AI Tutoring with Khanmigo in a Two-Year School Experiment

A two-year cluster randomized trial in 18 Tennessee middle schools tested Khanmigo, an AI tutor from Khan Academy, during daily remedial math sessions. Students using Khanmigo showed math achievement gains of 1.3 national percentile ranks per term, or 0.06 to 0.08 standard deviations annually. Full-year engagement yielded up to 0.14 standard deviations improvement.

These gains closely matched Khan Academy practice without AI assistance. Analysis revealed low engagement: while 96% of students tried Khanmigo, the median student messaged it on only one-third of practice days and in just 17% of mistake-making exercise sessions. Most interactions were minimal—students sent bare answers or clicked suggested prompts rather than engaging in substantive dialogue.

The study concludes that realizing AI tutoring's potential depends less on access and more on boosting student engagement. Keywords include Artificial intelligence, AI tutoring, Khanmigo, computer-assisted learning, and educational technology.

أجرت تجربة عشوائية عنقودية لمدة عامين في 18 مدرسة متوسطة في تينيسي اختبار Khanmigo، معلم الذكاء الاصطناعي من أكاديمية خان، خلال جلسات الرياضيات التصحيحية اليومية. أظهر الطلاب الذين استخدموا Khanmigo مكاسب في إنجازات الرياضيات بلغت 1.3 نسبة مئوية وطنية لكل فصل، أو من 0.06 إلى 0.08 انحراف معياري سنويًا. أدى التفاعل طوال العام إلى تحسين يصل إلى 0.14 انحراف معياري. تطابقت هذه المكاسب عن كثب مع ممارسة أكاديمية خان دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. كشف التحليل عن انخفاض التفاعل: بينما جرب 96% من الطلاب Khanmigo، فإن الطالب المتوسط أرسل رسائل إليه فقط في ثلث أيام التدريب وفي slechts 17% من جلسات التمارين التي يرتكبون فيها أخطاء. كانت معظم التفاعلات ضئيلة—أرسل الطلاب إجابات عارية أو نقر على المقترحات المُقترحة بدلاً من الانخراط في حوار جوهري. تستنتج الدراسة أن تحقيق إمكانات التدريس بالذكاء الاصطناعي يعتمد أقل على الوصول وأكثر على تعزيز تفاعل الطلاب. تشمل الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، التدريس بالذكاء الاصطناعي، Khanmigo، التعلم بمساعدة الحاسوب، والتكنولوجيا التعليمية.

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।

Ein zweijähriger clusterrandomisierter Versuch in 18 Tennessee-Mittelschulen testete Khanmigo, einen KI-Tutor von Khan Academy, während täglicher Nachhilfemathematik-Sessions. Schüler, die Khanmigo nutzten, zeigten Mathematikleistungszuwächse von 1,3 nationalen Prozentilen pro Semester, oder jährlich 0,06 bis 0,08 Standardabweichungen. Ein ganzjähriges Engagement führte zu Verbesserungen von bis zu 0,14 Standardabweichungen.

Diese Zuwächse entsprachen weitgehend der Khan-Akademie-Praxis ohne KI-Unterstützung. Die Analyse zeigte geringe Beteiligung: Obwohl 96% der Schüler Khanmigo ausprobierten, schrieb der Median-Schüler ihm nur an einem Drittel der Übungstage und in lediglich 17% der Fehler-machenden Übungssessions Nachrichten. Die meisten Interaktionen waren minimal—Schüler sendeten bloße Antworten oder klickten auf vorgeschlagene Prompts, anstatt sich an substantiellem Dialog zu beteiligen.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Realisierung des Potenzials von KI-Tutoring weniger vom Zugang abhängt und mehr davon, die Schülerbeteiligung zu erhöhen. Schlagwörter umfassen: Künstliche Intelligenz, KI-Tutoring, Khanmigo, computerunterstütztes Lernen und Bildungstechnologie.

Un ensayo aleatorizado por conglomerados de dos años en 18 escuelas secundarias de Tennessee probó a Khanmigo, un tutor de IA de Khan Academy, durante las sesiones diarias de matemáticas de refuerzo. Los estudiantes que usaron Khanmigo mostraron ganancias en el rendimiento matemático de 1.3 percentiles nacionales por término, o de 0.06 a 0.08 desviaciones estándar anualmente. El compromiso durante todo el año yielded hasta 0.14 desviaciones estándar de mejora.

Estas ganancias coincidieron estrechamente con la práctica de Khan Academy sin asistencia de IA. El análisis reveló bajo compromiso: aunque el 96% de los estudiantes probó Khanmigo, el estudiante promedio lo mensajó solo en un tercio de los días de práctica y en apenas el 17% de las sesiones de ejercicios donde cometieron errores. La mayoría de las interacciones fueron mínimas: los estudiantes enviaron respuestas desnudas o hicieron clic en sugerencias en lugar de participar en un diálogo sustancial.

El estudio concluye que realizar el potencial del tutoría de IA depende menos del acceso y más de aumentar el compromiso estudiantil. Las palabras clave incluyen Inteligencia artificial, tutoría de IA, Khanmigo, aprendizaje asistido por computadora y tecnología educativa.

Un essai aléatoire par grappes de deux ans dans 18 collèges du Tennessee a testé Khanmigo, un tuteur IA de Khan Academy, lors des séances quotidiennes de mathématiques de rattrapage. Les élèves utilisant Khanmigo ont montré des gains en réussite mathématique de 1,3 percentile national par trimestre, soit de 0,06 à 0,08 écarts-types annuellement. Un engagement sur l'année complète a permis une amélioration pouvant atteindre 0,14 écarts-types.

