AIとアイトラッキングで識字率格差を縮める

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レックスプロアとトビーによるサクセスストーリー

世界で最も豊かな国のいくつかでさえ、読解力の低い子どもたちが小学校を卒業するという問題を解決できていないことに、私は驚きを隠せない。知識や教材、資源があるにもかかわらず、網の目からこぼれ落ちてしまう子供たちがいるのだ。その子どもたちは、生涯を通じて学習上の困難に直面し続け、その結果、自尊心が低くなり、幸福感も平均より低くなってしまう。しかし、適切なタイミングで適切な介入を行えば、問題は解決する。

根本的な原因の1つは、読解力育成への体系的なアプローチと共通の目標がないことだ。— 、リソースを投入しても解決できない問題だが、デジタル変革が理想的だ。それは、AIとアイトラッキングを利用して、スクリーニングと分析という面倒な作業を実行し、読書評価を体系化し、教師が補習とフォローアップに集中できるように共通の目標を作成することである。

彼らのストーリーには多くの側面がある。まず第一に、AI技術が教育における手作業の評価をどのように変えることができるかを明らかにしている。— 、他の領域でも同様だ。スタートアップ企業がいかに研究を活用して問題を解決し、プロトタイピングと多くの忍耐によって商業化に到達し、そうすることでいかにインサイトを生み出すかという、教科書的なテック・フォー・グッドストーリー（— ）である。また、それだけでは十分でないかのように、AIとクラウド・コンピューティングがどのように洞察を活用し、より深い洞察を生み出すかを強調している。— 、データ収集を研究室からライブ・キャプチャーへとシフトさせる。

トビーのテクノロジーがこのストーリーの根底にあるとはいえ、レックスプロアが成し遂げたことを私たちの手柄にすることはできませんが、アイトラッキングなくして彼らのソリューションは存在し得ませんでした。私はトビーで10年以上働いていますが、いまだに、私たちのパートナーが、— 、特別なものではありますが、基本的には測定器を使って行うことに驚かされます。

そこで、— 、計測を始めるつもりだ。

計測機器

心拍数、脈拍の最大値、それが年齢とともにどのように減少するか、そして自分の年齢層に対してどの程度の値をとるべきか、おおよその見当はついていることだろう。心拍数はシンプルだが、体内で何が起こっているかを示す非常に重要な指標である。アスリートが脈拍を最大にできない場合は、感染症と戦っているか、ストレス下にある可能性があります。その他の有用な測定値には、体温、体重、血圧、BMIなどがある。これらの指標を単独で見れば、私たちのウェルビーイングを瞬間的に知ることができる。私たちがこのことを知っているのは、多くの人々が何時間もかけて— 人々を測定し、結果を観察し、証拠を提供してきたからである。

長期にわたって一貫して測定すると、データ・ポイントはトレンド（— ）を示し、より興味深いストーリーを語ることが多い。スパイクや谷は、私たちの行動、食べたもの、運動量、ストレスレベルなどの影響を明らかにするかもしれない。ニュースにはなりにくいだろう。しかし、あまりにも当たり前のことのように思えるため、見逃したり、読み飛ばしたり、あるいは無視したりしがちな重要なディテールがひとつある。それは、一貫性（— ）という概念である。

極端に言えば、一貫した測定は不可能である。なぜなら、— 、他に何もなければ、— 、時間が変化するからである。したがって、2つの測定は少なくともその要因によって区別される。測定プロセス、測定を行う人、使用する道具、人の注意散漫度、ストレスレベル、時間帯、周囲の明るさ、室温や気温などだ。— 言いたいことはおわかりだろう。分析が正確な結果をもたらすためには、データは科学的に収集される必要がある。

均一なデータポイントを生成する最良の方法は、機械を使うことである。— 機械は— 、たとえバイアスをかけてプログラムされていたとしても、常に同じように測定する。機械には気分の波がなく、使用環境の変動に耐えられるように設計すれば、一貫したデータセットを提供することができる。

その機械を簡単に再現できれば、国境や階級、人間のバイアスを超越した客観的なデータを生成できる普遍的な測定装置ができたことになる。

そして、それがレックスプロアのために私たちが行ったことです。私たちはレックスプローアに、世界中どこにでも発送可能な万能測定器（— ）を提供しました。

何を測ればいいのか、どうやって知るのか？

しかし、何を測定すべきかをどうやって知るのか？心拍数がバイタルサインであることをどうやって突き止めたのか？簡単な答えはリサーチである。もちろん、アイデアを持ち、好奇心を持ち、仕事に打ち込む準備が必要であることは言うまでもない。私たちのパートナーの多くは、科学研究、特に眼球運動に関する研究にルーツを持っており、レックスプロアも例外ではありません。

この物語は、子どもの読み書きの能力について行われた最も大規模な研究の奥深くから始まる。80年代にスウェーデンで行われたこの研究は、失読症をよりよく理解することを目的とし、10歳前後から成人初期まで約200人の子供を追跡調査した。その結果、読書中に発生する眼球運動のパターンに基づいて、どの生徒の読解能力が低いかを正確に特定できる統計モデルが作成された。

さらに最近の研究（2007年）では、科学者のグスタフ・オクヴィスト・セイミアとマティアス・ニルソン・ベンファットが、最初の研究で開発された統計モデルを用いて評価システムのプロトタイプを構築した。2人の科学者は、自分たちの研究が識字率の格差を縮める可能性があることを理解し、— 、レックスプロアが誕生した。

