Wicked Storm、学習者プロファイリング手法の特許を取得
- 「学習者の傾向を分析するLLM活用の学習者プロファイリング手法」特許 第10-2767110号を取得
- xAPI標準で収集した学習データをもとに、学習者の特性と状態を分類・予測
- Lecognizerの分析パイプラインに適用し、パーソナライズされた診断と問題推薦の根拠として活用
エドテック企業のWicked Storm（代表取締役 イ・ジョンジュン）は、「学習者の傾向を分析するLLM（Large Language Model）活用の学習者プロファイリング手法」に関する特許（第10-2767110号）を7日に取得したと20日に発表しました。2024年8月20日に出願した本発明は、韓国特許庁の審査を経て登録されたもので、特許権者は株式会社Wicked Stormです。
今回の特許は、学習活動から生まれるデータをもとに大規模言語モデル（LLM）を活用して学習者の傾向を分析し、学習者の特性と状態を分類・予測する手法に関する技術です。点数や評価結果といった結果の値にとどまらず、学習過程のデータから学習者の傾向を読み取ることに重点を置いています。
分析のもとになるデータは、国際標準xAPIで収集した学習データです。Wicked Stormの学習データリポジトリLecognizerは学習活動をxAPI標準で収集・保存するソリューションで、2024年にGS 1等級認証（KTL-GS-24-0035）を取得しました。Wicked Stormはこの特許技術をLecognizerの分析パイプラインに適用し、パーソナライズされた診断と問題推薦の根拠づくりを進めています。
プロファイリングの結果は、学習者について人の代わりに判断するためのものではありません。AIが学習データを分析して学習者の傾向と状態を整理すると、管理者と教員がそれを参考に、学習者に必要な支援を判断して適用します。
Wicked Stormは2024年6月に「学習分析の診断・推薦モデル v1.0」でKOLAS AIモデル認証（2024-122-VSW-K）を取得し、KERISのAIを活用した小学校算数授業支援システム「トクトク！算数探検隊」の事業を手がけてきました。2024年8月20日には本特許とあわせて「xAPI学習行動データを用いた学習異常検知システム」に関する特許も出願し、学習者分析AI技術の基盤を広げています。
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