テネシー州の中学校18校を対象とした2年間のクラスター無作為化試験において、Khan AcademyのAIチューターであるKhanmigoが、日々の補習数学セッションでテストされた。Khanmigoを使用した生徒は、数学成績において1学期あたり全国パーセンタイル1.3ポイントの向上を示し、これは年間で0.06から0.08標準偏差に相当する。1年間の継続的な参加により、最大で0.14標準偏差の改善が得られた。これらの向上は、AIなしのKhan Academyの練習と closely 一致した。分析から、参加率の低さが明らかになった：96%の生徒がKhanmigoを試したものの、中央値の生徒は練習日の3分の1しかメッセージを送らず、ミスをした問題演習セッションのわずか17%でしか利用していなかった。ほとんどのやり取りは最小限にとどまり—生徒は裸の答えを送るか、提案されたプロンプトをクリックするだけで、実質的な対話にはほとんど関与していなかった。研究は、AIチューターの可能性を実現するには、単なるアクセスよりも生徒の参加率を高めることがより重要であると結論付けている。キーワードには、人工知能、AIチューター、Khanmigo、コンピュータ支援学習、教育技術が含まれる。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing