AIマスター(ベータ版)に関して

「AIマスター」は、スタディングの受講者の皆様の学習モチベーションを高めたり、学習効率を高めるアドバイスをすることで、試験に合格して頂くために作られた機能・キャラクターです。

AIマスター

AIマスターの位置付けと目標


AIマスターは2019年5月に「ベータ版」としてリリースされました。まだベータ版ということで機能は限定されていますが、今後は順次、機能や精度を拡張していく予定です。ぜひ、皆様からのご感想、ご意見など頂ければ幸いです。

また、AIマスターを「使いたくない」という方は、表示をOFFにすることもできます。

AI」という名前の通り、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ており、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ます。

※現在「AIマスター(ベータ版)」機能は中小企業診断士講座にて提供しております。


AIマスターの機能(ベータ版の機能)


皆様が勉強しているときに

「この講座(レッスン)は、本番試験にとってどれぐらい重要なんだろう?」
「この問題ができるようになると、試験で何点ぐらい上昇するんだろう?」

という疑問を持ったことはありませんか?

「その単元・問題が、試験にとってどれぐらい重要であるか」が分かれば、学習時間にメリハリを付けたり、モチベーションが高まると思いませんか?

それを行うのが、「AIマスター」なのです!


AIマスターは、以下の事を行います。


予測得点の算出

受講者が次のレッスンに進むたびに、そのレッスンを学習することで、どれぐらい「試験の予測得点が向上するか」を予測します。(ここで、機械学習を用います)

レッスンが「問題」の場合には、その問題で何点獲得すると、「試験の予測得点が何点向上するか」を予測します。通常は、目標点(通常は80点以上)を取ったときに、「試験の予測得点が何点向上するか」を予測します。(ここで、機械学習を用います)

そこで得られた「試験の予測得点が何点向上するか」という点が大きい場合(つまり、試験合格にとって重要な問題の場合)には、AIマスターが以下のようなアドバイスをします。


AIマスター


これにより、受講者は、どのレッスン(問題含む)が試験合格にとって特に重要なのかが分かります。よって、受講者に、「それではこのレッスンは頑張ろう!」、問題の場合には、「目標点が取れるまで頑張ろう!」と思って学習に力を注いで頂けると期待しています。


復習リコメンド

レッスンが「問題」の場合には、問題の終了後に、前述の目標得点に達しなかった場合には、AIマスターが以下のようなアドバイスをします。


AIマスター


また、アドバイスの中で、復習をリコメンド(おすすめ)します。「問題を解く」ボタンを押せば、すぐに問題を復習できます。これにより、目標点(この場合は80点)になるまで復習することを促します。これにより、試験にとって重要な問題をしっかり学習して頂くことができ、合格できる可能性が高まります。


アドバイスの頻度

AIマスターは、すべてのレッスン(講義、問題)で表示されるわけではありません。
試験にとって重要なレッスンのみ表示されます。これは、機械学習によって、試験の点に与えるインパクト(上昇する得点)を予測することで実現しています。


AIマスターの表示設定

AIマスターは、表示/非表示を切り替えることができます。

非表示にする場合には、表示されたAIマスターのボックスの下にある「次回から表示しない」をチェックします。



再度表示したい場合は、

ヘッダー>ユーザーメニュー>サイト設定

ページ最下部にある、AIマスター設定「AIマスターからのアドバイスを利用する」をONにして、AIマスターの再表示が可能になります。


AIマスター


AIマスターの仕組み


AIマスターは、人工知能、具体的には「機械学習」のアルゴリズムによって実現されています。

スタディングのデータベースには、これまでの数多くの受講者の皆様の学習行動の履歴や、学習時間、問題の得点、その他の受講者属性が格納されています。これらをまとめて「学習行動データ」と呼びます。

そして、その受講者が、当社の模擬試験(本番試験前に行う、本番試験と同様の形式のオンライン試験)でどれぐらい得点できたのか、という模擬試験の得点データも格納されています。

AIマスターの仕組みでは、機械学習を使い、ある受講者が、どのような学習行動を行い、その結果、模擬試験で何点取れたのかという事をモデル化し「予測モデル」を作ります。



この予測モデルを使えば、学習行動データが分かれば、模試の点が予測できることになります。

AIマスターの仕組みでは、ある受講者が、あるレッスン(講義、問題)を学習する前の学習行動データと、学習した後の学習行動データを基に、それぞれの模試予測得点を求めます。そして、この二つの予測得点の差分を計算することで、

「レッスンを受講した場合の、試験(模試)の予測得点の上昇分」

を求めています。

そしてその上昇分の得点を基に、AIマスターがアドバイスを行う形になっています。

問題の場合も、基本的には同様の方法で 「問題で目標点を取った場合の、試験(模試)の予測得点の上昇分」を求めています。


※「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をいいます。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ます。

今後の課題と展望


機械学習で試験の得点を予測するメリットは、

・人間による先入観ではなく、過去のデータから、試験の得点を予測する精緻なモデルが作成できることです。

一方で、デメリットは

・データを蓄積し、予測モデルを改善していかないと、妥当な予測値にならない。
・多くの機械学習のアルゴリズム(特に精緻な手法)では、なぜその予測値になったのか、人間ではわからない。(ブラックボックス化)

事が挙げられます。

現在、AIマスターが「ベータ版」になっているのは、まだまだデータを蓄積し、予測精度を改善していく余地があるためです。

今後は「どのように学習すれば、合格できるのか?」という究極の質問に回答できるようなモデルに成長させていき、皆様の学習の心強い味方に育てていきたいと考えています。

誕生したばかりのAIマスターですので、時々不自然な値を出す事があるかもしれません。
ご不便をお掛けすることもあるかもしれませんが、日々改善・改革していく予定です。どうぞあたたかい目でAIマスターを見守って頂ければ幸いです。

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