Launch HN: Bloomy (YC S26) – K-12向けAI搭載マスタリーラーニング

HNの皆さん、こんにちは。私はBloomy（https://bloomylearning.com）の創設者であるAlex Southmaydです。Bloomyは、K-12の生徒向けのAI搭載マスタリーラーニングプラットフォームです。Bloomyは、生徒にAIチューターとアダプティブなカリキュラム（現在は数学、英語、ライティング）を提供します。 仕組み：生徒のスキルギャップを診断し、パーソナライズされた学習パスに配置し、基準に沿ったレッスンと、単に答えを与えるだけでなく学習を支援するソクラテス式AIチューターを提供します。 目標は、AIでブルームの2シグマ問題（https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom%27s_2_sigma_problem）を解決することです。 短いローンチビデオ：https://tinyurl.com/bloomylearning より長い製品デモ：https://youtu.be/XHvoKt6qMeo Bloomyのファミリーアクセス：https://bloomylearning.com/families 私は教師からキャリアをスタートしました。Teach For Americaで7年生の英語とライティングを教えていましたが、毎日30人の異なるニーズを持つ生徒に個別指導を提供することに苦労していました。一部の生徒は補習を、一部は進級を、そして多くの生徒は隣に座って次のステップを考えさせるチューターを必要としていました。 ベンジャミン・ブルームの2シグマ結果、つまり個別指導が従来の教室指導よりもはるかに良い成果を生み出すことができるという考えは、私にとって直感的に真実だと感じていました。難しいのは、その種の注意をすべての子供にとって手頃で利用可能なものにすることでした。 そしてAIがコストカーブを変えました。Alphaのような学校が座学時間ではなくマスタリーを中心に学業を組織しているのを見たとき、そのモデルが腑に落ちました。もしAlpha Schoolについて聞いたことがあるなら、それは私たちのインスピレーションとなった学習モデルの方向性です。しかし、私はすでに存在する家族や学校、つまりホームスクール、マイクロスクール、ハイブリッドスクール、そして今日ほとんどの子供たちがいる通常の教室について考え続けていました。 ほとんどの生徒と教師は、学習ギャップを適切な解像度で見ることができません。彼らは成績、偏差値、ベンチマークスコア、または広範な基準を受け取りますが、「この生徒が次に学ぶべきスキルはこれだ」という具体的な情報は得られません。既存の個別学習製品は、しばしばデジタルワークシートのように感じられます。大量の練習問題を提供しますが、診断や指導はほとんどありません。AIチューターが中心的な指導を提供する製品は非常に少ないです。 Bloomyは診断から始まります。サードパーティの評価と連携し、独自の診断も提供して、各生徒の学習パスを作成します。生徒は一度に1つのスキルに取り組み、短いレッスンを受け、適応的な難易度で練習し、少なくとも90%のマスタリーを実証した後でのみ先に進みます。学習パスは、生徒のパフォーマンスと、スキル間の前提条件の知識グラフ（Learning Commons / Chan Zuckerberg Initiativeとの協力で構築）に基づいて、生徒が学習を進めるにつれて更新されます。 各スキルには3つの段階があります。Base Campは、例題を使って概念を教えます。Climbは、ガイド付き練習とソクラテス式サポートを提供します。Summitは、ヒントやAI支援なしの10問の独立したマスタリー評価です。生徒は進むためにSummitで90%を達成する必要があります。もし苦労しすぎた場合、そのレベルにより適した別のスキルにルーティングされます。 BloomyBotは、空のチャットウィンドウではなく、ライブでインタラクティブで観察力のあるデジタルチューターです。練習中、それはアクティブな文章または問題、質問、生徒の試み、作成された説明、および関連する誤解のコンテキストを受け取ります。それは段階的なチューターラダーに従います。まず生徒が何を試したかを尋ね、次に概念に言及し、戦略を提案し、1つのステップを一緒に実行し、生徒が苦労した後でのみより重い支援を提供し、生徒に適応して学習します。生徒はそれを中断でき、顧客からの要望に応じてスペイン語、フランス語、その他のニッチな言語の多言語サポートも展開し始めています。 現在、BloomyBotにはAnthropicとOpenAIのさまざまなモデルを使用しています。チューターは現在のレッスンに限定され、無関係な質問はリダイレクトされ、会話の長さは制限され、マスタリー評価中は利用できません。