An Explainable AI Assistant for Introductory Programming Education: Improving Feedback Reliability with Instructor-AI Collaboration
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
提出一种可解释AI驱动的课堂助手，通过分析学生代码、映射逻辑错误到教师识别的误解并提供教师撰写的反馈，提高入门编程课程中反馈的可靠性和可解释性。
2026-06-12 cs.AI cs.CY cs.ET
ClassCode: An Interactive Teaching and Learning Environment for Programming Education in Classrooms
随着对计算机素养和编码技能的需求不断增长，编程教育变得越来越重要。尽管交互式在线学习系统越来越受欢迎，但学校中的许多编程课程并没有改变传统课堂设置的教学形式。我们在这里看到了两个研究机会。学生可能有不同的专业知识和编程经验。因此，特定的内容和教学速度可能会让有经验的学生分心，也可能会让初学者感到沮丧。在一个大教室里，教师无法监督每个学生的学习进度，并且很难将教材与每个学生的理解水平相匹配。我们推出ClassCode，这是一个为课堂编程教育量身定制的基于网络的环境。学生可以按照自己的进度参加教师准备的在线教程。然后，他们可以通过在教程中进行交互式编码练习来加深理解。ClassCode跟踪每个学生的所有互动，并将其汇总给教师。这是一份进度报告，便于教师在现场提供额外的解释或修改课程材料。我们的用户评估通过一个小型讲座和专家评审，由教师和助教证实了ClassCode的潜力，揭示了它如何解决大学现有编程课程中的问题。
2020-01-22 cs.CY cs.HC
"Bespoke Bots": Diverse Instructor Needs for Customizing Generative AI Classroom Chatbots
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文研究了教师如何根据自身需求定制生成式AI课堂聊天机器人，发现教师优先考虑与课程内容和教学策略对齐的自定义能力，且不同课程规模、学科和教学风格影响优先级差异。
2026-02-10 cs.AI cs.CY cs.HC
Towards AI Agents for Course Instruction in Higher Education: Early Experiences from the Field
Department of Computational and Data Sciences, Indian Institute of Science (IISc), Bangalore 560012 India（计算与数据科学系，印度科学研究院（IISc），班加罗尔）
本文报告在IISc研究生云计算课程中部署LLM驱动的讲师智能体作为主要授课者的早期经验，提出教学与分析框架，并通过参与度指标揭示学生从广泛探索到深入探究的参与演变，证明其可促进反思性学习与可扩展的高质量教育。
2025-10-23 cs.AI cs.CY cs.HC
To Police or to Guide: How Higher Education Computer Science Instructors Design and Implement Generative AI Policies
University of Michigan School of Information（密歇根大学信息学院）
研究高等教育计算机科学教师如何设计和实施生成式人工智能政策，通过对13位美国教师的访谈发现，现有政策侧重评估防人工智能，未直接关注学生学习，还加重教师负担、恶化师生关系，进而给出更具学习导向的政策建议。
2026-07-22 cs.CY
A large language model-assisted education tool to provide feedback on open-ended responses
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory（约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室）；Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
本文提出一款基于大语言模型的教育工具，在教师定义标准引导下自动为开放式问题回答提供快速个性化反馈，并开源了Web应用和Jupyter Notebook小部件两种实现。
2023-07-25 cs.AI cs.CY
Closing the Loop: An Instructor-in-the-Loop AI Assistance System for Supporting Student Help-Seeking in Programming Education
