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本文探讨了AIED研究中缺乏对LLMs计算和环境成本标准化报告的问题，回顾了396篇AIED 2025会议论文，并提出了一种开源方法来测量和报告这些影响。
Google DeepMind的最新研究探讨了AI如何在塞拉利昂支持教育工作者，那里日益增长的学生人数超过了可用的教师数量，旨在扩展教师的影响力而不取代他们的专业知识。
在塞拉利昂进行的一项预先注册试验发现，AI驱动的 Guided Learning 显著提高了数学成绩，在八周内实现了1.2至1.7年的进步，同时教师报告称其专业成长得到加强，并转向了引导者角色。
斯坦福法学院的一项研究发现，在盲评中，法学教授更喜欢AI生成的答案，而不是由同事教师撰写的答案，AI在直接对决中赢得了75%的胜率，这表明AI有潜力改变法律教育。
本文针对AI增强型课堂提出了一种可解释的决策层，通过结合教师和学生反馈，在不使用成绩的情况下对需要关注的课程主题进行排序。该方法能够揭示孤立学习者，并在初步研究中与教师关注点保持一致。
本研究报告了一项对72名高等教育从业者的横截面调查结果，探讨了基于DOT框架的AI融入教学的信念与行为。结果显示，受访者对AI作为教学支持持积极态度，同时揭示了设计导向理论与实际实施之间的差距。
OpenAI 正在扩展其 Education for Countries 计划，与爱沙尼亚、希腊、意大利等国家合作，在学校部署 ChatGPT Edu 和 Codex 等人工智能工具，重点关注研究驱动的部署、本地化工具以及教师培训，以了解人工智能对学习的影响。
本文介绍了 Adesua，一个基于 WhatsApp 的 AI 教学助手，用于西非的科学教育，它结合了检索增强生成与精选教科书和考试题目。在加纳进行的一项为期 6 个月的可行性研究显示，感知有用性较高（93.75% 的帮助率），但样本量较小。
本文介绍了 EDU-CIRCUIT-HW 数据集，用于评估多模态大语言模型在真实大学级 STEM 手写解答上的表现，揭示了显著的识别局限性，并提出了一种结合自动化识别与极少人工监督的混合方法，以增强评分的鲁棒性。
OpenAI与美国教师联合会启动AI教学国家学院，这是一项为期5年的计划，将培训40万名K-12教育工作者（约占美国教师总数的十分之一）在课堂中使用和整合AI。OpenAI提供1000万美元的资金和资源支持，并获得Microsoft、Anthropic和美国教师联合会的支持。
OpenAI分享了教育工作者关于将ChatGPT等人工智能工具融入教学的观点,包括利用AI提供语言支持以及教导学生批判性思考AI生成内容的方法。