18 टेनेसी मध्य विद्यालयों में दो वर्षीय क्लस्टर रैंडमाइज्ड ट्रायल में, Khan Academy के AI ट्यूटर Khanmigo को दैनिक उपचारात्मक गणित सत्रों में परीक्षण किया गया। Khanmigo का उपयोग करने वाले छात्रों ने गणित उपलब्धि में प्रति टर्म 1.3 राष्ट्रीय पर्सेंटाइल रैंक की वृद्धि दिखाई, या वार्षिक रूप से 0.06 से 0.08 मानक विचलन। पूरे वर्ष की सहभागिता से अधिकतम 0.14 मानक विचलन सुधार प्राप्त हुआ। इन लाभों ने AI सहायता के बिना Khan Academy अभ्यास से निकटता से मेल खाया। विश्लेषण से कम सहभागिता का खुलासा हुआ: जबकि 96% छात्रों ने Khanmigo का प्रयास किया, मध्यम छात्र ने केवल अभ्यास दिनों के एक-तिहाई पर और त्रुटि-निर्माण अभ्यास सत्रों के केवल 17% में इसे संदेश भेजा। अधिकांश अंतरक्रियाएँ न्यूनतम थीं—छात्र नंगे उत्तर भेजते या सुझाए गए प्रॉम्प्ट पर क्लिक करते थे, बजाय सार्थक संवाद में भाग लेने के। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि AI ट्यूटोरिंग की क्षमता को साकार करने में पहुंच से कम और छात्र सहभागिता बढ़ाने पर अधिक निर्भर करता है। मुख्य शब्द शामिल हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, AI ट्यूटोरिंग, Khanmigo, कंप्यूटर-सहायता प्राप्त शिक्षा, और शैक्षिक प्रौद्योगिकी।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित