私たちはシミュレーションによって、制約なく様々な体験学習を行うことができる。
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昨今増えてきているVR（仮想現実）・AR（拡張現実）のアプリケーションは教育用途が増えてきている。これは、シミュレーションによる学習効率が高いと見込んでのトレンドである。

他にシミュレーションに触れる機会といえば、例えば運転免許の取得時に教習所でレーシングシミュレーターに乗るときなどは普遍的な体験だろう。

しかし、体験する内容が高度に専門的な場合、シミュレーションの立場は途端に厳しくなる。学ぶことが概念的になればなるほど、学習者のレベルにマッチした内容でないと効果がない。シミュレーションは五感に訴えかける「認知負荷が高い」手法だからこそ、逆効果は避けたいところだ。

学習者のレベルや理解度を精密に測って、シミュレーションの良い部分だけを引き出す方法はないだろうか？

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カナダにあるQueen’s UniversityのKyleら研究者は、ウェアラブルデバイスと機械学習を用いた分析で、この問題の解決を試みた。

結果、心電図とガルバニック皮膚反応信号といった生体反応に学習習熟度の影響が反映されることが判明し、これを専門性レベルの分類に使用することの妥当性が明らかになった。

「生体反応」と「習熟度」の関連が明らかに

Queen’s UniversityのKyleらのポイントはこうだ。