*1：その他の他の教科のコンテンツ準備中です。「問題とその答えを暗記するという形式の学習」であればマイクロステップ・スタディを導入することが技術的には可能です。

*2：学習の直後は成績が良く、一定期間を置くと記憶の大部分は思い出せなくなってしまうので、その部分を考慮し、知識として使えるレベルになっているのかを正確に測定することができます。（特許取得済み）

*3：これまでに一定期間マジメに取り組んだものの学習の効果が全く出なかったという事例はありません。

学習意欲の上昇が科学的に実証されています

のがこれまでの課題でした…が！

見流すだけのわずかな学習でも学習成績が上昇していきます

詳しくはこちらのページでも解説しています＞＞＞

　記憶には先述のように、すぐに忘れてしまう記憶と、ずっと長期に残るがその回数が少ないと思いだすことができない記憶と異なる２つの性質を持つことがわかっています。ここで大きな問題が発生します。そのような性質の異なる記憶が存在しているにもかかわらず、今までその効果を測定するための「テスト」は全くそのことを考慮してきませんでした。つまり、単純に試験範囲を決めて、そこからランダムに問題を作成し、テストを作成したところで、本当に学習者の成績を正しく評価しているのかは全くわからないということです。

　顕在記憶の一夜漬けで獲得したあやふやな知識は、学習の直後こそ思い出すことができても、時間が経つと忘れてしまいます。学習のタイミングをきちんと考慮しないと、顕在記憶の影響が大きな知識：いわば実践では使えない知識を測定してしまっている場合があるということです。

さらに、もっと悪いことに…これは学校現場だけでなく、学術の場でも同じことが言えます。研究の現場においても、同じような測定・テストで「教育方法のどちらが効果があるか？」などといったことを検討してきました。今現在一般的に常識とされつつもある「〇〇の方が科学的にも優れた学習方法である」とか「〇〇すれば最適に記憶できる」といった方法は、その測定された成果に、短期的な記憶の成果が大きく含まれている可能性があるということです。このことはまだ一般的にはなっていませんが、教育の現場に想像以上の大きな影響を与えることは必至です。

　世間では Aiの活用を謳ったものや、問題に○回正解すれば学習リストから消える等のドリル学習が「学習内容について個別最適化され た学習である」と認識されていますが、私たちはそれでは不十分だと考えています。なぜなら、先述の通りで分析に使用する「問題に正解した」という データが実力レベルに因るものなのか、たまたま直前に復習したから正解したのか、正確に推定するには情報が不十分だからです。もちろんデータが集まれば、そのデータを元にAiが何らかの予測を行うことができるでしょう。しかし、その精確性がどれほどのものなのか、評価する方法すら確立されていないという点は是非知っておいていただきたい点です。

　一方で、マイクロステップ・スタディは見流すだけでもわずかながらに学習成績は上昇するという点に着目し、1日あたりに見流す問題とその順番、タイミングを全て事前にスケジューリング（特許取得済）することにより、見流すだけの学習と、その成果を高い精度のデータで収集することを実現しています。私たちはそのデータを「高精度教育ビッグデータ」と呼んでいます。この高精度教育ビッグデータを活用することで、個人の正確な「できる」「できない」を元にした、本当に意味での真に個別最適化された学習を提供することが可能となっています。より詳しい説明はこちら…＞＞

　一回数秒のわずかな学習を１日にまとめて行なったところで、その効果は大したものにはなりません。しかしながら、その学習を長期間にわたる綿密なスケジュールの下分散させ、その効果を正しく測定する測定方法とを組み合わせることで、明確な学習の効果を産むことができます。以下の例は１日にまとめて７回の学習を行なった場合と、７ヶ月にわたり同じく７回の学習を行なった場合の最終的（最後の学習からどちらも１ヶ月経過した後の成績）な効果量の差を表したグラフです。

　このような事実は「分散学習」などというトピックでようやく注目されるようになってきました。しかしながら、分散学習の分野においても学習と復習の期間をどのくらい空けるのか、何回復習を行うのかといった適切で効果的なタイミングは、まだまだ手探りであり、学習する教科やコンテンツによっても適切なタイミング変わってくることが知られています。また単純に学習のタイミングを分散させたところで、先述の通りその効果をいつ、どのタミングで測定するのかによっても大きな違いがあることには注意が必要です。学習に伴って測定も同じように分散させなければ本当に正しい結果を測定することはできません。それらの点において、マイクロステップ・スタディは、開発当初よりこの事実に着目し、より精度の高い学習のタイミングに基づくスケジュールの作成と、精確な測定方法を採用しています。分散学習よりはるかに先進的な視点をもっています。

　あくまで、記憶の話を一般の方にも理解していただくための例え話ですが、記憶の持つ２つの特徴は、食事と満腹度の関係に似ています。子どもが成長に必要な食時を摂るシーンを思い浮かべてみてください…