ユーザー
TOEICの学習データ
20時間の学習時平均上昇率
予測スコアの精度
Riiidは、単にビジョンのみを語ったり、夢の話だけをしたりはしません。私たちは、具体的な結果を出すことでパラダイムシフトを主導します。未来の私たちはこう言うでしょう。 「本を何冊も買って勉強してたよね。」ー「毎日塾に通ってたよね。」
Santaは、知識の追跡(学習者の解答予測:複数の選択肢での正解率を予測)/スコア予測(学習者の実力予測:リアルタイムでのスコア予測)/グローバルRSとサイクルRSを含む推薦システム(学習効果の向上に最適化された推奨)/途中離脱予測(学習者の学習離脱予測)といった5つのモデルを分析及び研究し、適用します。現在の予測スコアと目標スコアとの相関関係に基づいて、学習期間を考慮した最短の学習カリキュラムを提案します。
弱点分析は、コンテンツタグに基づいてタグの正しい速度を予測、平均値を分析、弱点を診断し、最適な学習方法を提案します。 ユーザーの分析レポートではTOEICの予測スコア、リスニング・読解・単語・文法・構造などで構成された5つの指数、パート別の正答率で測った熟練度、弱点分析とLCのアクセント分析、RCソリューション時間分析などを提供します。また、同スコアであるユーザーの平均正解率も比較します。 Riiidのスコア予測システムは、12問解くだけで予測結果を6つのパートに分けて出します。その6つのパートとは、それぞれの予測スコア・TOEICの実力・パート別の実力・弱点パターン・LCアクセント分析・RCの解答時間などを分析した結果です。これにより、自分の弱点を詳しく知ることができ、より効果的に学習することができます。
Santaに適用されているディープラーニング予測モデルは、ユーザーがまだ解いていない1万問の問題を選ぶために、少なくとも7問の解答データ(選択肢、解答時間、教材を見たかどうかなど)を高精度で使用します。 利用者を分析した結果、取得したスコアに関係なく、20時間学習した場合に平均165点アップしました。これは平均値であり、上昇幅は異なります。よくある短期間学習プログラムとは異なり、必要な学習のみ提供されるため、学習時間を最大限に減らすことができます。 また、一回の学習量が限られていないため、自分で学習時間を計画し、実施することができます。
Santaに適用されたディープラーニング予測モデルは、ユーザーが解かれていない1万個以上の問題に対して選択できる精度が高い少なくとも7つの質問(ビューの選択、必要な時間は、学習資料視聴するかどうかなど)のためのソリューションのデータを使用します。 この技術はすべての教育分野に適用でき、どの分野であっても10分以内に「正確な実力診断」が可能です。 また、Santaはモバイル環境での直帰率を予測する世界初のディープラーニングモデルを提供します。ユーザーがいつ学習を停止し、いくつかの問題を解いてからアプリを終了するか予測します。 これが問題の推薦モデルにも適用され、より効率的に学習させれるならば、直帰率の低い問題をおすすめすることでユーザーを支援することができます。
アカウント1つでモバイル、タブレット、PCの全てで利用でき、自宅や電車などどこでも学習することができます。 また、1つのアカウントに登録可能なデバイス数に制限がないので、好きなだけ登録し利用することができます。 しかし、AIがリアルタイムにカスタマイズされた学習を提供するためには、インターネット接続が必須です。