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可汗学院如何打造更好的人工智能导师：我们最新的学习成果
三年前，可汗学院推出了 Khanmigo，这是一款由人工智能驱动的学生导师和教师助理。从那时起，我们不断努力改进...阅读更多可汗学院如何打造更好的人工智能导师：我们最新的学习成果首先出现在可汗学院博客上。
来源:Khan Academy 博客三年前，可汗学院推出了 Khanmigo，这是一款由人工智能驱动的学生导师和教师助理。从那时起，我们不断努力提高其辅导能力。今天，我们将分享我们最近的改进工作的结果。
我们的努力是渐进且持续的，我们对下述六个百分点的改进感到鼓舞。每天进行数百万次练习，这种收益转化为从每次辅导互动中学习的学生数量的显着增加。
我们相信，这种产品开发流程（严格测试每项更改、仔细衡量结果并丢弃不起作用的内容）对于在教育领域构建有效的人工智能工具至关重要。
我们如何研究有效的方法
我们通过多种方式收集有关 Khanmigo 的证据，包括课堂观察、师生访谈以及学生聊天记录分析。
从 2025 年 10 月到 2026 年 4 月的六个月里，可汗学院进行了一系列严格的产品测试，以了解哪些变化可能会提高 Khanmigo 的有效性。以下研究结果总结了我们所学到的知识以及我们如何利用它们来改进 Khanmigo。
我们如何衡量成功
在改进 Khanmigo 的整个工作中，我们跟踪了三个核心指标。根据测试的不同，每个指标要么作为主要目标，要么作为护栏，以确保我们不会以牺牲另一个维度为代价来改进一个维度：
在不牺牲准确性的情况下使数学代理更快
结果：