リクルート次世代教育研究院と東京大学松尾研究室、IGPIビジネスアナリティクス＆インテリジェンス（BAI）は、共同研究「アダプティブ・ラーニング実現に向けた人工知能解析」で学習者の「解けない問題」を最大30％予測することに成功したと発表した。 研究の解析対象となったのは、2015年4月から2016年3月までの「スタディサプリ小学講座・中学講座」における小学4年生から中学3年生の算数・数学で、学習者の動画視聴や問題解答の学習ログを最新の機械学習解析「ディープラーニング」を使って解析し、改善を重ねた。 データー解析で算出された「解けない問題」のうち、実際に「解けない問題」だった確率の精度の最低ラインを80％とし、小学5年生で解けない問題全体の30.4％の問題を90.1％の精度で予測、小学6年生で27.1％の問題を88.1％の精度で予測することに成功した。 東京大学の松尾豊特任准教授は、「解けない問題を予測することは、どこを復習すればよいかを適切に示し、つまずきを予防するための基礎となる技術」だとし、松尾研究室の那須野薫さんは、「今後は各科目へ展開するとともに、このつまずきの仕組みをベースに、最適な学習パス・スケジュールを提案する仕組みを開発する予定」だとコメントしている。
