卒業研究

AIによる個別最適化解説は学習意欲を高めるか

～数学・英語の得点と自己効力感の比較～

Forstering Learning Motivation Through AI-Based Personaized Explanations
-A comparative Analysis of Mathematics and English Scores and Self-Efficacy-

医療心理科

淺川陽子石井美桜河合郁実樺真奈美黒木麻衣

目的

同じ文章でも、人によって「頭に入りやすい」「わかりやすい説明」の形は異なる。従来の学習アプリや教材サイトはAIではなく、あらかじめプログラムされた反応による表面的な寄り添いにとどまっていた。一方AIを用いれば、学習者の誤答傾向や理解段階に応じて、必要な情報を個別に最適な順序と表現で提示できる。そのため、機械的な正誤判定だけでなく、学習者の心理的反応への影響を検討することが重要である。本研究は、AIによる個別化解説が、従来の教科書解説と比較して学習成果および学習自信にどのような影響を及ぼすかを目的とした。

方法

医療心理科の1～3年生を対象に、英語・数学のテストを実施した。初回テスト後、AI解説群と教科書解説群に無作為に分け、次回に類似問題を提示した。AI解説は誤答箇所を特定し、理解段階に応じて最小限のヒントと修正手順を提示する設計とした。教科書解説群は通常の参考書説明を参照した。テスト後に学習に対する自信に関するアンケートおよび自由記述を収集し、得点変化と心理的反応を分析した。

結果

数学では両群とも得点が上昇した。AI解説群の伸びが数学は1.8点、教科書解説群は0.5点であった。英語ではAI解説群は0.3点上昇した一方、教科書解説群は1.3点低下した。アンケートでは、AI解説群から「説明が的確」「惜しいなどの一言で前向きになれた」といった回答が多く、学習自信の維持・向上が確認された。また、自由記述には「解説の順序が自分に合っていた」「短い助言で理解が進んだ」など、AI支援特有の利点が挙げられすべての項目において有意差が確認された。

考察

数学は誤りを修正すれば得点に直結しやすく、AIによる短いヒントと段階的導きが効果的に作用したと考えられる。英語は文法が理解できていても語彙の想起と定着には反復学習が不可欠であり、短期間では成果が出にくかったと考えられる。AIによる個別最適化解説は、学習内容の定着だけでなく、内的動機づけを支える新たな支援技術として有効である可能性がある。今後は、国語や理科など他教科、さらには専門分野や資格取得学習への応用を進めることで、学習困難を抱える人々が学力の壁で夢をあきらめることなく前進できる社会の実現を目指すことができる。また、反復学習を前提とした長期的な継続効果や、AIのフィードバック文面の最適化を通して、より持続的な学習意欲の形成に寄与する可能性についても検証を続けていきたい。

参考文献