オンライン教材や学習アプリで勉強する光景が、今や当たり前になりつつあります。
一方で画面の向こうの機械に、一人ひとりの理解度まで分かるのかと感じる人も多いのではないでしょうか。
実はAIが学ぶ人の頭の中を推測する研究が、世界中で急速に進んでいます。
その中心にあるのが、知識の状態を追いかけるナレッジトレーシングという技術です。
今回はこの分野を幅広く整理した論文をもとに、学びへの活かし方を探ってみましょう。
目次
ナレッジトレーシングとは何か
まずはナレッジトレーシングの基本の仕組みと、研究の背景を見ていきます。
解いた記録から知識の状態を推測する
ナレッジトレーシングは、英語でKnowledge Tracing（知識の追跡）と呼ばれる技術です。
問題を解いた履歴をもとに、その人が今どの知識をどれくらい身につけているかを推測します。
正解や不正解の積み重ねを手がかりに、理解度の変化を連続的に追いかける点が特徴です。
いわば学習記録という足あとから、頭の中の地図を描く試みと言えるでしょう。
2022年の総説論文が分野の全体像を整理
今回手がかりにするのは、研究者のGhodai Abdelrahmanさんたちが2022年に発表した総説論文です。
この分野の代表的な手法を、初期のものから最新のAI技術まで幅広く整理した内容でした。
モデルの理論だけでなく、研究に使われるデータの特徴や今後の課題まで扱っています。
分野の全体像をつかむ地図として、世界中で参照されている論文です。
先生の見立てをAIで再現する発想
優れた先生は、生徒のつまずき方から理解度を見抜き、教え方を柔軟に調整します。
ナレッジトレーシングが目指すのは、まさにこの見立ての力をAIで再現することです。
これが実現すると、一人ひとりに合わせた学びの個別化を大規模に届けられます。
論文では次のような応用先が挙げられています。
- 知的な家庭教師システム
- 一人ひとりに合う教材のおすすめ
- 学ぶ順番（カリキュラム）の最適化
ポイント
ナレッジトレーシングは、解いた履歴から今の理解度を推測する技術で、一人ひとりに合う教え方をAIで支える土台になります。
正解数だけでは理解度を測れない
次に理解度を測る難しさと、AIによる進化の歴史を見ていきましょう。
まぐれ当たりとうっかりミスが混ざる
正解したから理解している、と単純には言い切れません。
勘で当たるまぐれや、分かっているのに間違えるうっかりミスがあるためです。
初期の代表的な手法は、こうした偶然を確率として組み込み、理解度を計算していました。
ベイジアン・ナレッジトレーシング（Bayesian Knowledge Tracing）と呼ばれる考え方です。
深層学習で予測は大きく進化した
2015年ごろからは、AIの中核技術である深層学習を使う手法が主流になりました。
大量の学習履歴からパターンを自動で見つけ出し、次の正誤をより正確に予測できます。
忘却の影響や問題どうしのつながりまで考慮するモデルも登場していると報告されています。
学びの記録が増えるほど推測は賢くなるという構図です。
それでも残る中身の見えにくさ
とはいえ課題も残ると論文は指摘しています。
高精度なAIほど中身が複雑で、なぜその判定になったのか説明しにくい傾向があります。
教育の現場で使うには、予測の理由を人に示せる分かりやすさが欠かせません。
精度と説明のしやすさの両立が、今後の大きな研究テーマのようです。
ポイント
正解か不正解かという表面的な結果の奥にある理解度を、偶然や忘却まで含めて推測しようとしてきたのが、この分野の歩みです。
家庭や教室で知識を追跡するコツ
ここからは家庭や教室で今日からできる工夫を三つ紹介します。
間違いの記録を宝物として残す
ナレッジトレーシングの発想は、AIがなくても日々の学びに応用できます。
まず取り入れたいのは、間違えた問題を捨てずに記録しておく習慣です。
どこでどうつまずいたかという履歴こそ、理解度を映す一番の手がかりになります。
間違いノートを作り、時間をおいて見返すだけでも効果が期待できるでしょう。
忘れた頃にもう一度解いてみる
次におすすめしたいのは、忘れた頃の再挑戦です。
AIのモデルも、時間とともに知識が薄れる忘却を前提に理解度を計算しています。
一度解けた問題でも、数日から数週間あけてもう一度解いてみましょう。
それでも解ければ、知識が定着したと判断する目安になります。
学習アプリの記録を対話に活かす
学習アプリを使っているなら、正答率や履歴の画面をぜひ活用したいところです。
数字を眺めるだけで終わらせず、記録を会話の入り口にしてみてはどうでしょうか。
「前より正解が増えたね」
という一言が、次の学びへの意欲につながります。
記録を責める材料ではなく応援の材料にすることが大切です。
ポイント
紹介した論文は技術動向をまとめた総説で、家庭での効果を検証した実験ではありません。
それでも記録から理解度を推し量る発想は、日々の学習の振り返りに十分応用できます。
まとめ
ナレッジトレーシングは、学習履歴から知識の状態を推測するAI技術です。
その根っこには、学ぶ人一人ひとりをよく見て教え方を変えるという教育の原点があります。
記録を手がかりに学びを個別に整えるという視点は、これからの教育の鍵と言えそうです。
- 解いた履歴は理解度を映す貴重なデータ
- まぐれや忘却まで含めて理解度を捉える
- 間違いの記録と時間をおいた再挑戦が有効
ぜひ今日から、教育や学びの場で取り入れてみてください。
【参考論文】
Knowledge Tracing： A Survey
著者： Ghodai Abdelrahman, Qing Wang, Bernardo Pereira Nunes（2022年）
DOI： https://doi.org/10.1145/3569576