AI学習プラン(ベータ版)について

AI学習プラン機能とは?

「AI学習プラン(ベータ版)」は、AI(機械学習)を活用して、個人別に最適化された学習計画を作成する機能です。

スタディングでこれまでに蓄積された、大勢の受講者による膨大な学習履歴データをAIが分析し、「どのように勉強したらどれぐらい試験の予想得点(AI試験スコア)が向上するか」を予測する「試験得点予測モデル」を生成します。
これを用いて、個々の受講者の試験予測得点が最も高くなるような学習計画を作成するのが、今回の「AI学習プラン(ベータ版)です。

具体的な学習プラン作成の流れとしては、受講者は最初に、合格を目指す試験(例:来年の中小企業診断士試験)を選び、毎日学習可能な時間を入力します。さらに、現在の実力診断テストを行います。
これらの情報を基に、AIが、試験の予測得点が高くなるような学習プランを作成します。学習プランには、いつ、何を、どれぐらい勉強したら良いかというスケジュールと、各問題の目標得点が含まれます。また、最終的に試験の予測得点(AI試験スコア)と予想合格率が表示されます。

AI試験スコアが試験の合格点に足りない場合は、学習時間が不足している可能性があります。AIは、学習時間を増やした場合のシミュレーションを自動的に行い、その場合のAI試験スコアを表示します。受講者が、この提案に沿って学習時間を増やしたい場合には、学習可能時間を増やし、学習プランを再作成することができます。

作成された学習プランは、日々の学習時に表示されます。各レッスンの学習予定日、学習時間が、問題の目標得点表示されるため、何をいつどれぐらい学習したら良いかが具体的に分かります。
また、学習レポートに、学習プランと実際の学習履歴を比較した進捗状況が自動的に表示されます。これにより、学習時間が不足していたり、スケジュールが遅延している場合には、ユーザが学習行動を調整することで、試験合格に向けて効率的に学習をすることができます。

AI学習プラン機能開発の背景

従来、スタディングでは「学習フロー」という機能により、受講者が各レッスン(動画や問題など)をどのような順番で学習したら良いかをガイドしてきました。一方で、各講座を「いつ、どれぐらいの時間学習すればよいか」という判断は、受講者任せになっていたため、学習スケジュールをユーザが考えて、日々進捗管理する必要がありました。そのため、受講者によっては以下のような問題が起こることがありました。

  • 学習時間が足りない: 日々の学習時間が不足しており、その学習ペースだと試験日までに合格する実力レベルに到達しない。
  • 今日の学習目標が分からない: 明確なスケジュールがないため、今日中にどこまで進めば良いかがわからない。
  • 学習を後回しにしてしまう: いつまでに何を行うかが明確ではないので、つい学習を後回しにしてしまう。
  • 今日の学習が試験にどれぐらい役立つかが分からない: 今日の学習内容が、試験のスコアにどれぐらい影響するかという目安がないので、学習モチベーションが上がらない。

このような問題を解決するためには、精度の高い学習計画を作成する必要があります。しかし、そのためには、その資格についての前提知識や学習経験が必要です。しかし、資格取るために初めて学習する人は、前提知識や経験がないため、精度の高い学習計画を立てることができませんでした。

