中学数学の個別最適化されたAI による問題の推薦(ログパレ)
uosaki noriko 実践者：松本和也 (京都市立西京高等学校附属中学校)
実践の概要
個々の理解度に対して必要となる問題は異なりますが、課外の個別指導での支援には限界があり、個別最適な学びの実現には教育データを活用した問題推薦のシステムは、生徒にとっても教師にとても重要であります。生徒はBookRollに配信された問題を解き、正誤を記録します。問題の選択や閲覧時間、正誤など取組状況を用いて、AI推薦は次取り組むべき問題を推薦します。
実践の流れ・授業展開
・環境：家庭学習・生徒：BookRollに配信された問題を解き、問題の理解度をクイズ機能で入力
・AI推薦：問題の選択や閲覧時間、正誤などの取組状況をもとに、AI が次取り組むべき問題を推薦
・生徒：推薦された問題を解き、その結果を入力する
・上記のサイクルを繰り返す
家庭学習や自由進度学習での実践の流れ
実践におけるツール活用のポイント・効果
単純に推薦問題を提示するよりも、その問題を推薦する理由が文章化されて提示されるほうが、生徒は積極的に課題に取り組む傾向があります。今まで課題の取組状況を紙（チェックシート）で週１回提出させていました。当時も一部の生徒は自分にとって復習すべき問題に印をつけるなど工夫をしていましたが、ICT化により自己マネジメントできない生徒にとって、より効果があると感じています。実践者・記録者から
AI推薦とリコメンド機能によるヒントを組み合わせることで、生徒が自分のペースで学びを進める個別最適な学びや自由進度学習が可能になります。そのためには、学びの履歴（進捗状況）や到達度評価など生徒自身の学びの様子を生徒自身が見ることができるシステムが求められます。
