有了 AI 家教,成績反而退步?從 2,379 名大學生的實驗看 AI 怎麼用才有效

美國大學實驗發現,可以用 AI 家教的班期末成績反而較低,七成多的提問只想要答案。對照哈佛、英國的實驗,設計對了效果可以很好。整理 5 個讓 AI 家教越用越強的方法。

本文目錄 5 節
  1. 美國大學實驗:有 AI 家教的班,期末成績反而較低。
  2. 關鍵在怎麼用:七成多的提問,只想要答案。
  3. 同樣是 AI 家教,設計對了,效果可以很好。
  4. 怎麼用 AI 家教,才會越用越強?
  5. 參考來源
SimpleLearn AI 素養封面(手繪風):淺橘底,左側寫著「應用情境・AI 家教」「有了 AI 家教,成績反而退步?」「關鍵不在有沒有,而在怎麼用」;右側一位學生坐在桌前,筆電裡的機器人說「答案是 C!」,桌前一張期末成績卡畫著向下的紅色箭頭。
封面:SimpleLearn 製圖(手繪風示意)。

想像學校給你一個 24 小時不打烊的 AI 家教,讀過所有上課教材,什麼都能問。成績應該會變好吧?

2026 年 10 月公布的一項美國大學大型實驗,結果剛好相反:可以用 AI 家教的班,期末成績反而比較低。不過把其他幾個實驗放在一起看,答案其實不是「AI 家教沒用」,而是「怎麼用」決定了一切。

美國大學實驗:有 AI 家教的班,期末成績反而較低。

馬里蘭大學的研究團隊在 2025 年秋季,找了 30 位老師、2,379 名大學生,課程橫跨生物、資訊、英文、數學等科目。研究隨機決定哪些老師的班級可以使用 AI 家教:這個家教以 GPT-4o 為基礎,放在課程平台側邊欄,只回答和課程有關的問題,並會引用老師提供的教材(EdWorkingPaper 26-1598)。

結果,同一門課相比,有 AI 家教的班期末成績平均少了 4.12 分(約 0.37 個標準差);學生在課程平台上的學習活動,例如看教材、參與討論,也明顯減少。第一代大學生(家裡第一個上大學的人)退步得更多,幅度約是其他學生的兩倍。

對照圖:左邊「沒有 AI 家教的班」,學生的期末成績卡寫著「基準」;右邊「有 AI 家教的班」,學生旁邊有機器人,成績卡寫著「少 4.12 分」。下方三張卡:同一門課相比期末成績低約 0.37 個標準差;在課程平台上的學習活動大幅減少(−0.90);第一代大學生退步幅度約是其他學生的兩倍。
圖:馬里蘭大學的 AI 家教實驗。「少 4.12 分」為同一門課相比的估計;全部課程合併看,差距較小且不顯著。資料來源:Liu 等,EdWorkingPaper 26-1598;SimpleLearn 製圖。

關鍵在怎麼用:七成多的提問,只想要答案。

研究團隊分析了 3,460 次提問,發現大約 74% 是直接要答案或解釋,11% 是練習或準備考試;真正把自己的解法拿給 AI 檢查、請它給回饋的,不到 1%。

另一個數字也很關鍵:只有約 15% 的學生真的用過這個 AI 家教。老師其實可以選「家教模式」,讓 AI 引導學生自己想,但學期結束時,只剩 2 位老師這樣設定。研究團隊推測,AI 家教可能「取代」了原本的練習和參與,卻沒有幫上成績。

對話框格子圖:100 個對話框代表 3,460 次提問的用途,每個約 1%。74 個紅色代表直接要答案或解釋,11 個綠色代表練習、準備考試,8 個藍色代表課務問題,6 個灰色代表其他,只有 1 個黃色代表請 AI 檢查自己的解法(不到 1%)。下方說明只有約 15% 的學生真的用過 AI 家教,學期結束時只剩 2 位老師設定家教模式。
圖:學生都拿 AI 家教來做什麼。百分比四捨五入到整數。資料來源:EdWorkingPaper 26-1598;SimpleLearn 製圖。

同樣是 AI 家教,設計對了,效果可以很好。

哈佛大學的入門物理課做過另一個隨機實驗:194 名學生輪流用「AI 家教在家學」和「教室裡的主動學習課」。AI 家教會一步一步引導、搭配老師事先寫好的解法,結果學生的學習進步中位數超過課堂組的兩倍,花的時間還比較少(Scientific Reports,2025)。

