LLM 辅导交互对学生成绩的增量预测价值

研究基于 StudyChat 中一门本科人工智能课程两期共 16,851 条学生与助手的交互记录，评估学期级交互特征能否在恒定基线之外提升作业成绩预测。在 175 条学生-学期记录上，Gradient Boosting 的平均绝对误差为 3.023 分，中位数基线为 3.138 分，配对差 -0.114，95% bootstrap 区间 [-0.245, 0.013]。