【記事】AIで「解けない問題」を予測 学習プロセス最適化に道

学習レベルに応じて、解ける問題のレベルは異なる。解けない問題にばかり時間をかけていては先に進めないし、自信を失っていき、学習効率は上がらない。もし、その学習者に「解けない問題」が事前に分かり、最適な問題を出していけたら――。

㈱リクルートマーケティングパートナーズが9月15日に発表したところによると、そんな道筋が、AIの力を借りてできる手応えが得られた。

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元記事はこちら。

同社が運営するリクルート次世代教育研究院(小宮山利恵子院長)は、東京大学の松尾研究室などと「アダプティブ・ラーニング実現に向けた人口知能解析を」を共同研究している。アダプティブ・ラーニングは学習プロセスの最適化を意味し、AIによる機械学習解析「ディープラーニング」を用いて、生徒が「解けない問題」を最大30%予測するのに成功した。

解析の対象としたのは、リクルートのWEB学習サービス「スタディサプリ小学講座・中学講座」の小学校4年生から中学校3年生までの算数・数学。

AIのディープラーニングで、スタディサプリの学習ログを解析。精度80%を最低ラインとして、「解けない問題」を探った。すると、小学校5年生算数では、精度90%で「解けない問題」を30.4%予測できた。6年生の問題では精度88%で27.1%を予測できた。中学生1~3年生では、10%前半から後半までにとどまった。

共同研究者の松尾豊特任准教授は「解けない問題を予測すると、どこを復習すればよいかを適切に示し、つまずきを予防できる。この技術は、アダプティブ・ラーニングを実現するための基礎となる。スタディサプリの膨大な学習データとAI技術の組み合わせ、ここまでの精度とカバー率が出せるようになった」とコメントしている。

また同社では「解けない問題を予測していくと、学習プロセスや時間の効率化にとどまらず、学習者のモチベーションの維持や効率的な学び直しの実現に大きく寄与できる」と述べている。

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