MPI-SWS（德国马克斯·普朗克计算机系统研究所）
本研究提出一种教师在环的AI辅助系统，通过整合AI提示与升级机制，帮助学生在AI支持不足时寻求教师反馈，提升编程教育中的帮助质量。
2026-01-26 cs.CY
AI Literacy for Community Colleges: Instructors' Perspectives on Scenario-Based and Interactive Approaches to Teaching AI
Computer Science（计算机科学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本研究通过焦点小组调查社区学院教师对互动式无代码AI素养课程AI User的评价，发现教师偏好模拟真实场景的探索性任务和互动演示，并揭示了脚手架、可访问性及多模态支持方面的设计挑战。
2025-11-07 cs.AI cs.CY
Prompting the Professoriate: A Qualitative Study of Instructor Perspectives on LLMs in Data Science Education
本研究通过访谈42名教师，揭示了数据科学教育中对LLM乐观与担忧并存的务实态度，并展示了AI感知评估等教学创新，以帮助教育者适应技术变革。
2025-09-14 cs.CY
Improving Teacher-Student Interactions in Online Educational Forums using a Markov Chain based Stackelberg Game Model
随着互联网的迅速普及，教育领域在学生和教师如何在课堂上互动方面发生了巨大的变化。在线学习现在有不止一种形式，包括利用技术来加强面对面的课堂，结合面对面会议和在线工作的混合课堂，以及完全在线的课程。此外，在线课堂通常由在线教育论坛（OEF）组成，学生和教师在论坛上讨论开放式问题，以更好地了解主题。然而，经验研究一再表明，这些在线课程的辍学率非常高，部分原因是注册学生缺乏动力。我们在两个学期的研究生水平的课程与OEFs的学生行为进行实证比较。我们确定的关键参数，如有效的激励设计，学生的异质性，和超级海报现象的动态OEF。出于实证观察，我们提出了一个分析模型的基础上连续时间马尔可夫链（CTMCs）捕捉教师-学生的互动OEF。使用CTMC的集总性的概念，我们计算稳态和瞬态概率以及教师和学生的预期净回报。我们制定了一个混合整数线性规划，认为OEF作为一个单一的领导者，多个追随者Stackelberg游戏。通过模拟，我们观察到学生在参与中表现出不同程度的非单调性（随着教师参与度的增加）。我们还研究了教师偏见和预算对学生参与水平的影响。我们的模型展示了经验观察到的超级海报现象在某些参数配置下，并建议教师最大限度地提高学生参与开放式教学的最佳计划。
2021-11-25 cs.CY cs.GT
An LLM -Powered Assessment Retrieval-Augmented Generation (RAG) For Higher Education
Nottingham Trent University（诺丁汉特伦特大学）；London South Bank University（伦敦南岸大学）
本研究提出基于RAG架构的大语言模型驱动评估系统，通过整合评分标准和范文生成高质量反馈，实现大规模、一致的评估反馈，提升学生自主学习能力。
2026-01-05 cs.CY
A Comparative Analysis of Institutional and Course Generative AI Policies within Higher Education: Implications for Instruction in Computing Education
George Mason University（乔治梅森大学）；Montgomery College（蒙哥马利学院）
本文针对高等教育中机构与课程的生成式人工智能政策做比较分析，通过对美国研究密集型高校的机构及课程大纲指导进行二次分析，发现机构虽倾向使用，但课程层面采用谨慎，还提出以教师为中心的框架来指导GenAI未来应用。
2026-07-15 cs.AI cs.CY
Adoption-Ready Project-Based Learning for Computing Education: The FORAP Framework and a Multi-Scale Project Portfolio
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；Clarkson University（克拉克森大学）；Louisiana State University（路易斯安那州立大学）；UT San Antonio（圣安东尼奥大学）
