スタディング 簿記講座「AI実力スコア」機能

あなたの日々の学習の積み重ねをスコアとして可視化

AI実力スコアとは?

  • AI実力スコアでは、スタディングに蓄積されている膨大な学習履歴データや問題の正答率、試験成績データ等の得点データをAIが分析し「あなたが今、試験を受けたとしたら何点取れるのか?」をAIを使って予測します。
  • AIのスコア予測により、日々学習を進める中で、現在の分野別・単元別の実力をリアルタイムで把握できます。「あと何点取れば合格ラインに届くのか」「どこが苦手な単元なのか」などが分かることにより、効率的な試験対策が可能です。

「AI実力スコア」機能提供の理由

 日商簿記検定はネット試験が実施されており、受験のチャンスは多いものの、どのテーマが出題されるか読みにくい中、短い時間で素早く正確に解答する力を求められる試験です。しかし、会計系の資格の入り口である簿記検定は、ほとんどの受験生が初心者です。右も左も分からない状態から、自身の苦手分野や単元を正確に把握して、迷わず仕訳や計算ができるようになるまで演習に取り組むには、モチベーションの維持も課題の一つでした。AI実力スコアは、そんな受験生課題を解決するために開発されました。

 「習熟度を上げる」という側面では、分野別・単元別にスコアが可視化されることで、受講者自身での苦手分野や単元の管理が不要になり、試験合格に必要な部分を伸ばすことができます。また、「モチベーションを維持する」という側面では、日々の学習によって上昇するAI実力スコアの推移を確認し、自信の力を伸ばしてきたことを実感できます。AI実力スコアは、「習熟度を上げる」「モチベーションを維持する」の2点をサポートし、合格まで伴走します。

AI実力スコアでできること

1. 単元別の詳細で、どの仕訳を練習すべきか一目でわかる

 「AI実力スコア」では、実際の簿記検定の出題内容を、3級商業簿記6分野、2級商業簿記6分野、2級工業簿記9分野に分け、それぞれがスコア化されます。分野ごとに実力を把握できますので、合格基準である70点を超えるにはどの部分の正答率を上げるべきか、チャートから判断することができます。

 また、簿記検定攻略の土台となる仕訳に関しては、細かく単元を分類。「単元別の詳細」を確認することで、伸びしろのある単元を一目でみつけることができます。苦手克服に「スマート問題集」や「仕訳トレーニング」が役立ちます。

AI実力スコア機能では、科目別や、さらに細かい単元別のスコアを見ることが可能です。これにより、苦手な単元を把握して、効率的に試験勉強をすることが可能です。

2. 他者との比較が可能

 「AI実力スコア」では、全体スコア、科目別スコア*1、単元別スコア*2について、全受講者中(過去1年間以内に学習した受講者中)の「あなたの位置」を表示します。これにより、他者と比較したときの、自分の強み・弱みがわかるため、さらに効率的な学習が可能になります。

*1 : 科目別スコアは、科目配下のいずれかの単元に関連する問題を、1回でも学習した受講者の中での位置を表示しています。
*2 : 単元別スコアは、その単元に関連する問題を、1回でも学習した受講者の中での位置を表示しています。

3. 苦手な単元をすぐに復習可能

 「AI実力スコア」のレポート機能では、苦手な単元を把握するだけでなく、現在選択中の学習フローに存在する、その単元に関するレッスンや問題練習が表示されるため、すぐに復習をすることが可能です。


AI実力スコアの仕組み

AI実力スコア機能では「単元ごとのAI実力スコア」を求め、それをもとに単元の配点割合を調整したうえで「科目ごとのAI実力スコア」を求め、最終的に「試験全体のAI実力スコア」を計算します。

「単元ごとのAI実力スコア」は、独自のスコア計算ロジックにより計算をします。このロジックでは、主に以下のような場合に、スコアが高くなるようになっています。

  • その単元に関連する問題で高得点を取った場合
  • その単元に関連する問題を何度も繰り返し学習した場合
  • 難易度が高い問題で高得点を取った場合

つまり、簡単に言えば「問題で何度も繰り返し高得点を取る」「模擬試験など難しい問題で高得点を取る」ことで、関連する単元のAI実力スコアが高くなります。
このスコア計算ロジックの計算では、AI(機械学習)が利用されており、スタディングの受講者の学習履歴データから、AI実力スコアを予測するモデルを実装しています。仕組みとしては、これまでの受講者の学習履歴データと、受講者から入手した実際の試験もしくは模擬試験のスコア(以下「実際のスコア」)をもとに、AIが予測したAI実力スコアと実際のスコアの差分を、機械学習のアルゴリズムによって最小化していきます。数多くのユーザのデータを収集しつつ機械学習で最適化をかけることで、スコア計算モデルが最適化され、AI実力スコアが実際の試験スコアに近づくのです。

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