可汗學院（Khan Academy）運作了將近二十年，靠著免費的教學影片與練習題，陪著全球好幾個世代的學生刷數學、準備考試。這樣一個做慣了免費影片與題庫的老牌平台，2023 年卻做了一件跟過去完全不同的事，找上 OpenAI，把 GPT 系列模型直接嵌進自己累積多年的課程庫裡，做出一支會主動陪學生解題的 AI 家教，取名 Khanmigo。
跟隨手打開通用聊天機器人問一句「這題怎麼解」不一樣，Khanmigo 是什麼、又能替學生、老師、家長各自做什麼，答案其實更接近一個綁在既有課程進度裡運作的教學系統，而不是一支什麼都能聊的通用工具。它要解決的問題也很具體。不少學生半夜寫作業卡在同一步，身邊沒有大人可以問；老師光是設計差異化的課程與批改作業，就耗掉大半備課時間。
先從它的身份與規模講起，再一路拆解它怎麼運作、學生老師家長各自能拿它做什麼、資料隱私怎麼設計，最後看實際教學效果與台灣讀者能不能用。
Khanmigo 是什麼？可汗學院打造的 AI 家教與教學助理
可汗學院是一個成立於 2008 年的非營利教育機構，長年靠著免費影片與練習題平台服務全球學生。2023 年，它與 OpenAI 合作，把 GPT 系列模型接進自己累積十幾年的課程庫，推出 Khanmigo 這支 AI 家教與教學助理。它不是一個獨立的新產品，而是嵌進可汗學院既有的數學、科學、人文、寫作、程式設計等內容裡運作，學生正在寫哪一題、卡在哪個觀念，Khanmigo 背景都看得到當下的練習脈絡，這正是它跟隨手打開通用聊天機器人問一句「這題怎麼解」最大的差別。
Khanmigo 設計成能依使用者身份切換成三種角色。對學生，它是一路陪著解題、引導思考的家教；對老師，它是幫忙設計課程、出題、寫聯絡信的教學助理；對家長，則是一個能掌握孩子學習狀況、設定使用範圍的監督工具。三種角色共用同一套安全機制與課程資料庫，但介面與能做的事各自不同，下面幾節會逐一拆開講。
這支產品目前的使用規模不小。根據可汗學院公布的 SY24-25 學年度報告，全球共有約 200 萬名學生、教師與家長使用過 Khanmigo，註冊人數比前一學年成長 731%，其中近半數使用者是自主申請、沒有透過學校統一採購的教師，分布在 70 多個國家。除此之外，可汗學院跟美國學區合作的教學方案裡，另外還有 77 萬名學生在課堂上整合使用 Khanmigo。這代表它已經不是一個實驗性質的小工具，而是被相當數量的教育現場真的用在日常教學裡。
Khanmigo 不直接給答案，而是用提問一步步引導
Khanmigo 跟一般聊天機器人最大的差別，不在它懂不懂數學或會不會寫程式，而在它刻意不直接告訴學生答案。學生問一題時，Khanmigo 背後其實有一套獨立於對話本身的機制在同步運作。數學題會由一個專門的驗算系統即時核對運算過程與算式是否正確，確保它給的引導不是憑空亂猜；就算學生給出的答案跟系統核對的結果不同，Khanmigo 也不會直接判定「你錯了」，而是拋出下一個提問，讓學生自己回頭檢查是哪一步算錯。
除了確保數學正確，系統背後還有一層內容安全監控在運作。學生的對話如果被系統標記為需要留意，相關的提醒就會被觸發，讓老師與家長能回頭查看發生了什麼事。這套設計讓 Khanmigo 在陪學生解題的同時，也守住教育場域該有的分寸。
Khanmigo 為什麼不直接給答案，而是反問學生？
這不是技術做不到，而是刻意的教學設計。可汗學院把 Khanmigo 定位成陪學生一起搞懂概念的家教，而不是一台問答機。如果一開口就把答案吐出來，學生確實會更快寫完那一題，但下一次遇到類似的題目，還是不知道從哪裡下手。所以 Khanmigo 被設計成優先用提問把學生的思考往下推一層，只有在學生真的卡住、多輪引導都推不動時，才會考慮給出更直接的提示。這也是它跟裸用通用聊天機器人差別最大的地方。通用工具的目標是把問題解決掉，Khanmigo 的目標是讓學生自己解決得了下一題。
Khanmigo 怎麼判斷學生是不是真的學會了？
可汗學院內部用來評估 Khanmigo 教學成效的核心指標有三個。第一個是回應速度，量的是學生問完問題到 Khanmigo 給出回應之間等了多久；第二個是「下一題答對率」，看的是學生在同一個技能點、同一次學習過程裡，拿到引導之後不靠任何協助就答對下一題的比例，這是判斷學生有沒有把剛剛的引導真正內化、而不是單純套用答案的直接證據；第三個是對話品質，由系統自動判斷這輪互動裡學生有沒有真的在推理、在動腦，而不是被動接收訊息。