该研究提出 FORAP 框架及多尺度项目组合，旨在解决计算教育中 PjBL 采用受限问题。通过围绕特定项目组织包并配备相关材料，经多所大学 44 次课堂试验验证，能助力教师设计、采用或改编 PjBL 项目，减少技术障碍，提供实用指导。
2026-07-14 cs.CY
AI-Educational Development Loop (AI-EDL): A Conceptual Framework to Bridge AI Capabilities with Classical Educational Theories
State University of New York (SUNY) Brockport（纽约州立大学布罗克波特分校）
AI-EDL框架通过结合经典教育理论与AI技术，提升学生学习效果，通过透明、自我调节和教学监督机制，实现反馈的即时性与具体性，促进学生成长。
2026-01-08 cs.AI cs.CY
Measuring Changes in Instructor Class Design and Student Learning After the Release of Large Language Models (LLMs)
University of Massachusetts, Boston（马萨诸塞大学波士顿分校）
研究通过混合方法分析大学课程中LLM的使用对学生学习和教师教学的影响，结合定量分析和问卷调查数据，探讨学习成果的变化。
2026-04-12 cs.AI cs.CY
Towards a case-based learning approach to support software architecture education
软件架构教育对于教师、学生和软件行业专业人士来说仍然具有挑战性。已经提出了几项倡议，以减轻固有的挑战，包括游戏，支持工具，协作课程和动手项目。基于案例的学习方法已经被引入到软件体系结构中，其优点也得到了认可。然而，选择正确的情况下，涵盖既定的学习目标和开发学习活动，以实现高阶学习也是具有挑战性的。本文的主要目标是提出一种基于案例的学习方法，指导学习目标的制定，发现和选择真实世界的软件架构案例，以及教学活动的设计。在过去的几年里，我们将我们的方法应用于软件架构相关的课程。结果表明，它可以充分利用的方法，充分探索的情况下，教育的目的，同时也激励教师和学生的软件体系结构教育。
2022-09-12 cs.CY cs.SE
From Prototype to Classroom: An Intelligent Tutoring System for Quantum Education
Center for Real-Time Computing（实时计算中心）；Computer Science Department（计算机科学系）；Old Dominion University（旧 Dominion 大学）；Physics Departments（物理系）
本文提出ITAS系统，通过多智能体架构和课程设计解决量子教育中的可靠性问题，验证系统在真实课堂中的可行性及教学分析能力。
2026-04-27 cs.AI cs.CY cs.MA
Instructors as Innovators: A future-focused approach to new AI learning opportunities, with prompts
Wharton School of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院）
本文提出由教师利用生成式 AI、可自定义提示词和提示词蓝图设计模拟、指导与共创等个性化练习，推动教师成为教育技术创新者。
2024-04-23 cs.AI cs.CY
Same Rules, Mixed Messages: Exploring Community Perceptions of Academic Dishonesty in Computing Education
College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机学院）；Facultad de Ingenierı́a, Universidad El Bosque（埃尔博斯克大学工程学院）
研究探讨了计算教育中不同群体对学术不端行为的认知差异，发现教师将学术不端归因于压力和懒惰，而学生和助教则强调基础知识差距和时间管理问题，凸显了沟通与课程设计的必要性。
2026-10-04 cs.CY
Platform-Independent and Curriculum-Oriented Intelligent Assistant for Higher Education
University of Iowa（爱荷华大学）
针对高等教育中师生沟通障碍、学生学习节奏受限等问题，研究提出基于GPT-3的AI增强智能教育辅助框架，可生成适配多学科多阶段课程的语音智能助教，解答课程相关问题并减轻教学人员事务负担。
