一个由四名彼此具有亲属和姻亲关系的土耳其教师组成的团队，开发了一款名为 MAHİR 的人工智能语言代理，用于分析学生的学习路径并帮助教师跟踪学生的发展。该项目在 TEKNOFEST 举办的“用于处理和跟踪政府文件的语言人工智能代理”竞赛中获得第二名。此次竞赛在科贾埃利举行，有数百个项目参赛。
团队成员包括埃尔祖鲁姆省国家教育局文学教师兼项目协调员泽拉尔·于尔克尔·达什坦、她的丈夫、宗教文化与伦理教师卢克曼·达什坦，以及她的妹妹、科学教师贡贾·埃尔居尔和埃尔居尔的丈夫、数学教师哈坎·埃尔居尔。项目开发历时约五个月。
MAHİR 如何运作？
据团队介绍，MAHİR 将学生在教育过程中收集的“学习证据”与学习成果相连接，然后生成基于证据的教育分析和改进建议。该系统还收集根据“土耳其世纪知识”模式制定的框架计划和课程中的数据，帮助教师评估学生当前所处阶段，并确定下一步教学步骤。
该项目旨在处理考试评估、学习相关数据分析以及学生发展跟踪所耗费的时间。团队将该系统描述为教师的辅助工具，而非教师的替代品；按照设想，它将帮助教师绘制路线图，了解学生的水平并作出后续教学决策。
这一发展为何重要？
该项目的重要性在于，它来自一个参与教育过程的团队。团队成员表示，这一想法源于家庭讨论学校日常问题时的交流。MAHİR 还重点面向土耳其语以及与当地教育体系相关的数据，而不是提供一个脱离课程和既定评估机制的通用工具。
卢克曼·达什坦表示，新的教育模式重视持续的教育过程，而不仅仅是最终结果，这增加了分析与学生相关的文件和测量数据的需求。他估计，这一想法的应用可能涉及每年处理 20 亿份文件。这一估算由该机构根据团队说法转述，文章未提供额外的技术或运营细节作为支持。
局限与未决问题
消息来源没有说明 MAHİR 是否已在学校范围内实际使用，也没有说明其采用的技术架构、学生数据保护方式，以及如何验证分析和建议的准确性。此外，消息来源未提及语言模型的细节、系统与现有教育平台的整合机制，或衡量其对教师和学生表现影响的独立测试结果。因此，在 TEKNOFEST 获奖表明该想法在竞赛中的突出表现，但尚不能证明该系统已具备大规模部署的条件。
团队计划继续开发该项目。团队成员认为，他们长达约 19 至 20 年的教育经验帮助他们确定了 MAHİR 试图解决的问题。