Is ChatGPT a Good Teacher Coach? Measuring Zero-Shot Performance For Scoring and Providing Actionable Insights on Classroom Instruction

解决问题：本论文旨在探讨生成式人工智能是否能够作为自动教练，成为对专家反馈的一种成本效益高的补充，为教师提供评分和可操作的建议。论文提出了三个教练任务，即基于课堂观察工具评分剪辑片段、识别良好教学策略的亮点和错过的机会，以及提供引导学生更多推理的可操作建议。论文旨在解决教师培训中专家反馈不足的问题，探索生成式人工智能是否能够成为一个新的解决方案。

关键思路：本论文的关键思路是探索生成式人工智能作为自动教练的可行性和局限性，提出了三个教练任务，利用ChatGPT生成对教学的评分和建议。相比于当前领域的研究，本论文的创新在于探索生成式人工智能作为自动教练的应用，提出了新的教练任务，为未来改进生成式人工智能的教练能力奠定了基础。

其他亮点：本论文的实验使用了专家数学教师对ChatGPT在三个教练任务上的零-shot表现进行评估，结果表明ChatGPT生成的回答与改进教学相关，但往往不是新颖或深刻的。例如，82%的模型建议指向老师已经实施该建议的地方。本论文的亮点在于提出了生成式人工智能作为教练的新思路，并探索了其在教学中的应用，同时也揭示了生成式人工智能在提供深刻、新颖和真实反馈方面的挑战。

关于作者：Rose E. Wang和Dorottya Demszky是本论文的主要作者，他们分别来自哈佛大学和斯坦福大学。他们之前的代表作包括Wang在教育领域的研究，探索如何利用技术改善教育，以及Demszky在人工智能领域的研究，致力于探索如何将人工智能应用于实际问题中。

相关研究：近期其他相关的研究包括：1）"Automatic Feedback to Support Student Writing: A Systematic Review"，作者为A. A. Worsley和J. T. E. Richardson，发表于Frontiers in Education；2）"The Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems on Student Learning Outcomes: A Meta-Analysis"，作者为X. Chen、H. Chen和J. C. Hou，发表于Journal of Educational Computing Research；3）"AI-assisted education: A survey of emerging technologies and applications"，作者为M. A. Alshehri和M. A. Alqahtani，发表于Education and Information Technologies。

论文摘要：本文探讨了生成式人工智能是否可以成为一种成本效益高的自动化教练，以补充专家反馈的不足。作者提出了三个教师辅导任务，包括(A)根据课堂观察工具对文字记录片段进行评分，(B)识别好的教学策略的亮点和遗漏之处，以及(C)提供可行的建议以引导更多的学生推理。作者招募了专业数学教师评估ChatGPT在这些任务上的零样本表现，针对小学数学课堂记录。结果显示，ChatGPT生成的回答与提高教学相关，但往往不是新颖或有见地的。例如，82%的模型建议指向的地方教师已经在实施该建议。作者的工作突显了在为教师提供有见地、新颖和真实反馈方面的挑战，同时为未来研究铺平了道路，以解决这些障碍并提高生成式人工智能辅导教师的能力。

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