COMPASS Inc.

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COMPASSは学習eポータル+AI型教材「Qubena」（キュビナ）を開発・販売している会社です。

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5のこれまでとこれから

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シンギュラリティ（技術的特異点）
レイ・カーツワイル博士が提唱。
人工知能の能力が爆発的に上昇していくその「瞬間」を指す。2045年にはコンピュータは人間の100万倍の演算処理を行うようになり、人工知能が新しい人工知能を生み出すようになると言われている。
(最近になって2029年に早まるという発表も)2045年、コンピュータが全人類の知性を超える
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日本国内で学習塾を開業「子どもたちに未来のことを伝えたい」

学習塾 COMPASS学習塾 COMPASS

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日本国内で学習塾を開業「子どもたちに未来のことを伝えたい」
しかし現実は…

勉強に追われ、心も時間も余裕が無い

学習塾 COMPASS

89圧倒的な学習効率を研究

ナノステップのアダプティブラーニング

9人工知能型教材キュビナ

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Qubena×麹町中学校（2018年度「未来の教室」実証授業）説明有

動画

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Qubena数学による授業の変化
ＡＩ型の学習教材というと画一的で詰め込み型の学習だと誤解されがちだが授業では生徒による主体的で対話的な学びが繰り広げられ、先生の生徒への関わり方も大きく変化した
生徒たちによる主体的で対話的な学び

生徒同士で教えあい学習を進める

今まで授業への参加を自ら諦めていた生徒 発展クラスでもQubenaでの学習を希望すが積極的に学習に臨むようになった。
る生徒もいて、スタート時より利用生徒は増えている。
一見にぎやかに見える風景だが、わからないときに周りの生徒に教えてもらうことで対 単元テストの平均点が10点ほど上がり、成績が3から5に上がった生徒も。
話を通した学習が存在している。

先生に積極的に質問できる学習環境へ

生徒のモチベーションを高める声がけ

集団指導では授業の流れを止めるのをため
らい質問ができなかった生徒でも、わからないときにすぐに先生に質問ができる環境ができた。

個別学習はモチベーションが高くないと続かないため、先生は、生徒のモチベーションをどのように上げるかを考え、授業中は声がけに集中している。

集団授業だと置いてかれてしまう生徒が生じるのを個別学習で防げている。

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Qubena数学による学習効率化

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Qubena数学による学習効果

動画

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STEAM授業での生徒の様子
STEAMの時間では9コマの数学の時間を使って、数学的知識と最先端のテクノロジーを使用し、ロボットやドローンのプログラミング操作や３Dプリンタを使った制作など３種類の課題を扱った
数学とテクノロジーが実社会においてどのように活用されているかその意義について学んだ
数学と社会の繋がりを学ぶグループで協力しながら課題を解決