這套指標不是擺著好看，可汗學院拿它持續在做測試。以 2025 年 10 月到 2026 年 4 月這半年為例，光是針對數學驗算系統的優化，就在超過 135 萬則對話裡把回應時間縮短了 0.3 秒；另外兩輪把學生過往學習歷程納入判斷的實驗，分別在 60.8 萬則與 136 萬則對話裡，讓下一題答對率提升了 3.4 與 2.7 個百分點。這半年總共測試了超過 1500 萬則對話，說明可汗學院是把 Khanmigo 當一套持續迭代的教學系統在經營，不是上線後就放著不管。
學生用 Khanmigo 能得到哪些學習支援？
對學生來說，Khanmigo 最基本的功能是隨時能問。它支援文字與語音雙向輸入輸出，學生開口說話，Khanmigo 會把內容轉成文字回應，也能直接把回答唸出來，不必逐字打字才能發問。涵蓋的科目範圍也很廣，從數學、科學、程式設計到歷史人文、閱讀寫作，乃至考試準備都在內；因為它直接嵌在可汗學院既有的練習題系統裡，學生正在寫哪一題、卡在哪個環節，Khanmigo 背景就看得到，不需要學生自己重新描述題目在問什麼。
這麼廣的涵蓋範圍裡，又以下面三種能力最能代表 Khanmigo 的設計思路。
數學是 Khanmigo 目前最擅長的科目
數學是 Khanmigo 投入最深的科目。前面提過，數學題會經過獨立的驗算系統即時核對運算過程，可汗學院近半年針對數學優化所做的測試量體，也是所有功能項目裡最大的一批，光是回應速度這一項優化，測試樣本就超過 135 萬則對話。這背後反映的是可汗學院這幾十年累積下來的數學練習題庫最完整，從國小的四則運算一路到大學先修階段的數學內容都涵蓋在內，Khanmigo 在數學科能給的引導也相對最細緻。
寫作教練陪學生想，不是代寫
寫作教練這個角色，一句話說完就是幫學生想，不幫學生代寫。Khanmigo 不會直接產出一段文字讓學生複製貼上，而是先用提問幫學生理出文章想講什麼、順序怎麼排，草稿寫出來以後再針對段落給具體的修改意見，是論點不夠清楚、還是舉例撐不起論點，而不是籠統地說寫得不錯或需要加強。它也會即時回饋學生正在寫的那段內容，甚至用類似辯論的方式跟學生來回討論一個論點站不站得住腳，把文法與寫作觀念的解釋，直接放進學生自己正在寫的句子脈絡裡教，而不是丟一套抽象規則要學生自己套用。
陪讀夥伴陪學生讀完一整本書
陪讀夥伴的角色，概念上跟寫作教練有點像，只是換成陪學生一起讀完一整本書。學生可以跟 Khanmigo 聊自己正在讀的作品，由它拋出理解性的問題確認學生有沒有真的讀懂內容，也能幫忙拆解書裡的主題與角色的動機，把單一段落連結回整本書更大的觀念脈絡。對沒有讀書會、也沒有人可以討論書本內容的學生來說，這等於補上了一部分原本要靠同儕討論才有的互動。
教師用 Khanmigo，把備課瑣事壓縮到幾分鐘
對老師而言，Khanmigo 的定位是教學助理，而且完全免費使用。它能依照課綱標準自動產出差異化的課程計畫，同一個教學目標依學生程度拆成不同版本；出題與擬定評分規準（rubric）也是它擅長的項目，連下課前快速檢核學習成效用的一小段測驗題（exit ticket）都能一併生成。課堂導入活動這塊也做得很生活化，例如它能用學生正在追的流行文化話題設計課程開場的鉤子，把抽象的教學目標包進學生感興趣的情境裡。
分組建議是另一項省時的功能，系統會參考學生的學習需求給出分組方向，減少老師自己一個個核對名單的時間；需要跟家長聯繫時，Khanmigo 也能協助草擬多語言版本的聯絡信，對班上有非英語母語家庭的老師特別實用。介面設計上刻意壓低學習門檻，官方強調不需要學提示詞技巧，老師開始使用的幾分鐘內就能上手，不必先摸懂怎麼下指令才問得到想要的東西。
教師版目前也是 Khanmigo 開放範圍最大的版本。透過跟 Microsoft 的合作，由 Azure OpenAI Service 提供運算能力，教師版已經免費開放到全球超過 180 個國家與地區，另外加碼支援 30 多種實驗性語言，只有古巴、伊朗、北韓、敘利亞，以及烏克蘭部分俄羅斯佔領區不在開放範圍內。
家長怎麼透過 Khanmigo 掌握孩子的學習狀況？
家長訂閱 Khanmigo，拿到的不只是一個給孩子用的 AI 家教帳號。一組訂閱最多能開通 10 個孩子的帳號，方便有多個小孩的家庭一次管理；更關鍵的是，家長能直接查看孩子跟 Khanmigo 的完整對話紀錄，不是把孩子丟給 AI 就不聞不問。如果對話內容被系統標記為需要留意，家長也會收到安全提醒，能第一時間回頭查看發生了什麼事，不用等孩子自己說。
