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Retrieval-Augmented Tutoring: Effects on Undergra...ShareAI Chat
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Retrieval-Augmented Tutoring: Effects on Undergraduate Learning Outcomes

Submitted to LAK '26 · Track 3, Learning Analytics in Practice

Abstract

Evidence that LLM tutors improve measurable learning outcomes remains thin (Kasneci et al., 2023). Across a semester-long trial of 412 undergraduates, students assigned to a retrieval-augmented tutor gained 0.31 SD on end-of-term assessment (Zhang & Okonkwo, 2024).

Effects were strongest among students entering with below-median prior attainment, a pattern consistent with earlier work on adaptive scaffolding (Vygotsky, 1978)(Doo et al., 2020).

Gains did not transfer to a delayed retention test administered six weeks later, which we discuss as a limitation of session-bounded tutoring.

Keywords: intelligent tutoring, retrieval-augmented generation, learning analytics, higher education

1. Introduction

Large language model tutors have moved from demonstration to deployment across higher education, often ahead of the evidence base. Institutions now face procurement decisions with little comparative data on attainment, and most published trials run for a single session rather than a full term.

This study reports a semester-long randomised trial across four undergraduate cohorts, comparing a retrieval-augmented tutor grounded in course materials against an unmodified baseline model.

Weakly supported

Vygotsky (1978) is a theoretical account of the zone of proximal development and reports no attainment outcomes. Doo et al. (2020) is a meta-analysis of scaffolding effects in higher education and supports the claim as written.

Referenced source
ArticleOpen access

A Meta-Analysis of Scaffolding Effects in Online Learning in Higher Education

Doo, Bonk & Heo

International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2020

The significance of scaffolding in education has received considerable attention. Many studies have examined the effects of scaffolding with diverse… See more

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Anspruch Vertrauen

Ein Programmausschuss liest Ihr Abstract auf der Suche nach Behauptungen, die von Ihren Quellen nicht gestützt werden. Claim Confidence findet diese zuerst und zeigt Ihnen die Passage, die die Frage klärt.

Anspruchsvolle Zuversicht

Die Analyse des Vertrauens in die Ansprüche behandelte Probleme mit redundanten, schwachen oder fehlenden Zitierungen sowie Fälle von Widersprüchen in den Zitierungsargumenten.

Falsch dargestellt

Widersprochen

3

Nicht unterstützt

4

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2

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Nicht das Abstract, nicht die Metadaten. Jenni öffnet die von Ihnen zitierte Arbeit und prüft, was dort tatsächlich steht.

Klare Kategorisierung

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Unbelegte und übertriebene Behauptungen gehören zu den häufigsten Gründen, warum Abstracts abgelehnt werden. Finden Sie diese, bevor Sie Ihren Beitrag einreichen.

Für mich ist Jenni wie eine Forschungsassistentin, die immer da ist. Kein Warten mehr auf Feedback, sondern direkte Unterstützung in jedem Schritt des Schreibprozesses. Das nimmt eine große Last von meinen Betreuern, die daher super glücklich mit Jenni sind!

Michelle, PhD Verkehrsplanung

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Jede Konferenz-Rubrik bewertet verständliche Formulierung unabhängig vom wissenschaftlichen Inhalt. Proofread erkennt verschachtelte Sätze, die ein Reviewer als schwer verständlich bemängeln würde.

Kompression verschlechtert Prosa

Das Kürzen eines Abstracts auf eine bestimmte Wortzahl führt oft zu einer sehr dichten Schreibweise. Proofread findet die Stellen, an denen diese Verdichtung auf Kosten der Klarheit ging.

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Im Allgemeinen solide. Der Text enthält einige Bereiche zur Verbesserung, um den besten akademischen Praktiken zu entsprechen.

Wortwahl

6 pending changes
AlleDie Mehrheit vonTeilnehmer berichteten von verbesserten Ergebnissen.

Formellheit

4 pending changes
Yang (2024) fand eine negative Korrelationwas interessant..

Grammatik

8 pending changes
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine frühe Interventionwirksam scheint effektiv zu sein.

Übergänge

2 pending changes
Auch,Zusätzlich,Jones (2022) fand ähnliche Ergebnisse.

Übergeneralisiert

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AlleDie Mehrheit vonTeilnehmer berichteten von verbesserten Ergebnissen.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass X einen Effekt auf Y hat.

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Ihr Abstract wird gescannt und direkt verwertbare Ergebnisse werden sofort angezeigt.

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Übernimm einzelne Vorschläge, ganze Kategorien oder einfach alle. Die Stimme bleibt deine.

Als nicht-englischer Muttersprachler verbringe ich viel Zeit damit, sicherzustellen, dass mein Schreiben den wissenschaftlichen Standards entspricht. Proofread beseitigt diesen Stress vollkommen.

Matheus, HCI Postdoc

Quellqualität

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Quellqualität

8 Preprints, 1 begleitendes Dokument und 2 selten zitierte Arbeiten gefunden.

Literaturverzeichnis-Anmerkungen

2006

2026

Gemischtes Alter der Quellen. Medianjahr 2021; 3 von 10 datierten Werken sind über ein Jahrzehnt alt.

Zurückgezogen

Preprint

8

Unterstützendes Dokument

1

Selten zitiert

2

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Jenni wurde speziell für das akademische Schreiben entwickelt. Es behandelt Quellen, Zitate und Belege als Hauptaspekt, nicht als Nebensache.

Dr. Sabine Hossenfelder

entwickelt für Konferenzeinreichungen

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Nachvollziehbar, bevor Sie einreichen

Ein Programmkomitee liest Ihr Abstract auf der Suche nach der schwachen Behauptung, dem dünnen Literaturverzeichnis und dem Satz, der sich syntaktisch nicht analysieren lässt. Jenni findet alle drei zuerst.

Jede Behauptung bis zu ihrer Quelle zurückverfolgt

Claim Confidence liest den vollständigen Text jeder von Ihnen zitierten Quelle und markiert alles, was ein Gutachter hinterfragen würde: Unbelegtes, Übertriebenes, Widersprüchliches oder fälschlich Dargestelltes.

Ihre Bibliografie wurde geprüft

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Häufig gestellte Fragen

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