数学の知識とテクノロジーを使う

課題を終えた生徒はさらに先の学習へ

最先端のテクノロジーと数学が社会においてのどのように使われているかを学ぶ。

グループで協力しながら課題を解いていく。生徒同士で教えあったり、議論をしたりと真剣に取り組む様子が見られた。

全てのワークショップで、数学的知識を使用する課題を設定した。数学を実践的に活用して課題を解くことで、数学の社会的意義を体感してもらった。

課題が早くおわったグループは、自ら課題を設定して、より難易度の高い課題にチャレンジするなど積極的な姿が見られた。

ドローンを使ったワークショップでは内容の検討から授業まで数学科の先生主体で行った。

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Qubena導入前後アンケート

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ワークショップ実施前後アンケート

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動画23

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学習の質向上の鍵

児童生徒

個別最適化 2つのAI

理解
理解スピードの向上

×

定着
忘却ロスの最小化がアプローチ

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Qubenaの特長 学習ツール

児童生徒

個別最適化 AI① 理解スピードの向上をサポート
理解

特許技術

アダプティブラーニング※習熟度分析イメージ

一人ひとりの理解度・習熟度に合わせて最適な問題を出題

・AIが間違いの原因を解析
・数万問から個別最適化された問題を出題

AIはここを見ている！
①一問一問を分析②プロセスを分析
・解答時間、説明ヒントの閲覧時間、閲覧回数
・解答内容、解答プロセス
・学習履歴、過去の習熟度 など

正誤結果とプロセスから習熟度を分析し問題を出題

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個別最適な出題例
理解

児童生徒

単元や学年を跨いで、一人ひとりに合った問題を出題します小6 分数（わり算）の計算

小3分数のたし算

小6分数（わり算）の計算手順

小3分数のひき算

小4 帯分数の入った計算

小4 帯分数と仮分数

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Qubenaの特長 学習ツール

児童生徒

個別最適化 AI② 忘却ロスの最小化をサポート
定着

分散学習の個別最適化
AIが“忘れかけた頃” を狙って、適切な復習問題を出題

・効率よく復習できる問題を出題
・忘却タイミングを考慮して出題
苦手な単元、取り組んだ時期、復習タイミングも人それぞれのため、AIが復習の個別最適化をします

最適な問題 × 最適なタイミング

習熟度を考慮

忘却時期を考慮28

Qubenaの特長 学習ツール
定着

児童生徒

5分間復習 個別最適化された復習問題をスピーディーに取り組める● 教科ごとに、1回あたり最大5分間でスピード復習ができる機能● 過去に解いた問題や関連する問題から、厳選した問題×効果的なタイミングでAIが問題を自動出題● 計画機能：復習する範囲の設定が可能に（2022年9月アップデート）
短時間で効果的な知識定着
朝の学習・授業の合間・家庭学習など

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Qubenaの特長 学習ツール
操作方法 ５教科の学習に必要な様々な操作に対応（手書き問題多数）
・ペン、指を使った手書き問題
・選択問題
・並べ替え問題・タイピング入力
・リスニング問題
・スピーキング問題
・作図問題
自動の文字認識、正誤判定、メモ機能によって、一台の端末ですべての学習が完結。
デジタル教材ではあまり対応されていない「定規・コンパス・分度器を使った作図」 や「関数のグラフ作成」にも対応。
わかりやすいシンプルな操作で、余計なストレスを感じることなく本質的な学習が可能です。

児童生徒

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Qubenaの特長 先生用の管理ツール

先生

学習状況の見える化 生徒の学習状況を把握し、きめ細やかな学習指導が可能
一人ひとりの学習状況が分かる
リアルタイムで学習状況を確認できます。
問題の解答内容、解答時間、正答率などの学習データを収集。
授業中の問題演習やテスト、家庭学習など生徒の学習を把握することで、適切な学習指導や成績評価ができます。

間違えた問題を確認
途中式やメモも確認できます31Qubenaの特長 先生用の管理ツール

先生

ワークブック（問題配信機能） 授業内・小テスト・家庭学習、様々な学習シーンで活用
課題・テストを一括配信
業務効率が上がり、教員の負荷を軽減
・演習問題やテストなど、問題リストを簡単に作成
・プリントの印刷、配布、回収作業や採点が不要に
・教育委員会からすべての学校に一斉配信も可能

今までの演習プリント作成
問題作成

問題選択

いつでも、どこでも、配信可能

印刷

配布

配信

回収

採点

自動
採点

返却

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AIドリルでは弱いとされてきた知識の定着を実現する「ワークブック」機能

生徒一人一人の習熟度と定着度に応じて自動で最適な復習問題を出題する「ワークブック」。
最適な質問をより少ない問題数で学習できるように問題を抽出するだけでなく、それぞれの忘却タイミングを考慮し、最適なタイミングで出題することで、効果的な復習を実現します。

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データ利活用サービスとの連携

今後順次連携予定

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Ddrive社が構築する自治体独自データ利活用基盤へ学習データを連携～学校の様々な教育データを統合し分析を可能に～
Qubenaの学習データを活用した自治体独自の分析例Google for EducationのスペシャリストカンパニーであるDdriveが構築・提供する自治体独自データ利活用基盤へ、Qubenaの学習データを連携。
• 自治体や学校がQubenaの学習データを蓄積し、独自の分析を行うことが可能• 他のさまざまな教育データとの掛け合わせによる分析とそれに基づく施策の実行が可能に。

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慶應義塾大学SFC研究所と連携し、大阪府門真市におけるQubenaの活用と学力への影響について効果検証を実施・結果を公表

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スムーズな導入・日々の運用をサポート

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参考URL
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経産省「未来の教室」実証事業
2018年（麹町中学校）○ 報告書
https://www.learning-innovation.go.jp/existing/doc/a0015/verify_a0015_achievementreportN.pdf#report○●

動画
授業風景 https://youtu.be/ORwEoFrEDx0
STEAM教育 https://youtu.be/dcZZCaWkKTQ

慶應義塾大学 SFC研究所と連携し、大阪府門真市における「Qubena（キュビナ）」の活用と学力への影響について効果検証を実施・結果を公表○ プレスリリース https://qubena.com/blog/pr-20230718/