Dos cursos, 18 colegios, un tutor de IA: la mejora fue parecida a la que da practicar sin él

Philip Oreopoulos, de la Universidad de Toronto, y Nina Low, de Charles River Associates, publicaron el 17 de agosto como documento de trabajo del NBER un ensayo aleatorizado sobre Khanmigo, el tutor de Khan Academy. Se desarrolló en 18 institutos de secundaria del condado de Hamilton (Tennessee) durante los cursos 2024-25 y 2025-26, con 6.902 observaciones alumno-trimestre en 53 grupos por nivel. El efecto agregado fue de 1,26 rangos percentiles nacionales por trimestre, con un error estándar de 0,60. El segundo año fue mejor que el primero, 0,084 desviaciones típicas frente a 0,020, y el resultado del primer año no fue estadísticamente significativo. Los autores son cuidadosos sobre lo que eso compra. La mejora, escriben, se parece a la que produce practicar en Khan Academy sin ayuda de inteligencia artificial, y como el tutor se entregó dentro de un programa integrado, el estudio no puede aislar lo que aportó el tutor en sí. Las transcripciones explican buena parte: solo el 14,5 por ciento de los mensajes de los alumnos contenían una pregunta matemática o algún razonamiento; el 39,4 por ciento eran respuestas secas y el 24,2 por ciento, clics en una sugerencia del sistema.

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