ストーリーを⁠ス⁠キ⁠ッ⁠プ

Every Learning Moment, Designed for Growth.

学びのすべての瞬間を成長のデータとして設計します

Wicked Stormは、学習活動を国際標準の学習データとして収集・保存し、
AIで分析して、管理者・教員・学習者の次の行動へとつなげます。

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国際標⁠準⁠で⁠収⁠集

学習活動が起きた瞬間に国際標準に基づいて収集します

xAPI, 1EdTech Caliper同じ学習データを2つの標準でや⁠り⁠取⁠り⁠し⁠ま⁠す

Lecognizer · リアルタ⁠イ⁠ム⁠収⁠集収集中
  1. 学習者視聴金利の基礎巻き戻し 4回
  2. 学習者回答区間クイズ 3問目不正解
  3. 学習者提出課題 2期限内
  4. 学習者質問AIパネル回答 1件

本日の収集 1,374件

誰が
actor
どうした
verb / action
何を
object
付加情報
context · result / edApp · group · session
  • 時刻
  • デバイス・環境
  • セッション
  • 授業・クラス
  • 再生位置
  • 試行回数
  • 所要時間
  • 教育課程の文脈

プロファイリング

指標とプロファイリングで学習データを設計します

達成項目（1EdTech CASE）ごとに指標を設定し、
LLMで学習者をプロファイリングします。
（特許 第10-2767⁠1⁠1⁠0⁠号）

  • 視聴
  • 回答
  • 提出
  • 質問

1EdTech CASEの⁠達⁠成⁠項⁠目

  1. リスク要⁠因⁠の⁠特⁠定
  2. リスク要因の比較異常の兆候
  3. 金利と消⁠費⁠の⁠流⁠れ
  4. 金融商品情報の⁠読⁠み⁠取⁠り
  5. 金利の基礎
  6. 複利と割引

異常の兆候

AIが異常の兆候をいち早く見つけます

Lecognizer AIは一時停止・巻き戻し・不正解が集中する区間を見つけ、
原因と考えられる前提概念の理解不足を根拠とともに知らせます。
（特許 第10-2883⁠2⁠4⁠9⁠号）

Lecognizer AI⁠ ⁠·⁠ ⁠異⁠常⁠検⁠知達成項目 · リスク要⁠因⁠の⁠比⁠較

一時停止・巻き戻し・不正⁠解⁠の⁠推⁠移

異常の兆候 第3週 13:25⁠–⁠1⁠4⁠:⁠4⁠0

第3週 13:25–14:40：一時停止・巻き戻し・不正⁠解⁠が⁠集⁠中

原因の候補は前提概念「金利の基礎」の理解不足です。前学期にはなかった兆候が一つの区間に集⁠中⁠し⁠て⁠い⁠ま⁠す⁠。

根拠42件

人の判断

判断して適用するのは人です

LearnHubble AIが根拠をもとに補足が必要な部分を提案し、
適用の可否と方法は、教員が自ら決めます。

Lecognizer AI 異常を検知 根拠42件

LearnHubble⁠ ⁠A⁠I⁠ ⁠·⁠ ⁠教⁠員生活経済と金⁠融⁠ ⁠·⁠ ⁠授⁠業⁠設⁠計

確認が必⁠要⁠な⁠区⁠間

  • 13:25–14:40リスク要因の比較一時停止・巻き戻し 31 · 不⁠正⁠解⁠ ⁠1⁠1
AI推奨

13:25の前に「金利の基礎」の補足説明を推⁠奨⁠し⁠ま⁠す

5分 · 確認ク⁠イ⁠ズ⁠2⁠問
適用は教員が⁠決⁠め⁠ま⁠す

次学期

今学期の学習データが、次学期の教育を設計します

学習者は必要なときにAIヒントを得て自ら答えにたどり着き、
そのすべての瞬間が再び学習データとして蓄積されます。
管理者はこれを根拠に次学期の科目コンピテンシー体系を改善します。

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  1. Lecognizer
  2. Lecognizer AI
  3. 管理者LearnHubble AI
  4. 教員LearnHubble AI
  5. 学習者LearnHubble AI

Product · Learning Loop

収集から分析、授業への適用までLearning Loopでつなぎます

Lecognizerが学習データを蓄積して異常の兆候を見つけ出すと、LearnHubble AIがその兆候を管理者・教員・学習者の判断と行動へとつなげます。

管理者LearnHubble AI

根拠をもとに教育課程を改善します

Lecognizer AIが見つけた異常の兆候が教育課程レベルの問題であれば、AIが1EdTech CASE体系に前提学習の関連付け（CFAssociation）を追加するよう推奨します。管理者が検討し、次学期に反⁠映⁠し⁠ま⁠す⁠。

  • 異常の兆候がどのレベルの問題⁠か⁠を⁠判⁠断
  • CFAssociationで前提学習の関連付けを推奨（⁠p⁠r⁠e⁠c⁠e⁠d⁠e⁠s⁠）
  • 既存のCFItemはそのまま残し、前学期の学習デー⁠タ⁠を⁠維⁠持
LearnHubble A⁠I⁠ ⁠·⁠ ⁠管⁠理⁠者CASE改訂

