7 ステップサイクル¶

すべての Adaptive Learner セッションは同じ 7 ステップのリズムに従います。サイクルはセッションの中で何度でも繰り返すことができます。 1 つのセッションに複数のサイクルが含まれることもあります。

ステップの概要¶

すべての学習サイクルは入力から始まります。AI が素材を提示します。選択したメソッドに応じて、説明、例、オープンな問い、または状況が提示されます。

注意して読んでください。 何か不明な点があれば質問してください。セッションは講義ではなく対話です。

素材のアプリケーションが提示され、解いてみます。最初の回答、最初の例、ルールの最初の具体的な適用です。

難易度は意図的に低く設定されています。最初の試行は達成できるものであるべきです。

行き詰まってもいい。 30 秒後もアプローチが思い浮かばない場合は、 AI に伝えてください（「どこから始めればいいかわかりません」）。 AI はヒントを提供します。

ステップ 2 の試行が目標に達しなかった場合、サイクルはここを経由します。高信頼度の場合、このステップはスキップされ、ステップ 5 に直接進みます。

誤りが指摘されます。判断されるのではなく、学習の機会として示されます。 AI はすぐに修正せず、あなたが自分で誤りを見るのを助けます。

ここで説明が届きます。AI があなたの誤りや正解の背後にある原則を説明します。

良いフィードバックの三要素： - 何が起きたか（観察） - なぜ起きたか（原則） - 次回はどうすべきか（行動指針）

フィードバックがまだ理解できない場合は、遠慮なく尋ねてください。 AI は別のバリエーションで説明します。

フィードバックから学んだことを取り入れ、アプローチを調整します。「わかった」と知的に理解するだけでなく、「次回は違うやり方をする」と運用的に変えることが重要です。

AI は新しいタスクを与えます。解き方が既知の古いタスクではなく、理解した原則を新しい文脈で要求するバリエーションです。

タスクのさらなるバリエーションが提供されます。同一の繰り返しではなく、バリエーション：同じコア、異なる文脈、異なる難易度。

デュアルプロンプト評価器が信頼度 80% 以上で 3 回連続のバリエーションを確認すると、ステップ 7 に進みます。

学習サイクルは、新しく学んだことをより大きな文脈に位置づけることで終わります。AI はあなたが新しいコンテンツを他の概念と結び付けたり、実際のシナリオに適用したりするよう促します。

ステップ 7 の後、三つの選択肢があります。 - セッションを終了し、評価（理解度・ストレス・メソッド適合度）を行う - オートループ：新しいトピックで新しいサイクルが自動開始 - メソッド切り替え：低い適合度の場合、システムが変更を推奨

並行して動作するものがあります。あなたのすべての回答の後、 二番目の AI インスタンスが理解度を評価し、次を判断します。

これにより、セッションがあなたの実際のペースに適応します。速い場合は速く進み、サポートが必要な場合はより多くの繰り返しが提供されます。

セッションは複数のサイクルを実行できます。ステップ 7 の後、アプリは次のトピックで自動的に新しいサイクルを開始するか（オートループ）、または停止して評価を求めることができます。

オートループが有効な場合、サイクルカウンター（「3/5」）が表示されます。最大サイクル数（デフォルト：5）に達すると、一時停止して続けるかどうかを尋ねます。