OpenAI推出全新「学习模式」（Study Mode），通过一步步引导、提问和暗示，让你真正学会学习，这下，AI私教真来了。
OpenAI表示，此举旨在解决一个核心痛点：如何确保AI工具是用来支持真正的学习，而不仅仅是提供一个让学生抄答案的捷径。
「学习模式」的核心，就是从一个问必答的答案机，转变为一个循循善诱的苏格拉底式导师
从今天起，免费版、Plus、Pro，Team用户，登录ChatGPT即可体验。而面向教育机构的ChatGPT Edu版本也将在未来几周内上线该功能
引导思考
开启「学习模式」前后的差异
假设你是一个学生，正在为一道概率题头疼：
一个群体平均分μ=50，标准差σ=12。从中抽取n=36的样本，该样本平均分大于52的概率是多少？
在普通模式下，ChatGPT是这样的：
你问问题，它直接甩给你全套解题步骤，连最终答案都帮你算好了：15.9%，公式、计算过程、最终答案，一应俱全。对于只想快速完成作业的学生来说，这简直是学渣狂喜模式。复制，粘贴，搞定。
但当开启「学习模式」后，画风突变：
你提出同样的问题，ChatGPT没有给答案，而是反问你一个引导性问题：
不错，试试这个思路：当你从一个容量为n的群体中取样时，总体标准差应该除以什么？
如果你表示“我不知道，答案是啥？”，ChatGPT不会放弃。它会给你一个恰到好处的提示，而不是直接剧透：
我理解你的感受，但为了真正学会它，我们不妨慢下来一点。这里有个小提示：均值抽样分布的标准差被称为standard error，它等于…”。
「学习模式」下的ChatGPT，就像一位经验丰富的老师，它不会帮你做题，而是引导你会题。它在刻意地为难你，强迫你主动思考，直到你真正理解背后的概念。
定制指令
ChatGPT这个智能的教学行为是如何实现的？
OpenAI透露，「学习模式」的背后，是由他们与教师、科学家和教育学专家合作编写的定制系统指令驱动的。
这些指令融合了一系列支持深度学习的核心行为，包括：
鼓励主动参与(Active Participation)
管理认知负荷(Managing Cognitive Load)
培养元认知和自我反思(Metacognition&Self-reflection)
激发好奇心(Fostering Curiosity)
提供可操作和支持性的反馈(Actionable&Supportive Feedback)
这些行为都基于学习科学领域的长期研究成果，共同塑造了「学习模式」与学生互动的方式。
学习模式不是帮学生完成作业，而是鼓励他们批判性地思考自己的学习过程。这类功能是迈向有效利用AI进行学习的积极一步。即使在AI时代，最好的学习仍然发生在学生对课程材料感到兴奋并积极参与其中之时。
核心特性
总结下来，「学习模式」主要具备五大核心特性：
1.交互式提示：结合苏格拉底式提问、暗示和反思提示，引导理解，促进主动学习，而不是直接给答案。
2.脚手架式应答：将信息分解成易于理解的模块，突出知识点之间的联系，既能保持学习的趣味性，又能避免信息过载。
3.个性化支持：根据用户在对话中表现出的技能水平和记忆，量身定制教学内容和难度。
4.知识检查：通过小测验和开放式问题，配合个性化反馈来跟踪学习进度，巩固知识记忆和应用能力。
5.灵活性：在对话中可以随时轻松开启或关闭学习模式，以适应不同的学习目标。
学生亲测：一个永不疲倦的全知家庭教师。
「学习模式」在开发阶段就邀请了大学生进行早期测试，反馈非常积极。以下是来自参加测试的学生反馈：
它最好的描述就是一个实时的、24/7在线的、无所不知的答疑时间（office hours）。
学习模式在将密集的材料分解成清晰、Ask ChatGPT（易于理解）的知识点方面做得非常出色。
用学习模式辅导尝试了N次都没学会的概念，它就像一个永远不会对我的问题感到厌烦的家教。经过几个小时的学习，可以彻底理解了它，并且充满自信。
one more thing
据OpenAI，这只是改善ChatGPT学习体验的第一步，未来的计划是，在收集到足够的数据和经验后，将这种行为直接训练到核心模型中。
此外，OpenAI还在探索更多让学习模式更具吸引力和帮助性的功能，包括：
更清晰的可视化，用于解释复杂的概念。
跨对话的目标设定和进度跟踪。
针对每个学生技能和目标的深度个性化。
同时，OpenAI正通过其NextGenAI计划以及与斯坦福大学学习加速器（SCALE）等机构的合作，持续推动AI在教育领域的应用研究。