Riiid! が AI-教育の新時代をもたらす方法

Riiid は、シリーズ C のスタートアップ会社で、3100 万ドルの資金を調達しています。同社は、標準化されたテストに特化した教育セクター向けの AI パワード ソリューションを開発・提供しています。

Riiid のチームは、AI モデルを開発するために研究を行っています。そのモデルは、同社の商業プラットフォームである「Santa」に組み込まれています。

Santa と ITS

Santa は、マルチプラットフォームのインテリジェント・チュートリアル・システム (ITS) で、AI チューターがユーザーにカスタマイズされたカリキュラムを提供します。

ITS は、AI と教育の両セクターで注目されています。これは、ディープラーニング・アルゴリズムを使用して学生にパーソナライズされた学習体験を提供できるためです。ITS は、個々の学生に学習戦略を提案します。

Santa は、テストの準備プラットフォームで、英語コミュニケーション能力テスト (TOEIC) に特化しています。同プラットフォームには、TOEIC 専用で韓国に 100 万以上のユーザーがいます。

2020 年初頭に米国初のオフィスを開設した Riiid は、TOEIC 以外にも拡大し、ACT、SAT、GMAT などの他のテスト分野にも対象を広げる予定です。

最近の研究と調査

同社には 2 つの最近の研究論文があり、そのうちの 1 つの重要な発見は、ディープラーニング・アルゴリズムが学生の関与を改善するのに役立つということです。

1 つの論文は「Prescribing Deep Attentive Score Prediction Attracts Improved Student Engagement」で、トップレベルの AI 教育会議である Educational Data Mining (EDM) に採択されました。

チームは、コラボレーティブ・フィルタリングとディープラーニング・アルゴリズムに基づく 2 つの異なるモデルを使用して、ITS に対して制御された A/B テストを実行しました。

7 万 8000 人のユーザーを対象にテストした結果、ディープラーニング・アルゴリズムは、診断テストの完了率や回答した質問の数など、学生の士気の向上につながることがわかりました。また、購入率の向上や総利益の改善など、Santa でのよりアクティブな関与にもつながりました。

2 番目の論文は「Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment」で、世界的な AI 教育会議である CSEDU に採択されました。

この論文は、学生の関与に焦点を当て、特にモバイル学習環境における学習セッションのドロップアウト予測に関する洞察を求めました。この問題を観察することで、学生の関与を高める機会があると考えました。

研究では、モバイル学習環境で個々のユーザーのドロップアウト確率を観察することで、学習効果を最大化する方法が示されました。同社のモデルは、DAS (Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment) と呼ばれています。

学生のインタラクションから情報を抽出するディープ・アテンション・コンピューテーションを使用することで、Riiid のモデルはドロップアウト確率を正確に予測できます。

Santa プラットフォームはモデルに組み込まれており、ドロップアウト確率が低いと判断された質問を提供しています。特定の質問を推奨することで、学生はセッションからドロップアウトするのではなく、学習を続ける可能性が高くなります。

研究チームによると、「私たちの知る限りでは、これはモバイル学習環境における学習セッションのドロップアウトを調査した最初の試みです」。

Riiid は、ITS を開発し、教育セクター向けの AI ソリューションを提供する世界をリードするスタートアップの 1 つです。教育と AI テクノロジーがより密接に結びつくにつれて、Riiid のような企業は、新しい学習方法やシステムの時代をもたらすでしょう。一方で、現在の学生の関与に関する課題に対処しようとします。