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AI教师已经可以完成不少单次教学任务。
一道数学题，它能拆解步骤；一篇英文作文，它能指出语法问题；一盘棋，它也能讲出下一步思路。很多场景里，模型输出已经足够像一位耐心助教。
但教学效果不能只看教师端。学生听完之后有没有改正错误，是否只是照着提示走，同一句讲解对不同学生是否产生不同效果，这些都发生在学生端。
AI教师如果要学习个性化指导，也需要反复观察学生反应。
现实里，这些反应主要来自human study。每次调整教学策略，都要组织学生参与，收集交互，再由人工评估。
AI模型可以快速更新，但教育反馈的获取速度受human study实验周期限制。
AI tutor需要学生反馈来改进教学，但真实反馈采集成本较高。StudentSim希望把真实学生记录转化为训练阶段可反复调用的代理反馈。
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