トワールトワール／志望校の合否予測の正解率　AIにより、従来の58%から87%へ向上

＜課題・背景＞
多くの教育機関では夏休みや夏期講習を間近に控えており、受験生がオープンキャンパスや模試の結果を見ることで進路を本格的に検討し、勉学にさらに励む時期にさしかかっていますが、近年の大学入試改革やコロナ禍が受験生に与えている試練や影響は非常に大きなものとなっています。

河合塾が2019年10月~12月に行った高等学校教員対象の調査によると、当時は2021年から新入試制度が控えていたため、受験生の安全志向が高まっていました。推薦・AO入試を積極的に利用したがる傾向が強まるだけでなく、チャレンジ志向（目標を高く設定する傾向）においては、「弱まっている」「やや弱まっている」が2018年より9％増え、50％にのぼりました。
大学入学共通テストの記述式問題については今年4月に見送りの方向性が強まりましたが、各大学では個別試験での導入が促されており、受験生にとっては先の見通しや具体的な目標を立て辛い状況が続いています、このことから、今後も志望校の選定には慎重になることが予想されます。

加えて、コロナ禍によって受験生の不安感が増加している状況もあります。多くの大学ではオープンキャンパスのオンライン化が進み、直接的な情報の入手が困難になったり、模試に関しても実施回数・受験人数が減少したことにより、自分の実力が掴めないまま入試本番へ突入せざるを得ない状況が起きたりしました。大学受験のみならず、中学・高校受験でも、同様の状況が今年も続くのではないかと考えられます。

参考：
ReseMom 2020年11月掲載記事　https://resemom.jp/article/2020/11/18/59092.html
ReseMom 2020年1月掲載記事(河合塾による調査)　https://resemom.jp/article/2020/01/14/54198.html

＜新機能の詳細＞

当社では、全ての年代の学習者が自己の実力を正しく理解して、個々が最適な進路を自信を持って選択できるように、今まで「NOCC教育検査」で蓄積してきた思考力・性格特性のデータや、塾の実際の成績データ、合否のデータを用いて機械学習を行い、志望校の合否予測のアルゴリズムを作ってきました。これにより、偏差値などの数字のみ・かつ集団内で判定されていた従来の一般的な合否判定の正解率を29%上回る、最大87%の正解率で1人1人の特性も考慮した上での志望校の合否を予測することができるようになりました。

さらに、従来の一般的な判定では受験直前にどれだけ偏差値を取っていたら良いかという目標が示されていましたが、今回実装予定の新機能では、受験生でなくても1ヶ月後にどの程度の偏差値を取っていれば良いかを予測することが可能になります。

※「志望校の合否予測」機能　では、下記のようなデータ（塾の実際のデータ）を使っています。
・NOCC教育検査の結果（認知能力、非認知能力、ストレス、満足度、モチベーションなど）
・成績データ
・過去の塾生の合格・不合格のデータなど

＜メリット・社会影響＞
日本の中学校受験・高校受験・大学受験の合計人口は毎年約159万人ですが、志望校の合否予測の正解率が29%向上したということは、人生のターニングポイントになる受験校選びにおいて、1年ごとに約46万人の人生が変わることになります。

また、従来の合否判定では、例えば「E判定20%は100人」といったくくりで群単位での予測がされていましたが、NOCCの場合は1人1人に対する合否予測が可能なため、「E判定の中で合格する20人が「誰か」」を最大87%の正解率で当てることができます。これにより、不合格する可能性が高い学習者にも、予め別の選択肢を与えることもできるようになります。

さらに、前述したような、受験生以外の学習者が直近の具体的な目標を立て辛いという課題に対しても、1ヶ月後にとるべき偏差値・成績が分かるようになるので、コロナ禍による模試の減少などで正しい実力の把握やそれを踏まえた目標を立てる上で不安や悩みを抱えている受験生の進路・行動決定を支える有効な情報提示が可能になります。

備考
※8月末をめどに実装予定。（年内はほぼ確実ですが、若干遅延する可能性もございます。）