Layer 2 / Human-designed assessment
評価シナリオ管理
講師が「何をどう評価するか」を定義します。ここではAIが出す具体的な問題までは決めず、理解度をどう推定するかを設計します。
Active8
月間実行1,284
AI制御76%
Layer 1人間
教育方針何を学ばせたいか・目指すレベルLayer 2人間
評価シナリオ理解度をどう推定するかLayer 3半自動
AI出題戦略どの戦略で次問を選ぶかLayer 4AI
AI判断シミュレーション何を推定し、なぜ次問を出すかStudent Understanding Model
生徒理解モデル
Grammar confidence42%
Vocabulary confidence76%
Writing confidence68%
Reading confidence71%
最近の変化Grammar -12pt
推定弱点過去分詞 / 現在完了
推定原因過去形との混同
AI推奨アプローチ
まず穴埋めで過去分詞を確認し、正解後に英作文へ進める。連続誤答なら成功体験型へ切り替え、短い選択式に戻す。
対象生徒32610クラス
平均完了率91%+4.2% MoM
推定精度84%管理者確定比
未レビュー23評価待ち
| シナリオ名 | 対象クラス | 評価対象 | 問題数 | 最終更新日 | 使用回数 | AI難易度制御 | 状態 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 小学生 A2 動的レベルチェック | 小学生ベーシック | 文法 / 語彙 / 英作文 | 5 | 2026-05-24 | 128 | ON | Active |
| 中学生 現在完了フォーカス | 中学生文法 | 文法 / 読解 | 7 | 2026-05-22 | 42 | ON | Draft |
| 入会時スターター診断 | 全クラス | 語彙 / スピーキング | 4 | 2026-05-18 | 310 | OFF | Active |