学習ポジションの見える化

学習塾における先生の役割を「教える」「評価する」「励ます」の3つに分け、「教える」は、授業映像に、「評価する」は、AIに、そして「励ます」を人（＝先生）に分担したのがG－PAPILSの特長です。
生徒は、学研グループが誇る精鋭講師の授業映像を視聴したあと、各自の習熟度にピッタリの問題に取り組みます。その問題の正誤情報をAIが分析し、次に取り組むべき問題を提示するとともにリアルタイムに生徒一人ひとりの理解度を表示します。G－PAPILSでは、この理解度とカリキュラム進度を「学習ポジション」と呼び、可視化しています。生徒は、この「学習ポジション」学習開始前に確認し、「今日で理解度を○％アップさせる！」といった「超短期目標」を念頭において学習をスタートします。その際に、過去の学習履歴に基づき、弱点や練習不足な単元をAIでカリキュラム生成し、生徒はそのカリキュラムに沿って学習を進めます。学習終了時にも「学習ポジション」を確認し、目標の達成度合いに一喜一憂したり、ライバルと競争したりしていますが、中には、「次の定期テストまでに理解度を75％以上にしたい」といった目標を立てて、現在の「学習ポジション」からの道のり（プロセス）を逆算している生徒もいます。先生は、各生徒の習熟度に合わせて「学習ポジション」への意識を促すことにより、生徒の「メタ認知」能力を育成しています。これによって生徒は、（徐々にではありますが）「定期テストに向けて演習量を増やしたい」とか「理解度を上げるために別の勉強方法を試してみよう」といったことを主体的に始めるようになってきます。

進化し続けるGDLS

GDLS（Gakken digitalLearning system）は、問題データベースとLMS（学習管理システム）を搭載した教務システムです。また、必要な問題には演習解説動画を付けているため、理解度が低い単元でも最小限の遡りで済むようになっています。導入塾の指導形態も様々でG-PAPILSをはじめとする自立型の個別指導塾や対面型の個別指導塾、集団一斉指導塾で活用されています。
GDLSは学研グループの教材会社と連携して問題DBとLMSの開発改善を進めているため、各導入塾の生徒が取り組んだ問題の正誤情報を分析して一つひとつの問題を改訂することができます。例えば、全員が正解する問題は削除を検討したり、正答率が低い問題は、小問数を増やしたり、分割することを検討します。また、演習解説動画についても随時チェックを行い、1つの演習解説動画から次に取り組んだ問題の正答率を見ることによって動画の追加や分割を行うようにしています。
問題コンテンツに関しては、従来の演習問題やドリル、小テスト機能に加え、今春から46都道府県（※宮城県を除く）の公立高校入試問題も格納しています。近々3年間の問題が入っていて「○○県の○○年度の入試問題」と指定して取り組むことができるだけでなく、単元やテーマを指定して取り組むことも可能です。例えば、数学の「二次関数」と指定すれば、全国の各県の問題の中から「二次関数」の問題がタブレット上に提示されます。
GDLSは、データ分析に基づいて問題DBや解説動画の改訂を行っていくとともに新規の問題コンテンツの格納も視野に入れて進化し続けていく教務システムです。

成績情報と行動情報を根拠とするアドバイスが可能

G-PAPILSでは、生徒がウィークリーで学習のスケジューリングができるマナミルというアプリを活用しています。GDLSでの学習は、システム上で生徒一人ひとりの学習ログが管理できるのですが、塾の宿題を含めた学習全体のスケジュールについては、このマナミルで管理しています。もちろん学習計画の立案は、生徒の習熟度によってレベル差があるので、先生がアドバイスしながら生徒と一緒にスケジューリングしていくようにしています。いつ、どんな内容をどれくらいの時間学習したかを教科別に記録していくことによって、生徒は、月単位で自分自身の学習を具体的に振り返ることができるようになります。また先生は、生徒一人ひとりの教科別の学習時間をデータで把握できるので、より具体的なアドバイスができるようになります。
公立高校の入試は、図①に示したように「内申点」と「実力点（＝学力検査の得点）」で合否が決まると考えられます。内申点を例にとってみると志望校合格のために数学の通知表成績で「4」が必要だとします。通知表で「4」をとるために定期テストで80点を目標に頑張るとします。GDLSを導入している教室では、先生が各学校の毎回の定期テストとGDLSの理解度判定の相関をチェックしていますので「80点の目標なら理解度70％以上を目指して頑張るといいね。」といったアドバイスができます。これによって生徒は、GDLSでの学習時には、理解度を目安に頑張ることができます。先生は、これに加えて行動情報のログをもとに「理解度70％をクリアしている生徒は、1週間あたり平均2時間の学習をしているよ。○○君は平均1・5時間なので、あと30分増やせば、理解度70％をクリアしているグループに入るよ」といったより具体的なアドバイスもできるようになります。これによって生徒も行動に移しやすくなるため、結果に結びつきやすくなります。GDLSの「学習ポジション」の見える化でこのようなデータの取得ができるため、先生が今まで手を付けることが困難であった「学校への提出物」等にも意識を向けることができるようになります。
学習スケジュールの立案と実行が定着した生徒には、定期テスト対策の形態を変えることも可能になります。各塾が実施している定期テストの対策では、生徒がほぼ毎日通塾して学習する仕組みとなっているところも少なくありません。中学3学年の生徒の対応や対策教材の準備は、大きな労力を要します。
先生と生徒が相談してテスト前10日間程度の学習スケジュールを立案し、学習時間になったらGDLSに取り組むという流れが確立できれば、在宅でのテスト対策が可能になります。GDLSでは、遠隔でリアルタイムに生徒の学習状況を把握できますので、先生は教室に居ながら各ご家庭で学習している生徒を見守ることができます。「テスト前になったので○○君は通塾日数を減らして家庭での学習時間を増やそう。質問は、通塾時にまとめて指導するよ」という対応をします。家では、一人で学習できない生徒でも「先生の見守り」があれば、きちんとできるようになってきています。
G-PAPILSのような自立型の個別指導塾に限らず、対面型の個別指導塾や集団一斉指導塾でもGDLSを活用することによって指導形態のバリエーションを増やしていただくことが可能になると考えます。GDLSが各塾の顧客満足度向上の一助となるようこれからも進化させていきたいと思います。