১৮ টেনেসি মধ্যবিদ্যালয়ে দু বছর ক্লাস্টার র্যান্ডমাইজড ট্রায়ালে, Khan Academy-র AI টিউটর Khanmigo-কে দৈনিক উপचारात्मक গাণিতিক সেশনে পরীক্ষা করা হয়েছিল। Khanmigo ব্যবহার करने वाले ছাত্ররা গাণিতিক অর্জনে প্রতি টرمে ১.৩ জাতীয় পার্সেন্টাইল রैंक বৃদ্ধি দেখিয়েছে, বা বার্ষিকভাবে ০.০৬ থেকে ০.০৮ স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন। পুরো বছরের অংশগ্রহণ থেকে সর্বোচ্চ ০.১৪ স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন উন্নতি পাওয়া গেছে। এই লাভগুলো AI সহায়তা ছাড়াই Khan Academy-র অনুশীলনের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মেলে। বিশ্লেষণ থেকে কম অংশগ্রহণের প্রকাশ পেলে: Whereas ৯৬% ছাত্র Khanmigo-কে চেষ্টা করেছেন, মধ্যম ছাত্রটি শুধু অনুশীলনের দিনের এক-তৃতীয়ে এবং ত্রুটি-নির্মাণ অনুশীলন সেশনের শুধু ১৭%-এ Khanmigo-কে বার্তা পাঠিয়েছে। legtöbb ইন্টারঅ্যাকশন ন্যূনতম ছিল—ছাত্ররা নগ্ন উত্তর পাঠিয়েছিলেন বা প্রস্তাবিত প্রম্পটে ক্লিক করতেন, বাস্তব意义ある সংলাপে জড়িত হওয়ার বদলে। অধ্যয়ন নিষ্কাশন করে যে AI টিউটোরিং-এর সম্ভাবনা সाकার করার জন্য অ্যাক্সেসের চেয়ে ছাত্রের অংশগ্রহণ বাড়ানো বেশি গুরুত্বপূর্ণ। কীওয়ার্ডস অন্তর্ভুক্ত: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, AI টিউটোরিং, Khanmigo, কম্পিউটার-Sahayyat শিক্ষা, এবং শিক্ষা প্রযুক্তি।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing