无需等待即可反馈：在大型数学课堂上试用生成式 AI 实践平台

及时而具体的反馈是对学生学习影响最大的因素之一，但在大型电气工程课程中很难维持，因为学生与演示者的比例很高，陷入困境的学习者可能要等上几天才能找出方法错误的原因。生成人工智能（GenAI）提供了一种扩展对话反馈的方法，但用它来对评估的工作进行评分会引发信任和责任问题，而让人类参与循环以确保其判断会重新引入延迟，从而侵蚀反馈的价值。其结果是，反馈如此具有影响力的即时性和使其值得信赖的人为监督之间存在紧张关系。在这项工作中，我们着手通过设计和试点 GenAI 实践平台来解决实践中的这种紧张局势，该平台在自我指导的实践过程中提供即时的、支架式的反馈。这将人工监督从实时评分转移到解决方案的预先验证。我们的目标是了解学生如何使用该工具，他们如何看待其反馈的价值和可靠性，以及哪些课程可以转移到其他工程学科。