Lecognizer AI 異常の兆候 · リスク要⁠因⁠の⁠比⁠較

問題のレベル

  • 一時的な現象
  • 授業設計
  • 教育課程

CFDocument · 科目コンピテン⁠シ⁠ー⁠体⁠系

  • コンピテンシー分析的判断
  • 学習成果リスク要因の比較異常の兆候
  • コンピテンシー基礎概念
  • 学習成果金利の基礎前提学習
AI推奨

CFAssociationを追加：前提学習の⁠関⁠連⁠付⁠け

金利の基礎precedesリスク要⁠因⁠の⁠比⁠較

既存のCFItemはそのまま⁠残⁠し⁠ま⁠す
反映は管理者が⁠決⁠め⁠ま⁠す

教員LearnHubble AI

つまずいた区間に補足クイズを設計します

学習者が一時停止し、巻き戻し、間違えた区間を根拠とともに示します。AIが補足説明と確認クイズを推奨すると、教員が手を加えて適⁠用⁠し⁠ま⁠す⁠。

  • 確認が必要な区⁠間⁠と⁠根⁠拠
  • 補足説明 · 確認クイ⁠ズ⁠の⁠推⁠奨
  • 適用の可否は教⁠員⁠が⁠決⁠定
LearnHubble⁠ ⁠A⁠I⁠ ⁠·⁠ ⁠教⁠員生活経済と金⁠融⁠ ⁠·⁠ ⁠授⁠業⁠設⁠計

確認が必⁠要⁠な⁠区⁠間

  • 03:30金利変化の出発点1件
  • 13:25–14:40リスク要因の比較一時停止・巻き戻し 31 · 不⁠正⁠解⁠ ⁠1⁠1
  • 28:15家計への影響の確認1件
AI推奨

13:25の前に「金利の基礎」の補足説明を推⁠奨⁠し⁠ま⁠す

5分 · 確認ク⁠イ⁠ズ⁠2⁠問

確認クイ⁠ズ⁠の⁠草⁠案

  1. 金利が上がると、変動金利ローン⁠の⁠利⁠息⁠は⁠？
  2. 2つのリスク要因を比べる共通⁠の⁠基⁠準⁠は⁠？
適用は教員が⁠決⁠め⁠ま⁠す

学習者LearnHubble AI

補足を加えた区間で確認クイズが自動で出題されます

教員が適用した補足説明と確認クイズは、学習者がその区間に差しかかると自動で表示され、つまずいた部分をその場で確認し直せます。行き詰まったときは、AIが正解ではなくヒントと講義の根拠を提⁠供⁠し⁠ま⁠す⁠。

  • 補足を加えた区間で自動出題される確⁠認⁠ク⁠イ⁠ズ
  • 教員が適用した⁠補⁠足⁠説⁠明
  • 正解ではなく、AIヒントと講⁠義⁠の⁠根⁠拠
LearnHubble A⁠I⁠ ⁠·⁠ ⁠講⁠義⁠室生活経済と金⁠融⁠ ⁠·⁠ ⁠第⁠3⁠週

確認が必⁠要⁠な⁠区⁠間

  • 03:30金利変化⁠の⁠出⁠発⁠点
  • 13:25–14:40リスク要⁠因⁠の⁠比⁠較
  • 28:15家計への影⁠響⁠の⁠確⁠認

確認クイズ 1/2教員が適用 · この区間で⁠自⁠動⁠表⁠示

金利が上がると、変動金利ローン⁠の⁠利⁠息⁠は⁠？

  1. 増える
  2. 減る
  3. 変わらない
AIヒント

答えを選ぶ前に、変動金利ローンの利息が何に連動して変わるのか、思い出してみ⁠ま⁠し⁠ょ⁠う⁠。

講義の根拠 · 補足説明「金⁠利⁠の⁠基⁠礎⁠」

  • Learning Data Repository · AI Anomaly Detection

    LecognizerLecognizer AI

    教育・学習・運営で生まれた学習データを国際標準で収集・保存し、Lecognizer AIが通常と異なる兆候や多くの学習者がつまずいた箇所を、根拠とともに見つけて知⁠ら⁠せ⁠ま⁠す⁠。

    • GS 1等級認証
    • AI特許2件取得

  • Learning Experience Platform

    LearnHubble AI

    AIと対話するパーソナライズ型の教育・学習プラットフォームです。学習者が講義や課題に取り組む中、必要なときにAIが説明とヒントを提供し、支援と適用は教員が確⁠認⁠し⁠ま⁠す⁠。

    • ポートフォリオ
    • 課題のヒント
    • コンピテンシ⁠ー⁠マ⁠ッ⁠プ
    • 講義室AIパネル

Standards Leadership

標準を使うだけでなく、標準をともにつくります

Wicked Stormは、国際的な教育技術標準コンソーシアム1EdTechの韓国組織である1EdTech Koreaの設立理事会に参画し、1EdTech Contributing Memberとして活動しています。xAPI・Caliperと1EdTech CASEを製品と事業に適用してきました。