言語モデルはカリキュラムを選択したり、生徒がスキルを習得したかどうかを決定したりしません。 この分離は重要です。従来「役立つ」AIの応答は、悪いチューターの応答になり得ます。もし答えを与えてしまえば、生徒はタスクを完了しますが、何も学ばないかもしれません。私たちの目標は、宿題回答チャットボットを構築することではありません。診断、指導、練習、フィードバック、そして独立したマスタリーの構造化されたループの中にAIを組み込むことです。 LLMは依然として間違える可能性があり、私たちの制約がそれを排除すると主張するものではありません。BloomyBotを執筆されたレッスンコンテンツに根ざし、トピックに沿った状態を保ち、会話を記録し、評価から除外することで、表面積を減らしています。教師や保護者はチューターの活動をレビューでき、生徒は問題を報告でき、安全信号は人間のアラートとバックアップ監査をトリガーします。 また、Bloomyを教師、保護者、人間のチューターの代替とは考えていません。優れた人間のチューターの方が優れています。私たちが検証しているより狭い質問は、生徒がすでに実行しているであろう制限された学習セッション中に、文脈を理解したチューターが、静的な「正誤」フィードバックよりも優れたヘルプを提供できるかどうかです。長期的には、生徒が中規模または大規模な教室での多対一の指導よりも、（少なくともカリキュラムの特定の側面において）個別AIチューターの方が成績が良いかどうかという問題になります。 Bloomyは現在、従来の学区、チャータースクール、ハイブリッドスクール、マイクロスクール、ホームスクール、および追加の学術サポートを求める家族など、さまざまな環境で使用されています。マサチューセッツ州の約150人の6年生から8年生を対象としたチャータースクールでの初期パイロットでは、生徒たちは冬から春にかけてのNWEA MAPの成長率が平均して予想の約1.8倍でした。これはランダム化研究ではなく観察的なパイロットであったため、Bloomyがその違いを引き起こしたという証明ではなく、励みになるシグナルとして扱っています。 保護者や教師は、生徒が何を習得したか、何が進行中か、そしてどこでサポートが必要かを見ることができます。私たちは、大人は一般的に別の一般的なスコアを求めているのではなく、今週注意を払うべき少数のスキルを知りたいと考えていることを発見しました。 Bloomyは、ファミリーサブスクリプションと学校ライセンスを通じて収益を上げています。ELAは学習者あたり月額39ドルまたは年額279ドル、Writing Studioは月額19ドルまたは年額139ドルです。Mathは7月31日にELAと同価格でローンチ予定です。学校やマイクロスクールは生徒あたりで支払い、価格は対象科目、登録者数、ロスタリング、実装ニーズによって異なります。 子供たちがBloomyを使用するため、学習応答、進捗データ、チューターの会話を収集します。個人情報を販売したり、児童データを行動広告に使用したり、モデルプロバイダーがBloomyから送信された識別可能な児童データで汎用モデルをトレーニングすることを許可したりしません。AnthropicとOpenAIの両方とゼロデータ保持契約を結んでいます。保護者や学校は、適用されるアカウントまたは学校の契約の下で、アクセス、エクスポート、修正、または削除を要求できます。 私についてのより詳しい背景：Teach For Americaの後、Manhattan Prep / KaplanでGMATおよびGREカリキュラムを教え、設計し、Lyftのニューイングランド市場のドライバー獲得チームを率い、スタンフォードでMBAを修了し、McKinseyでAI変革プロジェクトを率いました（そのため、昨年1月についにモデルが私がBloomyで追求しているようなことを達成できるほど良くなったとき、私は適切な場所に適切なタイミングでいました）。Bloomyは、私のキャリアの中で最も大切にしている異なる部分、つまり教育成果、学習デザイン、製品構築、そして有用なテクノロジーを人々の手に届けることを結びつけています。 特に、保護者、教師、子供向けのAIに取り組むエンジニア、そしてチューター、評価、またはアダプティブラーニングシステムを構築した経験のある方々からのフィードバックをいただけると幸いです。ガイド付きAIヘルプと独立したマスタリーの分離は理にかなっていますか？教育におけるAIの最大の可能性はどこにあると思いますか？私たちのセーフガードはどこが不十分ですか？このようなものを生徒に任せるために、どのような証拠や製品の挙動が必要になりますか？ 確かに、注意すべき多くの危険や落とし穴がありますが、AIを責任を持って賢く使用すれば、K-12教育に（長い間初めて）大きな変化をもたらすことができると信じています。