プロトタイプからアプリケーションへ

何を測定したいのかが分かり、プロトタイプをいくつか作ったら、次のステップは商業化です。— 、セキュリティ標準と近代的な設計原則を満たす方法で、余分なハードウェアをできるだけ使わずに、どんなマシンでも動作するアプリケーションを構築します。Lexplore社が商品化を検討し始めた頃、Tobiiの技術は今日のようにプラグアンドプレイではありませんでしたが、その精度の高さはLexplore社がプロトタイプを次のレベルに進めるのに理想的でした。

ソリューションの構築を始めたとき、Lexplore社は全体的な成功の鍵となる2、3の基本的な観察を行ったことは、言及する価値があると思う。一つ目は、使いやすさである。他の多くの分野と同様、教育においても時間は貴重品である。管理業務に費やす時間は、子供たちの指導に費やされる時間ではありません。そのため、どのようなソリューションを考え出すにしても、レックスプロアは、参入障壁の低いものを開発する必要があると同時に、既存の試行錯誤を重ねた方法よりも大きな価値を提供できるものを開発する必要があるとわかっていた。

2つ目の選択は、システム・アーキテクチャに関するものだ。— 、処理とストレージの一部をローカルPCに置き、重作業と分析の大部分をセキュアなクラウドで行うというスプリット・コンストラクションを選択した。

この2つの決定により、LexploreはUXデザインとプロセスの最適化に多大な投資をすることになり、色分けとユニークな採点システムを使って、生徒の読解力を即座にわかりやすく分析することができるようになりました。

データを理解する

私は教師ではありませんが、Lexploreが提供する結果は非常に把握しやすいと言えます。そのため、教師である必要はありませんし、ロケット科学者である必要もありません。— 統計学の基本的な理解は役立ちますが。

この図は、Lexploreが微視的な眼球運動を固視（泡）とサッケード（線）の読書パターンにどのように変換するかを示しています。固視の大きさは、生徒がどれだけ長い時間その単語に留まっているかを示している。泡が大きいほど、瞳孔が目の前にあるものを理解するのに時間がかかる。サッケイドは、人がどのように文章を前後に読み飛ばすかを示している。一目見るだけで、生徒が苦戦しているかどうかがわかります。

ある文章を黙読し、別の文章を音読することに基づいて、このソリューションは読書速度を測定し、生徒の成績に基づいて独自のLexploreスコアを割り当てる。

生徒は点数によって色分けされます。教師はその子の能力を視覚的に把握することができます。スコアが390の場合、この生徒はスタニン5に該当し、年齢の平均的な読解力を示しています。

比較ができる。例えば、あるクラスの経年的な成績や全国平均との比較を見ることができます。

破壊するデータ

データがすべてだ。先日、誰かが職場で「洞察力が洞察力を生む」と言った。少し漠然と聞こえるかもしれないが、彼らが言いたかったのは、データを掘り下げ始めるとパターンが浮かび上がってくるということだと思う。しかし、まずはデータを作成する必要があり、それを時間をかけて行う必要がある。

それがレクスプローのやってきたことだ。システム化と定期的なスクリーニングによって、レクスプローアは各生徒の履歴を作成する。いったん匿名化されれば、そのデータは集約された見解に貢献することができる。私たちが異なる年齢層の健康的な心拍数を開発したのと同じように、レクスプロアは異なる年齢層の子供たちの読解力の平均点を作成し、同じ地域内の学校を比較し、全国平均を作成することができる。— 、従来のアプローチに欠けていた体系的なアプローチと共通の目標を提供する。

これが意味するのは、子どもたちをスクリーニングすることで、読解力がどのように進化しているかの統計も作成できるということだ。例えば、レクスプローアは、コロナウイルスの大流行による読解力の実際の低下を示すためにライブデータを使用した。

このような生きた洞察は、学校、地方議会、政府に必要なデータを提供し、必要なリソースを必要な場所に追加する。

未知の未知を解明する

Lexploreソリューションが提供するのは、学童の読解力を迅速にスクリーニングし分析する方法である。従来の方法では、教師が子供たちのクラスをスクリーニングし、分析するのに数ヶ月かかるかもしれません。Lexploreを使えば、数時間で済む。しかし、レクスプローラのソリューションが真に魔法のようなのは、それが明らかにする未知の部分である。

特別支援学校の教師は、読解力の低い子ども（上のスクリーンショットの赤いゾーン）と優秀な子ども（濃い水色）を見分けるのが得意だ。難しいのはその中間（オレンジ色）で、特に、従来のスクリーニング技術では発見できなかった対処法を身につけている子供たちである。 このソリューションを使用している教師たちは、以前は存在しなかった読書文化が生まれたと言っており、学校からのフィードバックは心強いものである。

Lexploreは基本的な測定ツールとしてアイトラッキングを選び、人は自分の目の動きを完全にコントロールすることができないため、目の動きに基づく評価はごまかしがきかない。— 、スクリーニングの網にかからなくなる子供たちが続出することになる。

最後に、研究者たち、そしてこのソリューションを実現してくれたレクスプローアの全員に感謝の意を表したい。私の唯一の願いは、どこの学校でもこのようなソリューションにアクセスできるようになることだ。そこに到達するまでには長い道のりがあり、多くの言語を追加しなければならないが、少なくとも我々はそれが可能であることを知っている。

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