デジタル化されたドリルの現状と今後の課題 --算数・数学に焦点を合わせて--

Abstract

本研究では、「個別最適化」を促進するものとの期待が寄せられているデジタル・ドリルについて、5社のものを調査した。具体的には、「画面の作り方」、「問題プール」、「レコメンド・フィードバック機能」、「教師用の学習状況管理システム」の4つの観点から比較した。デジタル・ドリルには自動採点機能や達成度の集計機能などが備わっていることに加えて、レコメンド、遡行の機能などが備わっている例もあった。ただし、「つまずき」に応じて指導の改善につなげるという点では、機能を改善する余地がある。また、いずれのデジタル・ドリルについても、概念や意味の理解よりは、操作的な解き方が強調される傾向がみられるため、教師の適切な指導と組み合わせて用いることが求められる。なお、機能がAI的か否かの定義は困難であるものの、機能の一体性やAIという語のもつイメージがドリルの位置づけを変化させる要因となっていることが明らかになった。

In this study, we surveyed the digital drills developed by five companies, which are expected to promote the “optimization of an individual learner.” Specifically, comparisons were made among five drills from four perspectives: “How to construct a screen, ” “Problem pools, ” “Recommendation and feedback functions, ” and the “Learning situation management system for teachers.” In addition to digital drills being equipped with automatic scoring functionality and aggregation functionality surrounding achievements, they are also examples of drills featuring recommendations for further practice and retroactive functionality. However, there is room for improvement in terms of the functionality that leads to a development in the instructions responding to “setbacks.” In addition, as operational solutions tend to be emphasized in all digital drills rather than in terms of understanding concepts and meanings, they should be used in combination with appropriate guidance by teachers. Although it is difficult to define whether functionality is AI (Artificial Intelligence)-like or not, it has become clear that its uniformity and the image of the term “AI” are factors that alter the positioning of the drill.