子供の個性に合わせた英語教育の重要性：ノバキッドの事例から考える

外国語を勉強する場合、それは非常に複雑な課題が組み合わさっていることを念頭に置く必要があります。語学学習には、文法、ライティング、ヒアリング、会話、リーディングという5つの柱があります。外国語をマスターするということは、そのどれをもおろそかにすることはできないのです。けれども、人によってそれぞれ得意な課題、苦手な課題があります。文法やライティングは得意だけれど、話すことは苦手というケースは特に日本人に多くみられます。この原因の一つは学校教育でありがちな画一的な英語教育です。先生が黒板の前に立ち、教科書を音読し、決まった文法を習い、練習問題を繰り返す。時々、ネイティブの英語助手の先生が授業に参加して、本場の発音で話しますが、教科書の会話をなぞるだけだったり、生徒と決まりきった会話のお手本を繰り返すだけで、そこにパーソナライゼーションは存在しません。こうした学習方法では課題についていけなくなる生徒や興味を失い、学習効果が発揮されない生徒も出てきてしまいます。いくつかの研究でも個人のレベルや関心に合わせてアプローチした学習方法の方が高い学習効果が得られることが明らかになっています。

Association for Psychological Scienceによる研究では、179名の8年生を対象に、スペイン語の教材を復習する3つの方法が分析されました。

1つ目の方法は、その週のレッスンをカバーする教材を画一的に集団で復習する内容でした。

2つ目は、前の週に出たばかりの教材を「最適な間隔」で復習する教材でした。

3つ目のものは、過去に学習したあらゆる教材を組み合わせ、生徒個人がどの程度復習するのが有益かを予測したアルゴリズムに基づいたものでした。

学期末から1か月後に行われた試験では、個人別アプローチが最も効果的であることが証明され、集団的な復習に比べて16.5%、一般的なに最適とされる間隔を置いた復習に比べて10%の成績アップが見られました。

語学学習で最大の成果を得るためには、次の3つを考慮することが不可欠です：コンテンツが年齢層にふさわしいか、レベルに見合ったものか、各生徒の特徴に適したものかどうかです。

ノバキッドでは、AI（人工知能）のアルゴリズムと教師からのフィードバックをこれらの目標を達成するために役立ています。

「生徒に割り当てられるすべての練習問題は、私たちのコアとなる言語的側面に関連する大まかなカテゴリに分類されます。例えば、読解は単に文章を読んで質問に正しく答えるということではなく、文字の音や文字の名前がどのように認識されているか、どのように語彙を理解しているかに注目します。」と、ノバキッドの学習ディレクターであるAmy Krolevetskayaはコメントしています。

単元ごとの復習の成果をもとに、アルゴリズムが生徒が取り組むべき部分を選択し、特別に必要な強化メニューを練習問題として割り当てます。そのため、子どもはすでに知っているようなことをすべて復習する必要はなく、必要な部分だけに集中して学習することができます。

また、ノバキッドの場合、ある特定の分野で大きな問題を抱えている場合、すなわち30％以上が合格に達していない場合、追加レッスンとニーズ改善演習の両方を行い、生徒をよりサポートする体制をとります。

また、ノバキッドでは、スピーキング力を高めることが最も重要であると考えているので、スピーキングでは、１つでもサブテーマが合格に達しなかった場合は、すぐに追加レッスンが割り当てられます。

パーソナライゼーションはすでに大きな成果を上げてきましたが、ノバキッドは現在、音声のテキスト化と感情認識ソフトウェアの導入に取り組んでおり、さらにパーソナライゼーションを次のレベルへと進化させるよう、努力しています。デジタル技術を駆使したパーソナライゼーションのプロセスは、学習者である子供たちからは全く見えないので、自然に学習者にとって快適な環境を作り出し、スムーズな学習プロセスとより良い学習成果をもたらすことができます。

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