AIチューターKhanmigoを用いた2年間の学校実験

Philip Oreopoulos, Nina Low 2026年8月 生成AIは、すべての生徒にパーソナルチューターを提供することで教育を変革する技術として宣伝されてきました。 私たちは、18のテネシー州ミドルスクールでの2年間のクラスターランダム化試験から、その初期の大規模な実験的証拠を提供します。この試験では、ランダムに割り当てられた生徒が、既存の毎日の数学補習セッション中に、回答を与えるのではなくコーチングするように設定されたAIチューターKhanmigoを備えたKhan Academyを使用しました。 この割り当ては、1学期あたり1.3の全国パーセンタイルランク、または1年間で約0.06から0.08標準偏差の数学の成績を向上させました。完全な1年間の積極的な参加による示唆される効果は、0.14標準偏差に達します。 これらの向上は、AIの支援なしでKhan Academyの練習から得られる向上に似ています。 一つの説明として、生徒はチューターを頻繁には使用せず、使用した場合でも、実質的な数学的対話を行うことはめったにありませんでした。生徒の96パーセントが少なくとも一度Khanmigoを試しましたが、中央値の生徒は練習した日の3分の1しかメッセージを送らず、間違いを犯した演習セッションのわずか17パーセントでしかメッセージを送りませんでした。 生徒が送信したメッセージのほとんどは、単なる回答や提案されたプロンプトのクリックでした。 制約となっているのはエンゲージメントのようです。AIチューターの可能性を実現するには、生徒にアクセスを提供するだけでなく、それを使用させる必要があります。 キーワード: 人工知能; AIチューター; Khanmigo; コンピュータ支援学習; 教育テクノロジー; フィールド実験; 数学の成績; 学生のエンゲージメント;介入への応答 教育レベル: K-12 教育トピック: 学生学習 タグ: 教育における生成人工知能（AI）、学生のエンゲージメント、チューター ダウンロード: 08/2026 ドキュメントオブジェクト識別子（DOI）: 10.26300/kner-hv33