1EdTech Korea設立理事会 · Contributing Member

基準

教育課程・達成基準・コンピテンシーを一つの体系で管理するリポジトリです。収集した学習データと発行する証明が、この体系の項目を参照します。

  1. CASEの項⁠目⁠を⁠参⁠照

    収集

    学習活動を標準のステートメントとして収集し、ステートメントごとに達成項目を関連付けます

  2. CASEの項⁠目⁠を⁠参⁠照

    証明

    積み重ねた達成を、検証可能な証明として発行します

  3. 連携

    名簿・学習ツール・評価システムとつなぎます

  • 適用
  • 適用予定
  • 設計参照

国際標準を詳⁠し⁠く⁠見⁠る

Cases

公共・教育の現場で実証されたデータの専門性

国家レベルの学習データ収集・分析の経験をもとに、公共機関や教育機関とともにデータに基づく革新を進めてきました。

  • 教育部 · 国家レベル

    AIデジタル教科書学習データハブ構築

    AIデジタル教科書の学習データを国際標準で収集するハブを構築し、国家レベルの学習分析指標・教育課程標準体系・学習マップを支⁠援⁠し⁠ま⁠し⁠た⁠。

    • AIデジタ⁠ル⁠教⁠科⁠書
    • 学習データハブ
    • 国家レベル

  • KERIS · 「トクトク！算⁠数⁠探⁠検⁠隊⁠」

    AIを活用した小学校算数授業支援システム

    ゲーミフィケーションを取り入れた授業支援システムで学習行動データを収集し、レベル診断・問題推薦モデルを適用しました。累計利用者数240万人の国民向けサー⁠ビ⁠ス⁠で⁠す⁠。

    • 学習診断
    • 問題推薦
    • 累計240万人

  • 人事革新処⁠ ⁠·⁠ ⁠人⁠材⁠開⁠発

    人材開発プラットフォームソーシャルラーニングのデータ化

    人材開発プラットフォームのソーシャルコミュニティや、リアルタイムの大規模ウェビナーで生まれるソーシャルラーニングの経験を、学習データとして具体化して収⁠集⁠し⁠ま⁠し⁠た⁠。

    • ソーシャルラ⁠ー⁠ニ⁠ン⁠グ
    • コミュニティ
    • ウェビナー

  • ソウル特別市 · 教育プラット⁠フ⁠ォ⁠ー⁠ム

    ソウル型教育プラットフォームオンラインメンタリング分析

    ソウル型教育プラットフォームのオンラインメンタリングで、メンターとメンティーの相互作用、感情の状態や発話を学習データとして収集し、深い学習分析を支⁠援⁠し⁠ま⁠す⁠。

    • オンラインメン⁠タ⁠リ⁠ン⁠グ
    • 相互作用
    • LRS構築
主な導入機関：教育部、韓国教育学術情報院（KERIS）、人事革新処、ソウル特別市、京畿道教育庁、江原特別自治道教育庁

Feed · Update

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Company · Vision

学習データとAIで学びの新時代を切り拓くグローバルエドテック企業

あらゆる学習体験を国際標準のデータでつなぎ、より良い教育と成長の根拠をつくります。

Slogan学びのすべての瞬間を、成長のデータとして設計します。

  • 2021設立年
  • 2件AI特許取得
  • 1等級GS認証（Lecogn⁠i⁠z⁠e⁠r⁠）
  • 3種国際標準を適用 · xAPI・Caliper⁠・⁠C⁠A⁠S⁠E

主なマ⁠イ⁠ル⁠ス⁠ト⁠ー⁠ン

  1. 2021株式会社Wicked Stormを設立、人事革新処 国家人材開発プラットフォームのL⁠R⁠S⁠構⁠築
  2. 2023Lecognizerをリリース、米国ADLのxAPI LRS認⁠証⁠を⁠取⁠得
  3. 2024LecognizerがGS 1等級認証を取得、教育部 AIデジタル教科書学習データ⁠ハ⁠ブ⁠構⁠築
  4. 2024学習分析の診断・推薦モデルがKOLASのAIモデル認⁠証⁠を⁠取⁠得
  5. 2025AI特許2件取得：学習異常検知、LLM活用の学習者プロファ⁠イ⁠リ⁠ン⁠グ
  6. 20261EdTech Korea設立理事会に参画、1EdTech Contributing Membe⁠r⁠に⁠加⁠入

Careers 国際標準とAIで教育現場の次の行動をつくる仕事を、ともに担う方をお待ちしています。採用情報は求人サイトのサラミン（Saramin）でご確認いただけます。

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学習データ・標準・AIの導入をともに検討します

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Tel02-2205-1470 Emailmanager@wickedstorm.kr Address

韓国ソウル特別市江西区麻谷中央路161-8 A棟901⁠〜⁠9⁠0⁠5⁠号

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