判断 AI 家教好不好，不能只看它会不会讲题，还得看学生听完是否真的会了。可每次改一点教学策略，都找真人学生重做实验，既慢又贵。微软研究团队提出 StudentSim：用公开、去标识化的学习记录，为每名学生训练一个虚拟学生，先让 AI 家教在它们身上反复试课。
关键不只是让模型扮演“不会做题的学生”。普通大模型即使语气像孩子，也可能暗中动用远超该学生水平的推理能力。StudentSim因此同时检查两件事：它能否像某个具体学生那样答题、犯错，以及收到讲解或提示后，答案会如何改变。作者称，它在国际象棋、英语写作和数学任务中优于领先基线，并能为训练 AI 家教提供反馈。
这套系统仍是研究工具，尚未进入课堂，也不用于取代教师。虚拟学生能把早期筛查变成可重复实验，但存在“模拟到现实差距”，有效策略最终仍须由真实学习者验证。