StudentSim 是一個由 Microsoft 研究的工具套件，核心是替每位學生建立獨立模擬器，解決「真實學生回饋太慢、太少、太貴」這個輔導優化難題。它先從多名學生的資料做 pooled training，再針對單一學生做 specialization，讓模擬器不只答得像，還要在收到指導後出現和原學生相近的變化。
它涵蓋 chess、second-language English writing (L2) 和 middle-school mathematics 三個場景，安裝時可按需要選擇 chess、l2、math、inference、tutor_rl 或 baselines 等 extras。訓練與評估可以在本地按模組跑起來，若要做 tutor reinforcement learning，還需要 libcairo 供棋盤繪製；涉及語言模型的步驟則要設定 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 和 AZURE_OPENAI_API_KEY。
和一般只模仿答案的做法相比，StudentSim 更重視兩件事：一是 behavioral fidelity，二是 guidance responsiveness。前者看模擬器有沒有保留學生的能力層次與弱點，後者看學生收到輔導後會不會像真實紀錄那樣改變答案；在 chess 裡，它還示範了把 student simulator 當成 reward 來源，直接訓練 AI tutor 產生更有效的指導。
- 可用來比較不同輔導語句對同一學生模型的影響
- 適合教學科技、學習分析和 AI tutor 研究團隊
- 支援多領域資料，方便觀察模型在不同學科的差異
- 提供 closed-model baselines，方便和角色扮演式提示做對照
- 評估不只看答對率，也看指導後是否真的改變行為