Microsoft Research a présenté StudentSim le 12 octobre comme un système de recherche. Il entraîne des simulateurs personnalisés d’élèves à partir de dossiers d’apprenants publics et désidentifiés en échecs, en rédaction en anglais langue seconde et en mathématiques. Les simulateurs visent à modéliser les réponses d’un apprenant et leur évolution après les conseils d’un tuteur. Microsoft précise que StudentSim n’est pas un produit et n’est pas déployé dans des classes.

Selon le billet de Microsoft Research, StudentSim obtient aux échecs un score de 0,5150 en fidélité comportementale et de 0,9067 en réactivité aux conseils ; les scores correspondants sont de 0,2316 et 0,7186 pour GPT-5.4, et de 0,4535 et 0,2721 pour le modèle de coups d’échecs Maia2. Dans une expérience d’apprentissage par renforcement, le tuteur entraîné avec le retour de StudentSim atteint 90,5 % de précision lors de l’évaluation par des experts, contre 75,7 % pour un témoin sans apprentissage par renforcement et 71,6 % pour un témoin utilisant une simulation GPT-5.4. Les chercheurs indiquent que des tests avec de vrais apprenants restent indispensables pour évaluer les résultats, la sécurité et l’utilisabilité.