Ces gains correspondaient étroitement à la pratique de Khan Academy sans assistance d'IA. L'analyse a révélé un faible engagement : bien que 96 % des élèves aient essayé Khanmigo, l'élève médian ne lui a envoyé des messages que sur un tiers des jours de pratique et dans seulement 17 % des séances d'exercices où ils commettaient des erreurs. La plupart des interactions étaient minimales : les élèves envoyaient des réponses brutes ou cliquaient sur des suggestions proposées plutôt que de s'engager dans un dialogue substantiel.

L'étude conclut que réaliser le potentiel du tutorat par IA dépend moins de l'accès et plus de renforcer l'engagement des élèves. Les mots-clés incluent : intelligence artificielle, tutorat par IA, Khanmigo, apprentissage assisté par ordinateur et technologie éducative.

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।

Uji coba berkelompat acak dua tahun di 18 sekolah menengah Tennessee menguji Khanmigo, tutor AI dari Khan Academy, selama sesi harian matematika remedial. Siswa yang menggunakan Khanmigo menunjukkan peningkatan prestasi matematika sebesar 1,3 persentil nasional per istilah, atau 0,06 hingga 0,08 simpangan baku per tahun. Keterlibatan selama setahun menghasilkan peningkatan hingga 0,14 simpangan baku.

Peningkatan ini sangat sesuai dengan latihan Khan Academy tanpa bantuan AI. Analisis menunjukkan keterlibatan rendah: meski 96% siswa telah mencoba Khanmigo, siswa median hanya mengirim pesan kepadanya pada satu-pertiga hari latihan dan hanya pada 17% sesi latihan di mana mereka membuat kesalahan. Sebagian besar interaksi minimal—siswa mengirim jawaban polos atau mengklik prompt yang disarankan alih-alih terlibat dalam dialog substansial.

Kesimpulan studi adalah bahwa merealisasikan potensi bimbingan AI lebih bergantung pada peningkatan keterlibatan siswa daripada hanya akses. Kata kunci meliputi: kecerdasan buatan, bimbingan AI, Khanmigo, pembelajaran berbantuan komputer, dan teknologi pendidikan.

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。

Um ensaio aleatorizado por conglomerados de dois anos em 18 escolas do ensino médio do Tennessee testou o Khanmigo, um tutor de IA da Khan Academy, durante as sessões diárias de matemática de recuperação. Os alunos que usaram o Khanmigo mostraram ganhos no desempenho em matemática de 1,3 percentis nacionais por trimestre, ou de 0,06 a 0,08 desvios-padrão anualmente. O engajamento durante todo o ano resultou em melhorias de até 0,14 desvios-padrão.

Esses ganhos corresponderam de perto à prática da Khan Academy sem assistência de IA. A análise revelou baixo engajamento: embora 96% dos alunos tenham experimentado o Khanmigo, o aluno médio enviou mensagens para ele apenas em um terço dos dias de prática e em apenas 17% das sessões de exercícios em que cometiam erros. A maioria das interações foi mínima—os alunos enviaram respostas nuas ou clicaram em sugestões sugeridas em vez de se envolverem em um diálogo substantivo.

O estudo conclui que realizar o potencial do tutorado de IA depende menos do acesso e mais de aumentar o engajamento dos alunos. Palavras-chave incluem: inteligência artificial, tutorado de IA, Khanmigo, aprendizagem assistida por computador e tecnologia educacional.

Двухлетнее кластерное рандомизированное исследование в 18 средних школах Теннесси проверило Khanmigo — репетитора ИИ от Khan Academy — во время ежедневных занятий по remedial математике. Ученики, использующие Khanmigo, показали рост успеваемости по математике на 1,3 национальных процентиля за семестр, или от 0,06 до 0,08 стандартных отклонений в год. Полногодовое вовлечение дало улучшение до 0,14 стандартных отклонений. Эти улучшения тесно соответствовали практике Khan Academy без помощи ИИ. Анализ показал низкую вовлеченность: хотя 96% учеников попробовали Khanmigo, средний ученик писал ему сообщения только в одну треть дней практики и в仅 17% сессий упражнений, где они делали ошибки. Большинство взаимодействий были минимальными — ученики отправляли голые ответы или нажимали на предложенные подсказки вместо участия в содержательном диалоге. Исследование приходит к выводу, что реализация потенциала обучения с помощью ИИ зависит меньше от доступа и больше от повышения вовлеченности учеников. Ключевые слова включают: искусственный интеллект, обучение с помощью ИИ, Khanmigo, компьютерно-ассистированное обучение и образовательные технологии.

A two-year cluster randomized trial in 18 Tennessee middle schools tested Khanmigo, an AI tutor from Khan Academy, during daily remedial math sessions. Students using Khanmigo showed math achievement gains of 1.3 national percentile ranks per term, or 0.06 to 0.08 standard deviations annually. Full-year engagement yielded up to 0.14 standard deviations improvement.

These gains closely matched Khan Academy practice without AI assistance. Analysis revealed low engagement: while 96% of students tried Khanmigo, the median student messaged it on only one-third of practice days and in just 17% of mistake-making exercise sessions. Most interactions were minimal—students sent bare answers or clicked suggested prompts rather than engaging in substantive dialogue.

The study concludes that realizing AI tutoring's potential depends less on access and more on boosting student engagement. Keywords include Artificial intelligence, AI tutoring, Khanmigo, computer-assisted learning, and educational technology.