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今回解析対象としたのは、『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年生までの算数・数学で、精度80%を最低ラインとし解析を実施。精度とは、データ解析の結果算出された「解けない問題」のうち、実際に「解けない問題」だった確率。蓄積されたデータを用いて、モデル作成データと予測用データに分割し、モデル作成データによってデータ解析を行い、予測用データの中の「解けない問題」を予測する手法を用いています。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」を用いて解析し改善を重ねました。その結果、小学5年生で解けない問題全体の30.4%の問題を90％の精度で予測、そのほか小学6年生が27.1%の問題を88％予測しました。

「解けない問題」を予測することは学習プロセス・時間の効率化にとどまらず、学習者のモチベーションの維持や効率的な学び直しの実現に大きく寄与するものと考えられます。解けない問題の予測からつまづきの防止になることで、学習者の効率よい学力向上につながりそうですね。

東京大学松尾研究室×BAI×リクルートマーケティングパートナーズ　学習者の「解けない問題」の予測に成功「つまづき予防」の実現へ