そこで、AI学習プラン機能を開発することで、上記問題を解決しました。

AI学習プランの目的とアプローチ

AI学習プラン機能の目的は、精度の高い学習計画を自動で作成し、効率的な学習をユーザに促すことで、学習効果(合格率、スコア)を向上させることです。

この目的に対して、具体的には、以下のようなアプローチを取ります。

  • AIによる効率的な学習計画の作成: AIを用いて、受講者が最も試験の予想得点(AI試験スコア)が高くなるように、学習スケジュールを作成します。
  • AIが試験予想スコアを予測: 受講者が入力した学習時間を基に、AIが試験予想スコアを予測します。これにより、学習時間が足りているかどうか確認し、合格するために日々どれぐらい学習すればよいかを予測できます。
  • 今日学習する内容・時間・目標を提示: 学習プランにより、今日学習するレッスン・学習時間・問題の目標スコアを具体的に提示することで、やるべきことを明確にします。
  • 学習プランを軸にした学習PDCAを行う:以下の流れで学習PDCAを行うことで、受講者を合格に導きます。
    • Plan: 個人に合った学習プランを作成します。
    • Do: 今日学習する内容・時間・目標を提示し、確実に学習することを促します。
    • Check:学習プランと実績の進捗を分かりやすく表示します。
    • Action: プランと実績のずれがある場合は、学習行動を修正することで、合格するために望ましい行動を促進します。

AI学習プランの仕組み

AI学習プランでは、大量の受講者の学習履歴データを活用し、AIが問題ごとの得点予測モデルを生成します。

この得点予測モデルを基に、「最も試験の予測得点(AI試験スコア)を高くするには、どのレッスンにどれぐらい時間を配分したら良いか」を求めます。
試験には、複数の科目や、さらに科目には複数の単元があるため、AI試験スコアの計算の際には、単元ごとの予測得点を上記の問題ごとの得点予測モデルにより計算し、それを全試験範囲にわたって集計することで、試験の予想得点(AI試験スコア)を予想しています。

例えば、学習可能時間が計100時間(6000分)の人について、10分単位で学習可能時間を分割すると、600個の単位時間が出来ます。(6000分÷10分)この600個の単位時間を、「どのレッスンにどれだけ割り当てると、最も試験の予測得点が高くなるかを求める」ことを考えます。そのためには、最初の単位時間(10分)について、仮に「全てのレッスンに」順番に割り当ててみて、その時のレッスンの予測得点の伸びから、試験の予想得点(AI試験スコア)の伸びを求めます。全てのレッスンの中で、単位時間(10分)を追加した時に、試験の予想得点(AI試験スコア)が最も高くなるレッスンが、最も学習効果の高いレッスンです。そのため、このレッスンに実際に最初の単位時間(10分)を割り当てます。

そして、次の単位時間(10分)を取り上げます。上記同様に、単位時間(10分)を「全てのレッスンに」順番に割り当ててみて、試験の予想得点(AI試験スコア)の伸びを求め、最も試験の予想得点(AI試験スコア)が高いレッスンに、この単位時間(10分)を割り当てます。

このように、単位時間(10分)ずつ、試験の予想得点(AI試験スコア)が最も高くなるように割り当てていき、最終的に計100時間(6000分)すべて割り当てが終われば、最適な時間配分が完成します。

上記の説明は、AI学習プラン機能の仕組みを単純化しており、実際には、さらに複雑な要因を含めて予測をしています。

例えば、問題練習をした後に、しばらく放置しておくと、時間の経過につれて記憶は「忘却」によって失われていきます。AI学習プラン機能では、こういった忘却による予測得点の減少(忘却曲線)についても予測を行い、試験の予想得点(AI試験スコア)を推定しています。

今後の展望と課題

AI学習プランは、業界初となる試みであり、データとAIを活用して、個人別に最適な学習計画を提案するための第一歩です。(AI学習プランは特許取得済みです)

AIを使って学習計画を立てるメリットは、人間による先入観ではなく、実際の受講者データや個人データから、最も効率が良い学習計画を作成できる可能性があることです。

一方で、デメリットは、最適な学習計画を作成するには、大量のデータの蓄積と、機械学習の精度向上(チューニング)、アルゴリズムの改善が必要だということです。

AI学習プランが現在「ベータ版」になっているのは、まだまだこのような改善をする余地があるためです。また、学習計画の作成だけでなく、実行時のアドバイス機能(AIマスター)についても、まだ連動が不足しているなど、課題が多くあります。 まだ完全とは言えない学習プラン機能ですが、私達はこれからどんどん改善・進化をさせていく予定です。

そして「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機能に成長させていき、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。ぜひ、お試し頂き、皆様からのフィードバック、ご意見など頂ければ幸いです。

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