東大・リクルートら共同研究で「解けない問題」を最大30%予測
リクルート次世代教育研究院と東京大学松尾研究室、IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス(BAI)は、共同研究「アダプティブ・ラーニング実現に向けた人工知能解析」で学習者の「解けない問題」を最大30%予測することに成功したと発表した。
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研究の解析対象となったのは、2015年4月から2016年3月までの「スタディサプリ小学講座・中学講座」における小学4年生から中学3年生の算数・数学で、学習者の動画視聴や問題解答の学習ログを最新の機械学習解析「ディープラーニング」を使って解析し、改善を重ねた。
データー解析で算出された「解けない問題」のうち、実際に「解けない問題」だった確率の精度の最低ラインを80%とし、小学5年生で解けない問題全体の30.4%の問題を90.1%の精度で予測、小学6年生で27.1%の問題を88.1%の精度で予測することに成功した。
東京大学の松尾豊特任准教授は、「解けない問題を予測することは、どこを復習すればよいかを適切に示し、つまずきを予防するための基礎となる技術」だとし、松尾研究室の那須野薫さんは、「今後は各科目へ展開するとともに、このつまずきの仕組みをベースに、最適な学習パス・スケジュールを提案する仕組みを開発する予定」だとコメントしている。
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