2023-02-15 cs.AI cs.CY cs.HC
Media Usage in Post-Secondary Education and Implications for Teaching and Learning
Web 2.0已经渗透到学术生活中。在线信息服务在中学后教育中的使用导致教师教学方法以及学生的学习和学习行为发生了巨大变化。与此同时，传统的信息媒体，如教科书和印刷品，仍然是教学和学习的基本支柱。本文报道了一项关于西方大学学生和教师在教学中使用媒体的调查结果，突出了教师和学生在高等教育中使用新媒体和传统媒体的趋势。此外，该调查是一项国际研究计划的一部分，目前有来自10个国家的20所大学参与。此外，这项研究将有望成为正在进行的关于旨在促进在教学和学习中有效使用媒体的做法和政策的讨论的一部分。
2015-07-24 cs.CY
Oversight in Action: Experiences with Instructor-Moderated LLM Responses in an Online Discussion Forum
针对LLM融入计算机教育后学生过度依赖的问题，设计了集成于异步在线讨论论坛、由教师审核管控的LLM回复机器人模块，经课程实践验证可减轻教师负担，同时指出了复杂查询处理的优化方向。
2024-12-12 cs.CY
Supporting Instructors in Collaborating with Researchers using MOOClets
大多数教育和工作场所的学习都是在远离实验室或实地的教室里进行的，有专门的科学研究安排。但是数字在线资源为大规模努力提供了一个新的机会，可以在现实世界和实验室环境之间建立桥梁，支持数据汇集和随机A/B实验，比较不同版本的内容或交互[2]。然而，在调整教师和研究人员使用混合课程/练习和MOOC等学习技术作为学生服务和进行研究的现实背景方面存在重大的技术和实践障碍。本文解释了MOOClet的概念如何促进研究与实践者的合作。MOOClets [3]被定义为数字资源的模块化组件，可以在技术中实现：（1）允许修改以创建多个版本，（2）允许不同版本的实验比较和个性化，（3）可靠地指定收集的数据。我们提出了一个框架，在这个框架中，教师指定他们愿意采用的课程、练习和电子邮件的变化，以及他们将收集和提供的数据。然后，研究人员可以：（1）指定或设计实验，比较不同版本对可量化结果的影响。(2)通过根据可用的输入变量选择MOOClet的替代版本，探索最大化特定结果的算法。我们提出了一个原型的调查工具，旨在促进从业者研究人员的匹配和成功的合作教师。
2015-02-14 cs.CY cs.HC
Technology-Enhanced Tabletop Exercises for Cybersecurity Education: Lessons Learned
Faculty of Informatics Masaryk University（马萨里克大学信息学院）
该研究将技术增强型桌面演练（TTXs）融入网络安全教育，借助INJECT演练平台（IXP）开展25次演练，总结24条经验，证实数字TTXs是可扩展的团队协作问题解决教学模型。
2026-07-31 cs.CR cs.CY
Constructing Strategy of Online Learning in Higher Education: Transaction Cost Economy
在线学习工具和管理也被称为学习管理系统（LMS）已被高等教育采用，因为它允许学生和教师或导师之间的学习过程中的方便和灵活性，以最小的成本。在线学习工具在高校的广泛应用，使得用户（学生和教师）可以随时随地方便地进行交互、分享和讨论。如今，许多学生依靠使用移动设备的在线资源，取代传统的学习互动。大学需要战略来维持通过在线学习工具提供密集的互动和传播良好服务的口碑，重点是利基市场，并与利益相关者建立密切的关系。本文提出的研究分析了大学如何设计采用LMS的最佳实践，并评估其目前的状态，为未来的改进。事实上，通过LMS的适当策略，大学有机会通过提供有趣的软件包来维持他们的业务，并通过与用户的密切互动来改善他们的服务。本研究运用交易成本经济学的理论框架来理解商业环境的变化，并为高等院校在快速变化和充满威胁的商业环境中调整在线学习策略构建了一个模型。
2014-11-17 cs.CY
Assessment in Team Problem-Solving Exercises in Computing Education
Faculty of Informatics（信息学院）；Masaryk University（马萨里克大学）；Center for ICT Infrastructure（信息与通信基础设施中心）；Yamaguchi University（山阳大学）；Kyushu University（九州大学）
研究计算教育中团队问题解决练习的评估方法，通过比较聚类和大语言模型，利用原始数据集与教师评分对比，发现聚类有效可靠、计算要求低，GPT-5.2误差低，相关方法已集成到开源平台，还共享了数据和工具。
