拓海先生、最近部下に「AIで授業の効果を測れる」と言われまして、Knowledge Tracingという言葉が出てきました。正直、何が良くて何がダメなのかがちっとも分かりません。要するに私たちの現場で使える話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Knowledge Tracing（KT、学習者の知識推定）は、生徒がどのスキルをどれだけ習得しているかを推定して次に出す問題を決める技術ですよ。大丈夫、一緒に本質を噛みくだいて説明できますよ。
従来は教室で先生が見て判断していましたが、それをデータでやるという理解でいいですか。で、精度のいいものほど現場で説明が付かない、と聞きましたが本当ですか。
その通りです。深層学習モデルは予測は強いが解釈が弱い傾向があります。今回の研究は、予測力を落とさずに「なぜそう判断したか」を説明しやすくする工夫をしている点が重要なんです。
具体的にはどんな情報を使うんですか。うちの現場は問題IDと正解・不正解しか記録していませんが、それで足りますか。
いい質問ですよ。データが限られていても、学習の履歴から三つの意味ある特徴を抽出します。一つは個々のスキル習熟度、二つ目はスキル間で学習が移る傾向、三つ目は問題自体の難しさです。
これって要するに、AIが「この人はこのスキルは得意だがこのスキルは苦手」と言えるようにするってことですか。現場での指導に直結しそうに聞こえますが。
まさにそのとおりですよ。要点を三つで説明すると、まず観測可能な痕跡から意味ある潜在特徴を抽出できること、次に抽出した特徴は人間が解釈可能であること、最後にそれを単純な確率モデルで組み合わせて説明可能性を保つことです。
導入コストや現場の負担はどうでしょうか。いきなりシステムを入れて混乱するのは避けたいのですが、どのくらい工夫が必要ですか。
必要なデータが最小限なので現場負担は比較的小さいです。手順も三段階で済みますし、まずは既存のログから特徴抽出だけ行って人間が解釈する段階を設ければ安全に進められますよ。
それなら現場に説明できそうです。最後に、社内の役員会で端的に言うなら何を伝えれば投資判断がしやすいでしょうか。
要点は三つです。まず現行データで十分運用できる点、次に判断の根拠が人に説明できる点、最後に意思決定の質が上がることで教育投資の無駄を減らせる点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、この論文は「限られたログから三つの意味ある指標を作って、説明できる確率モデルで成績を予測する」研究であり、現場に導入しやすく経営判断に使える、ということですね。
