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Boa prática Importada

Eedi × Google DeepMind LearnLM — Ensaio Controlado Aleatorizado de Tutoria por IA com Supervisão Humana em Escolas Secundárias do Reino Unido

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Evidência: Ensaio controlado aleatorizado Top 28% 60/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

Um ECA exploratório (N=165, 5 escolas secundárias do Reino Unido) constatou que tutores humanos supervisionando o LearnLM da Google DeepMind elevaram os ganhos de aprendizagem para 10 pontos percentuais, contra 4,5 apenas com tutoria humana, com 76,4% das mensagens da IA a precisarem apenas de edições mínimas.

10 pp
Ganho de aprendizagem vs. dica padrão, tutoria humano-IA (Summer 2025)
4,5 pp
Ganho de aprendizagem vs. dica padrão, tutoria apenas humana (Summer 2025)
76,4 %
Mensagens redigidas por IA que necessitaram apenas de edições mínimas
66,2 %
Taxa de sucesso em problemas novos, alunos apoiados por humano-IA
60,7 %
Taxa de sucesso em problemas novos, alunos apenas com tutoria humana
93,0 %
Taxa de sucesso na correção de erro imediato, equipa humano-IA
91,2 %
Taxa de sucesso na correção de erro imediato, tutor humano sozinho
95,4 %
Taxa de sucesso na resolução de equívocos, equipa humano-IA
94,9 %
Taxa de sucesso na resolução de equívocos, tutor humano sozinho
Eedi × Google DeepMind LearnLM — Ensaio Controlado Aleatorizado de Tutoria por IA com Supervisão Humana em Escolas Secundárias do Reino Unido

Detalhes

Promotor
Eedi; Google DeepMind (LearnLM)
Período
Summer 2025 trial; published November 2025
Palavras-chave
AI tutoring, mathematics education, human-AI collaboration, randomized controlled trial

Contexto

No verão de 2025, a Eedi e a Google DeepMind realizaram um ensaio controlado aleatorizado exploratório para testar se o LearnLM, um modelo de IA generativa ajustado para pedagogia, poderia apoiar tutores humanos de matemática sem comprometer a qualidade do ensino. O ensaio envolveu 165 alunos em cinco escolas secundárias do Reino Unido, na plataforma de tutoria de matemática por chat da Eedi, alicerçando-se num ECA anterior da Eedi em 2023-24 com 2901 alunos em 20 turmas do Reino Unido.

Objetivos

O estudo procurou testar se mensagens de tutoria redigidas por IA, revistas e editáveis por um tutor humano especialista antes de chegarem ao aluno, poderiam igualar ou melhorar a tutoria feita apenas por humanos, mantendo sempre um revisor humano no controlo de cada mensagem enviada.

Atividades

Na condição humano-IA, o LearnLM redigia mensagens de tutoria que um tutor humano especialista revia e podia editar antes de chegarem ao aluno. Os tutores supervisores aprovaram 76,4% dos rascunhos do LearnLM com zero ou apenas edições mínimas, e algumas perguntas socráticas geradas pela IA terão ensinado aos tutores novas técnicas pedagógicas.

Resultados

A equipa humano-IA ajudou os alunos a corrigir um erro imediato com uma eficácia semelhante à do tutor humano sozinho (93,0% vs 91,2%) e a resolver equívocos subjacentes de forma igualmente eficaz (95,4% vs 94,9%). A vantagem mais clara surgiu na transferência de conhecimento: em comparação com uma dica padrão, a tutoria apenas humana melhorou a aprendizagem em 4,5 pontos percentuais, enquanto a equipa humano-IA a melhorou em 10 pontos percentuais, e os alunos apoiados pelo LearnLM tiveram maior probabilidade de resolver problemas novos em tópicos subsequentes (66,2% vs 60,7%).

Conclusões

Os autores descrevem o ensaio como exploratório e apelam a estudos maiores antes de se tirarem conclusões mais amplas: a amostra de 165 alunos em 5 escolas é pequena face às afirmações feitas, e não foram reportados resultados desagregados por equidade.

Implementação

Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Expert human maths tutors (Eedi), Eedi tutoring platform team, Google DeepMind LearnLM researchers

Condições de sucesso

  • Every AI-drafted message reviewed and editable by an expert human tutor before reaching the student
  • Use of an existing chat-based tutoring platform (Eedi) with established human tutors

Modos de falha comuns

  • Small sample (165 students, 5 schools) limits generalisability
  • No equity-disaggregated results reported (by disadvantage, disability or other factors)

Habitualmente financiado por

Own resources / municipal budget

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Kit de replicação

Artefactos reutilizáveis desta prática — tal como publicados pelas suas fontes.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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