2026-07-22 cs.AI cs.CY cs.LG
Education for All: Remote testing system with gesture recognition and recording
词源学上，在拉丁语中表示“educare”，这意味着带出，或从事学习的无限过程，以呈现给社会作为一个有价值的公民。然而，不幸的是，特别是在第三世界国家，由于缺乏无机和有机资源，教育无法实现。然而，许多第三世界国家已经接受了每个孩子一台笔记本电脑的概念，以方便学生学习。通过许多政府和非政府项目提供无机资源，对这些概念进行了有效的调整。然而，无机资源本身并不能提供高质量的教育，因为学习需要评估程序、反馈生成器和指导学生获得知识的培训师。本文试图介绍一个可接受的解决方案，可用于解决促进资源，以提高学习经验，通过使有机资源，如教师，教师和培训师在远程模式，通过技术。本文介绍了一个用于远程考试的设计和分发以及学生答题时手势检测的软件系统。该功能使教师或讲师能够在进行评估时更好地了解学习者的态度。本文的内容组织给出了系统的基本思想，它包括系统的描述和系统的实际效果，并从不同的角度评价。一台具有网络摄像头和互联网接入功能的Java计算机是能够使用拟议系统的最低要求。该开发平台是基于java的，使用“Chilkat”来保持与FTP服务器的异步连接。“iGesture”和“Yuille”方法在手势检测和识别中起着重要作用。
2012-11-18 cs.CY cs.HC
Exploring the Modular Integration of "AI + Architecture" Pedagogy in Undergraduate Design Education: A Case Study of Architectural Design III/IV Courses at Zhejiang University
Zhejiang University（浙江大学）
本研究通过浙江大学建筑设计III/IV课程案例，探索AI与建筑教学的模块化整合，结合技术与伦理教育，提升学生数字技能与战略认知。
2025-12-14 cs.AI cs.CY
Incorporating Ethics in Computing Courses: Perspectives from Educators
将道德规范融入计算教育已成为SIGCSE社区的优先事项。许多计算部门和教育工作者通过创建独立的计算道德课程或将道德模块和讨论整合到现有的课程中，为这一努力做出了贡献。在这项研究中，我们希望通过报告计算教育工作者对在他们的计算课堂上包括道德的态度来支持这一努力，特别关注阻碍或帮助这一努力的结构。我们调查了138名高等教育计算机教师，以了解他们对在课堂上包括道德的态度，什么障碍可能会阻止他们这样做，以及哪些结构最能支持他们。我们发现，即使教师普遍积极的道德作为计算教育的一个组成部分，有具体的障碍，防止道德被列入一些计算课程。在这项工作中，我们将探讨如何减轻这些障碍，并概述支持结构，可以鼓励进一步整合的道德和计算在高等教育。
2023-01-26 cs.CY
Investigating the Presence and Development of Student Instructor Preferences in a Large-Scale CS1 Course
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本研究利用新型学习平台数据，探究大规模CS1课程中学生讲师偏好的动态发展，发现偏好随经历变化，最终偏好与性别、先验编程经验相关，为计算机科学教育提供了相关见解。
2026-08-10 cs.CY
Modern Constraint Programming Education: Lessons for the Future
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文从CP教师视角梳理当前约束编程教育现状，介绍佐治亚理工面向大规模工科生的CP入门创新教学方法，总结课程经验并提出助力CP教育长期发展的未来方向建议。
2023-08-25 cs.AI cs.CY
A Method for Assisting Novices Creating Class Diagrams Based on the Instructor's Class Layout
针对初学者建模练习中类图布局与教师答案差异大的问题，提出一种自动将学习者类图布局转换为教师布局的方法，并作为工具实现，评估表明该反馈有效。
2025-08-06 cs.CY cs.SE
Active-Learning in the Online Environment
