यथार्थपरक गलतियाँ करने वाले सिम्युलेटेड विद्यार्थी एआई ट्यूटरों को तेज़ी से सीखने में मदद करते हैं
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माइक्रोसॉफ्ट और इलिनॉय विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने StudentSim नामक एक प्रणाली विकसित की है, जो सीमित रिकॉर्ड से किसी छात्र की अलग डिजिटल प्रतिकृति बनाकर AI-ट्यूटरों के प्रशिक्षण के लिए तेज़ प्रतिक्रिया देती है। उन तरीकों के विपरीत, जो या तो मार्गदर्शन पर प्रतिक्रिया दिए बिना छात्र के व्यवहार की नकल करते हैं या किसी खास विद्यार्थी से मेल खाए बिना संकेतों का पालन करते हैं, StudentSim उत्तर देने के यथार्थपरक पैटर्न और ट्यूटरिंग के बाद छात्र द्वारा उत्तरों में किए जाने वाले संशोधन—दोनों का मॉडल बनाता है। यह पहले एकत्रित छात्र डेटा से विषय-स्तर के साझा पैटर्न सीखता है और फिर मॉडल को प्रत्येक विद्यार्थी के अनुसार ढालता है; इसके आधार के रूप में अलीबाबा के Qwen3-4B-Instruct का इस्तेमाल किया गया है। शतरंज, विदेशी भाषा के रूप में अंग्रेज़ी और गणित में 60 छात्रों को शामिल करने वाले परीक्षणों में, जब मॉडल को छात्र की भूमिका निभाने के लिए कहा गया, तब StudentSim ने GPT-5.4 से बेहतर प्रदर्शन किया। StudentSim से प्रशिक्षित शतरंज ट्यूटर को तथ्यात्मक सटीकता, व्याख्या की गुणवत्ता और व्यक्तिगत विद्यार्थी के अनुसार अनुकूलन के लिए सबसे अच्छे मूल्यांकन मिले। शोधकर्ता इन परिणामों को अवधारणा के प्रमाण के रूप में बताते हैं, यह मानते हुए कि खुले उत्तर वाले विषयों का विश्वसनीय मूल्यांकन करना अधिक कठिन है। वे बार-बार अभ्यास के दौरान छात्रों के ज्ञान अर्जित करने, बनाए रखने और भूलने के तरीकों का मॉडल बनाने की योजना रखते हैं।
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