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教育分野に特化した新たなアルゴリズムを研究・開発し実用化、事業化へ。

教える人と学ぶ人の最適化アルゴリズム

当社は2020年8月、教える人と学ぶ人の性格因子情報、志向特性情報、語学能力情報等から特徴量エンジニアリングを実施し、教える人と学ぶ人の組合せ最適化を実現するアルゴリズムを開発しました。
当該手法は、教える人と学ぶ人のLearning Behavior Data（学習行動情報）を収集するアプリケーションに搭載し、機械学習による解析で、学習効果や学習動機への影響を評価分析する等の応用が期待できます。

本プロジェクトの紹介ホームページ：https://www.arsen.page/

開発の背景

現在の教育モデルの多くは、インターネット環境のなかった時代に、教育の機会均等を前提につくられた仕組みです。これらの教育モデルは、運営ならびに教育そのものを効率的に行うことで、誰もが同じ教育を受けることができるとともに、体系的な授業計画に基づいたシステマティックな仕組みといえます。
一方で、そのシステマティックな仕組みに適応しない人にとっては決して幸せな仕組みとはいえず、これは教える人と学ぶ人の両方にいえることでした。
このような課題に対する解決アプローチとして、教える人と学ぶ人の最適化により、“画一的な教育ではない、教育機会の仕組みを構築すること”を目指し、アルゴリズム開発に至りました。

実用化の分野

教育現場においては、学ぶ人の到達度可視化による学習動機の維持、向上、ならびに教授法の個人最適化による教える人のパフォーマンス向上へ、技術応用を図ります。
産業界においては企業内の社員組合せの相性を予測し人材配置の計画、ならびに新卒・中途社員採用時の判断基準に当該アルゴリズムを応用いたします。
また、河合塾グループはこれらの研究開発を通じ、学術領域への貢献として、実社会で大量の学習データを収集し、それらをもとにした考察を可能にし、新しい学習方法を研究・提案いたします。