《表4 学生特征对效应量的影响分析结果》

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《智能导师系统对学业成就的影响研究:量化元分析的视角》

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探究学生的国家属地、知识基础水平和教育层次对实验效应的影响。按照上述异质性检验方法（后续均按照该方法选择相应效应模型），发现这三个因素应该分别使用随机效应模型、固定效应模型和随机效应模型，如表4所示。在发展中国家和发达国家维度，智能导师系统均能显著提升学生学业成就。在发展中国家（g=0.777）的实验效果似乎高于发达国家（0.465），但在相应的随机效应模型中并未达到显著水平（p>0.05）。不管是知识基础一般，还是基础较差的学生，智能导师系统均显示出显著的积极影响，而且基础较差的学生（g=0.568）与基础普通的学生（g=0.291）比较，具有显著的差异（p<0.05），前者的平均效应量几乎是后者的两倍。对于所有教育层次的学生来说，智能导师系统都具有显著的积极作用，而且层次之间具有显著差异（p<0.05），对大学生、小学生的影响更大，对中学生的影响更小。因此，智能导师系统对于不同学生都具有显著的正向影响，而且对知识基础较低、大学生具有更为显著的积极影响。