KIYOラーニング、人工知能(機械学習)のアルゴリズムを用いて学習アドバイスをする「AIマスター(ベータ版)」 リリース

スマホで学べるオンライン資格講座「STUDYing(スタディング)」を提供するKIYOラーニング株式会社(東京都千代田区、代表取締役社長:綾部貴淑)は、人工知能(機械学習)のアルゴリズムを用いて学習アドバイスをする「AIマスター(ベータ版)」をリリースしたことを発表した。

「AIマスター(ベータ版)」概要

目標

AIマスターでは、人工知能(機械学習)のアルゴリズムを用いることで、受講者ごとに最適な学習アドバイスをする事を目標にしている。

機能

「この単元・問題が本番試験でどのぐらい重要であるか」が分かれば、より効率的な学習が可能となりモチベーションが高まる。これを行うのがAIマスター。

  • ある単元を完了することで「どれぐらい試験の予想得点が向上するか(上昇効果)」を予測(*)
  • 得点の上昇効果が大きいと予測される単元では、AIマスターが「重要単元である」旨をアドバイス
  • 目標得点に達しなかった練習問題があった場合、AIマスターが「復習」を促進

AIマスター(ベータ版)は、スタディング 中小企業診断士講座での提供を皮切りに、より予測精度や機能を高め、他の講座にも展開する予定。

*「適した」「予測」とは、人工知能(機械学習)のアルゴリズムが、その時点での予測精度に基づき最適と判断し予測すること。判断の結果が常に現実に最適であるという保証、又はその予測が常に現実の結果と同じとなることの保証を意味するものではなく、AIマスターの予測とアドバイスは、学習者の自己判断の一助にすることを目的としている。

仕組み

AIマスターは、AI(機械学習)を利用して実現されている。

STUDYing(スタディング)」では、過去のすべての受講者の学習行動(秒単位の学習行動や、練習問題のスコア等)が細かく記録されている。また多くの受講者が試験直前に行う「模擬試験」の得点も記録されている。(模擬試験は、本番試験と同等の難易度のオンライン試験)

この学習行動データと模擬試験の得点データを基に、受講者がどのような学習行動を行うと「模擬試験で何点取れるか(以下、「試験予想得点」)」を予測する「試験得点予測モデル」を作成する。

受講者がある単元を開始する際に、この「試験得点予測モデル」によって、この単元を受講する「前」の試験予想得点と、この単元を受講した「後」の試験予想得点を予測。

このように単元の学習前後の予想得点を比較することにより、この単元を学習した場合の学習効果である「試験予想得点の上昇効果」を予測する。

「試験予想得点の上昇効果」 が高い単元では、AIマスターによるアドバイスが表示される。

また単元が問題練習の場合には「この問題で何点取る(目標得点)と試験予想得点が何点アップするか」をアドバイス。問題終了後に、目標得点に達していない場合には、目標得点に達するまで復習するようにアドバイスする。

受講者は、重要な単元や問題について試験を意識して学習することができるので、学習効率の向上に資するものとなる。

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ABOUTこの記事をかいた人

Natsuki Shinbo

埼玉県出身。2018年12月からほぼ毎日EdTech Mediaの記事を更新しています。 EdTech Mediaのほかに、教育業界に特化した転職サイト「Education Career」を運営している株式会社ファンオブライフのマーケティング担当です。