Zwei Schuljahre, 18 Schulen, ein KI-Tutor: der Zuwachs entsprach in etwa dem Üben ohne ihn

Philip Oreopoulos von der University of Toronto und Nina Low von Charles River Associates haben am 17. August eine randomisierte Studie zu Khanmigo, dem Tutor der Khan Academy, als NBER-Arbeitspapier veröffentlicht. Sie lief an 18 Mittelschulen im Hamilton County in Tennessee über die Schuljahre 2024/25 und 2025/26 und umfasst 6.902 Schüler-Trimester-Beobachtungen in 53 Jahrgangsclustern. Der gepoolte Effekt lag bei 1,26 nationalen Perzentilrängen pro Trimester, bei einem Standardfehler von 0,60. Das zweite Jahr fiel stärker aus als das erste, 0,084 Standardabweichungen gegenüber 0,020, und das Ergebnis des ersten Jahres war statistisch nicht signifikant. Die Autoren sind vorsichtig, was das bedeutet. Der Zuwachs, schreiben sie, ähnele dem, was Übung auf der Khan Academy ohne Unterstützung durch künstliche Intelligenz hervorbringt; und weil der Tutor als Teil eines integrierten Programms ausgeliefert wurde, könne die Studie den eigenen Beitrag des Tutors nicht isolieren. Die Chatprotokolle erklären vieles davon: Nur 14,5 Prozent der Schülernachrichten enthielten eine mathematische Frage oder überhaupt eine Überlegung, 39,4 Prozent waren blanke Antworten und 24,2 Prozent Klicks auf einen vorgeschlagenen Textbaustein.

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