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​教育機関の知見とデータ、

そしてアルゴリズムで

個別最適化は進化する。

これまでのアダプティブラーニングは、コンテンツを個人ごとに最適化することに焦点をあてたものでした。これにより学習者個人ごとの学習理解度、習得度に最適化した学習コンテンツ配信が実現できるようになりました。

​そして、これからの個別最適化は、学習行動データ(Learning Behavior Data)をベースに認知能力と非認知能力の相関可視化モデルや学修成果予測モデルへ発展し、それらが企業における社員の組合せ最適化モデル等に応用が図られます。

「教育セクターで創られたアルゴリズムが他セクターに貢献する」

arsenプロジェクトは、教育セクターと他セクターをつなぐ役目を担います。

​Going Beyond

​事例1

生徒と先生の特性(趣味嗜好、バックグラウンド、教育心理因子など)を元に、相性が最適となる先生と生徒の組合せを提案するアルゴリズムを開発しています。
さらに、そのアルゴリズムは先生・生徒双方のフィードバックや学習行動データなどを学習することにより、より精度の高い提案を実現いたします。

​事例2

生徒の特性(教育心理因子や非認知スキルなど)、学習履歴、成績情報などから、各生徒への指導方針を先生に対して提示するアルゴリズムを開発しています。
成績向上、特定スキルの向上、社会で活躍するための力(非認知スキルなど)の向上など、各事業者様、教育機関様の目標感に応じて、適切なソリューションを共同研究しながら提供いたします。

​事例3

教育コンテンツを提供するプラットフォーム上などで、生徒の学習行動ロデータに加え、性格特性や興味を考慮して他のコンテンツをレコメンドするアルゴリズムを開発しています。
自然言語解析技術と学習行動データの分析を組み合わせることで、生徒ひとりひとりに寄り添った提案の実現を支援いたします。

事例4

教育現場の情報がデータ化がされていない、またはデータ化されていても別々のシステムで収集し、それぞれのシステムの仕様が制約となることで一貫性のあるデータとなっていない等、「教育現場のデータ化」について課題をかかえている事業者様、教育機関様向けに、サービスオリエンテッド、データオリエンテッドの観点からDX支援をいたします。

業務効率化の先にある一人ひとりの生徒のためにできることを、教育事業者様、教育機関様と共同で開発しています。

事例5

コロナ禍において急速にオンラインの学習機会が増えた一方、その教育インタフェースが同一化したことにより、学習者のみならず先生の教育体験までが同一化することになりました。
これら、同一化してしまった教育体験を改善し、人と人のつながりを重視した個別最適な教育機会を創るため、オンラインクラスの機能をより教育現場に適すよう、技術的なアプローチによりDX支援をしています。

真に実現したい教育環境の実現に向け、アルゴリズムに依存しないアプローチも担っています。

事例6

インバウンド留学生のためのパブリックリレーションズや留学生の質保証など、日本国内の日本語学校、専門学校、高等教育機関がかかえる課題解決のため、中国でアプリケーション×アルゴリズ×教育機関と中国人留学生のネットワークを掛け合わせたサービスを開発、展開しています。

ここで収集する学習行動データをもとに、留学生の質保証のエビデンスを開発するとともに、それら留学生向けのPRやリクルーティングが可能となるプラットフォームへ開発を拡充しています。

​お問い合わせ

arsenプロジェクトでは、共同研究開発パートナー、アライアンスパートナーを募集いたしております。
教育の未来に貢献し、教育セクターから他セクターへの接続にご興味がある国内外の教育機関様、民間教育事業会社様、民間企業様(人事部、採用部門、研修部門等)を募集いたしております。

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