摘要：日前谷歌实验室推出了一项名为 “Learn Your Way” 的研究实验，其展示了一种借助GenAI重塑教科书/教育材料的全新方法，通过将静态教材转化为交互式多形态的内容，为学生创造更高效、更个性化的学习体验。

当前，“Learn Your Way”尚未完全开放给用户进行体验。

作者|徐晶晶

多知9月18日消息，日前谷歌实验室推出了一项名为 “Learn Your Way” 的研究实验，其展示了一种借助GenAI重塑教科书/教育材料的全新方法，通过将静态教材转化为交互式多形态的内容，为学生创造更高效、更个性化的学习体验。

谷歌在博客中指出：“教科书是教育的基石，但它有个根本的局限性：它们是一种千篇一律的媒介。人工编写教科书需要大量人力，因此目前缺乏能够提升学习效率的（教科书）多格式和个性化变体。”

因此，谷歌正在探索如何利用GenAI自动生成个性化示例，同时保留源材料的完整性。

“如果学生能够自主塑造学习之旅，探索各种格式的学习材料以满足不同的需求，那会怎样？如果我们能够重新构想教科书，使其像每个学习者一样独一无二，那会怎样？”

谷歌还透露了这一探索的实际效果：“在我们的有效性研究中，使用Learn Your Way的学生在记忆力测试中的得分，比使用常态化的数字PDF阅读器的学生高出 11 个百分点。”

打开“Learn Your Way” 官网，上传一份PDF格式的教科书（也可以是其他源材料）后，选择自己的年级、兴趣（包括天文、绘画、电影、音乐、体育、篮球、游戏、美食等），随后点击“Personalize”，便可得到基于上述教科书的多格式的材料——(1) 沉浸式文本（immersive text）；(2) PPT和旁白（slides & narration）；(4) 音频课程（audio lesson）； (5) 思维导图（mind map）。

值得关注的是，“Personalize”的过程，AI会根据学习者的年级、兴趣重构教科书，比如将通用示例替换为学习者感兴趣的示例等，同时保持内容范围不变。重构后的教科书文本也是生成其他形式内容（比如思维导图、带旁白的PPT等）的基础。

具体来看AI基于教科书生成的多格式材料：

沉浸式文本：将内容分解成易于理解的段落，并辅以生成的图像，还嵌入了问题。将被动阅读转化为主动体验。

以牛顿第三运动定律为例，如果你上传的材料是牛顿第三运动定律，兴趣是滑板，你就会在滑板的情境下学习这个知识点。关于这个知识点，还附带了小测验来检验掌握效果。

PPT和旁白：

音频课程：提供AI老师和学生间的模拟对话，并结合视觉辅助，模拟真实学习者与学习材料的互动。

思维导图：

最后还会提供小测验及学情报告，帮助学习者巩固薄弱点。

谷歌表示：“以上呈现方式为学习者提供了选择，并根据他们所选的年级和个人兴趣进行了调整。在整个学习过程中，还提供互动测验提供动态反馈，引导学生重新学习那些薄弱知识点。这标志着我们迈向真正个性化教学的第一步。”

谷歌透露了该实验的技术实现路径：对于思维导图和时间线，就可以直接调用 Gemini 的功能。而其他功能（例如带旁白的PPT）则需要更复杂的流程，需要将多个专门的AI agent组合在一起。此外，即使对于最先进的通用图像模型来说，要想生成有效的教育视觉效果等专业任务也显得很有挑战性，为了解决这个问题，谷歌对专门用于生成教育插图的专用模型进行了微调。

为了评估 Learn You Way 的教学效果，谷歌将OpenStax （一家免费教育教材提供商）的十种不同源材料转换为三种不同的个性化设置。这些源材料涵盖了从历史到物理等多个学科。随后，三位学科教学专家使用准确性、覆盖范围等教学标准对转换后的材料进行了评估。谷歌称，评估结果非常积极，所有指标均获得了高分。

最近，谷歌还开展了一项对照研究，研究对象为来自美国芝加哥地区的60名15-18岁、阅读水平相近的学生。参与者被给予最多40分钟的时间，通过教科书了解青少年大脑发育，并被随机分配使用“Learn Your Way”或传统的数字PDF阅读器进行学习。谷歌在学习课程结束后立即对学生进行了测验评估，并在3-5天后进行了记忆测试，还对他们的学习体验进行了调查和访谈。结果是，使用“Learn Your Way”的学生 在即时评估中的得分平均高出 9%，在3-5 天后的记忆留存评估中得分高出 11%（78% vs 67%）。

当前，“Learn Your Way”尚未完全开放给用户进行体验。用户可以访问其网站并加入申请体验列表。

谷歌表示：“我们的研究结果表明，GenAI不仅能够提供更高效的学习体验。通过将静态教材转化为交互式产品，并赋予学生更大的自主权，让其学习记忆力有所提升。

这项工作只是我们探索的开始。我们设想了更多定制个性化内容的方式，逐步构建能够持续适应每位学习者个性化需求的系统。在我们迈向个性化教育的下一步过程中，我们将继续以教学原则为基础开展研究，衡量AI对学习效能的影响，以便未来每位学生都能获得高质量、个性化的学习体验。”

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来源：多知