支架式能力相结合，我们能够帮助确保技术成为连接所有人获得有意义学习机会的桥梁。

我们还获得了Google.org和盖茨基金会的支持来开展这项试验。EducAid、Laterite和Oxford MeasurEd也与我们进行了合作。

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