在线学习对许多学习者来说很方便;它给了他们学习的可能性，而不受在特定时间参加特定教室的限制。虽然这个令人兴奋的机会可以让它的用户以更好的方式管理他们的生活，但许多学生可能会感到孤立或与由教师和学习者组成的社区脱节。学生和教师之间缺乏互动可能会对他们的学习产生负面影响，并导致焦虑，悲伤和抑郁等不良情绪。除了孤独的感觉，有时学生可能会在学习课程时提出不同的问题或问题，这可能会阻止他们自信地进步，或者如果我们让他们独自一人，他们会感到沮丧。为了促进互动和克服在网上教育的地理距离的限制，我们提出了一个定制的设计，远程教学，有用的功能补充到传统的在线学习系统，使同行和教师的课程，在他们方便的互动一旦需要。设计的系统可以帮助学生通过已经提供给其他学生的答案来解决他们的问题，或者通过双向交流来询问教师的观点，类似于面对面的教育体验形式。我们相信，我们的方法可以帮助填补空白时，在线学习落后于传统的基于课堂的学习系统。
2020-04-02 cs.CY physics.ed-ph
Interactive Learning in Computer Science Education Supported by a Discord Chatbot
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
针对第一学期计算机科学课程中互动与反馈收集的挑战，研究开发并集成了基于Discord的命令式聊天机器人，通过简短调查、出勤跟踪和课前介绍等功能，实现了师生间的无压力沟通与动态教学调整，显著提升了学生的学习体验。
2024-07-27 cs.AI cs.CY cs.ET
GenAI Integration into Engineering Education: A Case Study of an Introductory Undergraduate Engineering Course
本文探讨了生成人工智能在工程教育中的初步应用，通过案例研究分析了教师和助教在整合生成人工智能后学生形成性练习表现的变化，发现技术整合虽提升了效率，但尚未深入改变教学方法。
2026-02-26 cs.AI cs.CY cs.SE
Scaling Equitable Reflection Assessment in Education via Large Language Models and Role-Based Feedback Agents
本文提出利用多代理LLM系统实现公平、高质量的形成性反馈，通过角色化代理生成公平、简洁的反馈，提升教育公平性与教学效率。
2025-11-27 cs.AI cs.CY
The AI Triplet: Computational, Conceptual, and Mathematical Knowledge in AI Education
Vanderbilt University（范德堡大学）
加强教育和扩大人工智能参与的努力将受益于对人工智能专业知识基础能力的系统理解。在本文中，我们观察到人工智能专业知识需要整合计算，概念和数学知识和表示。我们称之为“人工智能三联体”，其精神与“化学三联体”相似，后者在过去四十年中对化学教育研究产生了重大影响。我们描述了这个三元组的理论基础，并展示了它如何映射到两个样本AI主题：树搜索和梯度下降。最后，正如化学三联体以具体的方式影响化学教育一样，我们提出了两个关于AI三联体如何影响AI教育的初步假设：1）我们如何帮助AI学生熟练地在三联体的各个角落之间移动; 2）AI三联体的各个角落如何突出支持学生空间认知技能的需要。
2022-09-29 cs.AI cs.CY
A Justice Lens on Fairness and Ethics Courses in Computing Education: LLM-Assisted Multi-Perspective and Thematic Evaluation
本研究针对计算教育中公平伦理课程的大纲人工评估低效问题，开发正义导向评分量规，借助LLM多视角模拟评审24份大纲并识别主题趋势，为课程内容优化提供方向。
2025-10-21 cs.AI cs.CY cs.LG
A case for Intranet-based 0nline portal for undergraduate Computer Science education
我们对选修科目的建议，特别是那些涉及密集的解决问题的任务和/或教程，如算法和数据结构介绍，离散数学，编码理论，数论，组合数学和图论（CGT），自动机理论，是补充讲座与主持人对内联网门户网站的在线论坛。作为说明，我们以OEIS的受限视图为例（http：oeis.org）。限制可以是w.r.t. OEIS中与CGT直接相关的序列。N.J.A.Sloane的OEIS是超过2，39，147个整数序列及其属性的集合。特别是OEIS包含许多组合结构的定义，密集的解释范围，生成函数和构造函数，OEIS内的交叉引用和外部资源，参考文本和技术文章，代码在Maple，Mathematica等组织的课程，如上述，第一个任务是部分创建一个OEIS样的门户网站，在大学内部网中的代理人主持。在讲座和教程的过程中，学生被邀请为门户网站做出贡献，这些可以由教师适当地增强/批准，以在门户网站中找到一席之地。通过这种方式，许多概念可以以有趣的方式传达给学生，并获得预期的结果。在所提出的论点中，给出了与CGT有关的例子。