英國杜倫大學等團隊在 2026 年 9 月公布的實驗,讓中學生用 AI 平台複習理化 4 週,平台會出練習題、照考試評分標準給回饋,成績也比自己複習的學生好,研究者稱這是需要再驗證的初步結果(arXiv)。

也有結果介於中間的:英國另一項中學數學實驗,學生答錯時由 AI 家教來對話,當堂的答對率明顯提高,但到了範圍更大的標準化測驗,就看不出差別(The 74)。我們在吳恩達那篇也介紹過類似的發現:有「教學護欄」的 AI 家教,和直接給答案的 AI,效果差很多。

四張研究卡片:美國馬里蘭大學(大學各科,2025 秋),怎麼用:隨時問、多半直接要答案,結果:期末成績較低,紅色向下箭頭;美國哈佛大學(入門物理,2023 秋),怎麼用:一步一步引導加事先寫好的解法,結果:學習進步超過兩倍,綠色向上箭頭;英國 GCSE 理科(中學生,4 週複習),怎麼用:練習題加照評分標準給回饋,結果:成績較高(初步結果),向上箭頭;英國中學數學(上課時間、老師在場),怎麼用:答錯時 AI 家教來對話,結果:當堂較好、大型測驗沒差,黃色向右箭頭。下方說明:效果好的都會引導學生自己想、給練習和回饋;效果差的多半變成直接給答案。
圖:四個 AI 家教實驗放在一起看。各研究對象、科目與量測方式不同,不能直接比大小。資料來源:EdWorkingPaper、Scientific Reports、arXiv、The 74;SimpleLearn 製圖。

怎麼用 AI 家教,才會越用越強?

可以想成請健身教練:請教練幫你把啞鈴舉起來,肌肉不會變大;請教練看你的姿勢、幫你加重量,才會越練越強。用 AI 家教也是一樣。

  1. 先自己做,再問 AI:至少先寫下你的想法或算到卡住的地方。
  2. 要提示,不要答案:例如「我卡在第二步,先給我一個提示就好」。
  3. 請 AI 檢查你的解法:「這是我的做法,哪裡錯了?」這種問法,研究裡只佔不到 1%,卻最接近好家教在做的事。
  4. 請 AI 出題考你:「出 3 題類似的題目考我」,練到會為止。
  5. 用完回到課堂:AI 家教是補充,不是取代上課、教材和同學討論。
兩支手機的對話比較:左邊「越用越弱」,學生一直說「直接給我第 3 題答案」「那第 4 題呢?」「第 5 題也給我」,AI 一直回答答案,結論是抄完了但沒學到;右邊「越用越強」,學生說「這是我的解法,哪裡錯了?」「先給我提示,不要答案」「出 3 題類似的考我」,AI 回答「第二步符號錯了喔」「想想單位要怎麼換…」,結論是卡關有人陪,功力自己練。下方用健身教練比喻。
圖:同一個 AI,兩種問法。對話為本站示意。資料來源:EdWorkingPaper 26-1598、Scientific Reports;SimpleLearn 製圖。

最後提醒:這些研究各有限制,例如馬里蘭大學的實驗只在一所學校、以課程成績衡量,研究者也說原因還不確定。它們最一致的訊息是:AI 家教本身不是魔法,設計和用法才是關鍵。

參考來源

  1. Liu 等/EdWorkingPaper 26-1598:The Effects of Course-Integrated AI Tutoring on Student Performance and Engagement: A Randomized University Trial(2026-10)
    https://edworkingpapers.com/ai26-1598
  2. Kestin 等/Scientific Reports:AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting(2025-06-03)
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12179260/
  3. Harrison 等/arXiv:Evaluating AI Tutoring at the Speed of Innovation: Practitioner-Led Micro-Randomised Trials of an AI Tutoring Platform in GCSE Science(2026-09-13)
    https://arxiv.org/abs/2609.14789
  4. The 74:Five Things You Should Know About New AI Tutor Study(2026-10-29)
    https://www.the74million.org/article/five-things-you-should-know-about-new-ai-tutor-study/

本文由 AI 協助整理,經編輯審閱。