分野別にみる 教育ビッグデータの可能性 – 塾・予備校②


経験や勘だけに頼らない合格の最短距離を提示。
競争力のある塾・予備校の指標が変わろうとしています。

「自動指導」時代へ。複数指導者の連携も実現
指導効率・指導者連携(弱点分析・アダプティブ)

受講者の履歴を分析することで、弱点を見出し、これを克服するための教材を自動で提示することもできます。また、これらの情報を指導者向けに可視化することで、指導効率を上げたり品質を安定化させることができます。さらに指導者が複数人でも連携でき、前回通学時とは別の指導者であっても適切に指導することもできるようになります。


「得意を伸ばす」特性ごとの指導を実現
教育スタイル別指導

受講者の特性は様々です。例えば視覚的な教材を得意とする特性、テストに取り組む数をこなす特性など。これらの特性を見出し、受講者の履歴と教材スタイルを分析することで、特性にあった教材を提示したり、指導者にサジェストしたりすることができます。


「あきらめさせない」適切指導を実現
ドロップアウト予兆

過去のドロップアウトの分析から得たアルゴリズムにより、今後ドロップアウトする可能性の高い受講者を抽出して、適切な支援を行うことができます。


「今、サポートが必要な生徒」だけをメンタが対応
指導コスト削減

全体の履歴分析から得たアルゴリズムを通すことで、つまずきを起こしている受講者を自動で抽出してメンタに提示します。これによりメンタは本当に必要としている受講者だけを対応でき、対応コストを削減でき、指導品質も向上できます。


過去の受講者行動データから最短行動を指導
合格者行動分析(合格ノウハウの電子化、データ指導)

過去の受講者の学習履歴や行動履歴と、合格校や得点など結果情報と共に分析することで、対象受講者が目指すゴールを達成した過去の受講者と、何がどう違うのかを得ることで、「この単元を強化したほうが良い、生活習慣をこうしたほうが良い」などを指導でき、受講者にとって納得しやすいデータ指導を行うことができます。

知っておきたい!合格者活動分析
塾の場合は志望校合格、資格取得のスクールの場合は資格試験合格など、教育サービスの多くは学びの先のゴールが存在します。このゴールに到達した人の活動はどのような特徴があるのか? ゴール到達と相関関係の強い活動は何か? いわゆる偏差値だけでは計れない合格するための活動をあぶり出します。

こうして得られた合格に相関する学習活動は、データから導き出されたノウハウとして、教育機関の貴重な財産になりえます。

図10:合格に相関した学習活動の算出
図10:合格に相関した学習活動の算出


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