2014-08-04 cs.CY
Integrating Captive Portal Technology into Computer Science Education: A Modular, Hands-On Approach to Infrastructure
本文提出一个基于开源实现的模块化教育项目，通过一系列实践模块向计算机科学学生系统介绍强制门户基础设施的各项技术特性，适合计算机网络课程教学使用。
2025-03-11 cs.CY cs.NI
Visualization in teaching and learning mathematics in elementary, secondary and higher education
在本文中，我们提出了我们的经验，在数学教育中使用可视化。与我们的大学课程的经验：“计算机工具matematics”和“符号代数”提供了数学教师教育计划http://vizuelizacija.etf.rs/的基础。该方案是针对小学和中学教师的。该教育计划通过使用GeoGegebra，JAVA和HTML等技术来处理可视化的现代技术。
2015-11-22 cs.CY cs.SC
Analysis of Generative AI Policies in Computing Course Syllabi
本文分析美国54所R1高校98份计算课程大纲，揭示教师对GenAI的禁止、限制及差异化沟通方式，并提出教学最佳实践。
2024-10-29 cs.CY
Birds of a Feather Undermine Equity: A Strategy to Align Intent and Outcome in Team-Based Learning in Higher Education
本研究针对高等教育中TBL任务学生自行组队因社会经济背景聚类损害公平的问题，提出基于背景与准备度量化反思的组队策略，可均衡团队构成、提升表现，凸显公平目标落地需结构性支持。
2025-03-21 cs.CY physics.ed-ph
Pandemic Pedagogy: Evaluating Remote Education Strategies during COVID-19
本研究回顾性评估COVID-19期间300名计算机科学学生的远程教学实践，发现其对学习成果影响适中，但显著提升学生满意度，且结果跨人口统计学一致，为未来类似场景提供基于证据的教育策略建议。
2023-08-30 cs.CY cs.SE
Artificial intelligence as a real game to enlighten science education for disabled students in rural New Mexico
New Mexico Highland University（新墨西哥高地大学）
本研究采用混合方法（多元线性回归与人工神经网络模型），评估AI学习干预对120名6-10年级农村残疾学生的效果，结果显示科学概念保持率提升32%、实验表现提高27%、参与度增加42%，表明AI驱动教学可成为促进公平科学教育的变革工具。
2026-04-25 cs.CY
AI Combines, Humans Socialise: A SECI-based Experience Report on Business Simulation Games
Centrale Lille Institut（中央里尔学院）
本文基于SECI模型探讨AI在商业模拟游戏中的应用，发现AI主要支持知识的结合阶段，但隐性知识的发展仍需教师指导。
2026-02-24 cs.CY
Next-Term Student Performance Prediction: A Recommender Systems Approach
高等教育中一个长期存在的问题是学生能否顺利毕业。国家统计数据显示，大多数高等教育机构的四年制学位完成率约为50%，或仅占学生总数的一半。虽然有预测模型，阐明哪些因素有助于大学生的成功，干预措施，支持课程选择上一个学期到学期的基础上还没有被深入了解。为了进一步实现这一目标，我们开发了一个系统来预测学生的成绩在课程中，他们将在下一个招生期间从历史成绩单数据的学习模式，再加上额外的信息，学生，课程和教师教他们。我们探讨了各种经典和国家的最先进的技术，已被证明有效的推荐任务，在电子商务领域。在我们的实验中，因子分解机（FM），随机森林（RF）和个性化多元线性回归模型实现了最低的预测误差。一种新的特征选择技术的应用是FM的预测成功和可解释性的关键。通过比较不同人群和不同模型的特征重要性，我们发现了教师特征和学生表现之间的密切联系。我们还发现了转学生和非转学生之间的主要区别。最终，我们发现，一个混合FM-RF方法可以用来准确地预测成绩的新的和返回的学生采取新的和现有的课程。这些技术的应用为学生的学位规划、教师干预和个性化建议带来了希望，所有这些都可以提高学生的保留率和学习成绩。
2016-04-07 cs.CY cs.IR