除了監督，官方也提供超過 20 項給家長使用的輔助工具，像是快速出一份選擇題測驗、設計貼近生活情境的練習題、把學習內容包裝成小遊戲的形式等，讓家長就算不熟悉某個學科的內容，也能靠這些現成工具幫孩子複習與延伸學習，不必自己從頭準備教材。
學生對話資料，不會被拿去訓練 AI 模型
Khanmigo 的對話資料怎麼被使用，是台灣家長與教育工作者接觸到這個工具時最常見的疑慮，而可汗學院在跟 OpenAI 談合作的一開始，就把這一點當成教育場景不能妥協的前提，學生與教師在 Khanmigo 裡的對話只用在教學互動本身，不會被回頭拿去訓練 OpenAI 的通用模型。這跟一般消費者用通用聊天機器人時、對話內容可能被納入模型訓練資料的預設情況不同，是可汗學院針對教育合作特別談出來的條件。
在合規面，可汗學院公開說明 Khanmigo 的設計遵循美國學生資料隱私相關規範，包括保障學生教育紀錄的 FERPA（家庭教育權利與隱私法）與保護兒童網路隱私的 COPPA（兒童網路隱私保護法），也一併遵守各州自己的隱私法。這些規範多半是針對未成年人特別訂的，對象正好就是 Khanmigo 的核心使用族群。
除了法規遵循，可汗學院也把透明當成設計原則。老師與家長都能調閱學生跟 Khanmigo 的完整對話紀錄，不是一個外界看不進去的黑盒子，這也是為什麼前面提到的安全提醒機制能成立，因為對話本來就攤在陽光下，一旦系統標記出需要留意的內容，相關的大人立刻查得到。
Khanmigo 真的能取代真人老師或家教嗎？
可汗學院創辦人 Sal Khan 在 2026 年一次受訪裡，對這個問題給出了不算討喜的答案。他坦承推出 Khanmigo 三年後，對很多學生來說，這支 AI 家教幾乎沒有存在感，大多數學生根本沒有頻繁去用它。原因不是技術不夠好，而是可汗學院自己內部觀察到，多數學生本來就不擅長問出一個好問題，而 Khanmigo 這種需要學生主動提問、主動互動才有效的工具，對本來就不太會問問題的學生，幫助其實有限。可汗學院的學習長 Kristen DiCerbo 也直言，目前還沒看到外界期待的那種教育革命發生。
第一線教師的觀察也印證了這一點，而且正反兩面都有。一位教幾何的老師 Kristen Musall 提到，學生如果沒有先弄懂教材內容到足以知道自己該問什麼，Khanmigo 這類 AI 工具不見得幫得上忙。她後來也不再在課堂上使用這項工具。另一位學區督學 Peggy Buffington 則抱持比較正面的看法，認為只要學生學會怎麼正確使用它，在家登入 Khanmigo 確實能在不直接拿到答案的前提下得到協助。這兩種觀察合在一起說明，工具本身有沒有用，取決於用的人願不願意好好用。
面對這些落差，可汗學院自己在 2026 年也調整了 Khanmigo 的定位。官方甚至自嘲，可汗學院就像球芽甘藍；老師跟家長都知道對孩子有益，孩子卻不一定這樣想。因應這一點，Khanmigo 接下來的角色被重新定義成陪學生撐過枯燥練習過程的教練，而不是取代老師，老師與課堂設計依然被放在整個學習系統的核心位置。換句話說，AI 家教目前被定位成輔助的一環，不是取代人力的萬能解方。
收費方案怎麼訂？台灣讀者能不能用 Khanmigo？
收費方案分成兩塊，教師版跟學生/家長版待遇差很多。教師版完全免費，前面提過，透過跟 Microsoft 的合作已經開放到全球超過 180 個國家與地區，台灣不在被排除的少數幾個國家名單裡，理論上台灣的學校老師可以直接申請使用。
學生/家長版就不是免費的，訂閱制每月收費 4 美元，或是選年繳 44 美元，平均下來比按月付便宜一些，一組訂閱最多能開通 10 個孩子的帳號，對有多個小孩的家庭來說算是把成本攤平了不少。
但台灣讀者最該留意的是使用資格，而不是價格。可汗學院在官方公告裡明確寫著，目前學生版的訂閱僅開放給美國的家長與學習者使用。也就是說，如果不是以學校教師的身份申請、手上也沒有美國的帳單地址，目前沒辦法直接以個人身份訂閱學生或家長版的 Khanmigo，這跟教師版全球開放的狀況剛好相反。換句話說，台灣的老師目前比家長或學生更有機會直接用到這支 AI 家教，學生與家長版本則得再等可汗學院把服務範圍擴大到美國以外的地區。
可汗學院這三年的實驗說明了一件事。一個運作近二十年的教育平台，就算找來最強的 AI 模型當家教，也沒辦法一夕之間把教與學的方式整個換掉。Khanmigo 目前還不是把老師換掉的解方，而是在既有的教學系統裡，多了一個學生卡關時先問誰的選項。它能不能真的發揮效果，關鍵不在這支工具本身有多聰明，而在學生願不願意主動開口問、老師願不願意把它放進自己的課堂設計裡。工具能做的事，跟人願不願意用它，終究是兩回事。