AIと見直した電気工事士クイズ開発記1：同じ問題が出る理由を検証した

第二種電気工事士アプリを作っていて、最初に気になったのは「同じ問題が出てくる」という感覚でした。システム上は別の問題として扱っていても、学習者から見れば同じ問題に見える。ここを放置すると、問題数を増やしても学習体験は良くなりません。

そこでAIと対話しながら、単に「問題を増やす」のではなく、まず重複の正体を調べることにしました。

最初の違和感

「クイズを始める」を押すと、20問のランダムクイズが出ます。理屈としては、過去に出た問題を避けながら次の20問を出すようにしたい。しかし実際に解いていると、同じような問題が何度も出てくる感覚がありました。

最初は、履歴の保存ができていないのではないかと疑いました。ブラウザを閉じると記録が消えるのか、localStorageに残るのか、同じ問題IDを避けているのか。このあたりをAIに確認しながら、コードを追っていきました。

AI的には違うが人間には同じ

調べていくと、問題は単純なID重複ではありませんでした。問題文が少し違う、数値が違う、選択肢の順番が違う。データとしては別物です。

しかし学習者の感覚では、問われている論点が同じなら「また同じ問題だ」と感じます。たとえば、同じ公式を使う計算問題で数値だけが違う場合や、接地抵抗の数字を問う問題が何度も出る場合です。

出題履歴の扱い

出題履歴はブラウザのlocalStorageに保存する方針にしました。つまり、ブラウザを閉じても通常は残ります。ただし、別端末・別ブラウザ・プライベートブラウズ・ユーザーがストレージを削除した場合は別です。

この仕様は、ログインなしの無料学習アプリとしては現実的です。サーバー側に履歴を保存しないのでコストを抑えられますし、個人情報を扱う範囲も小さくできます。

duplicateGroupという考え方

そこで導入したのが、duplicateGroupという考え方です。完全に同じ問題ではなくても、同じ学習論点の問題には同じグループ名を付ける。ランダム20問では、同じグループができるだけ近くに出ないようにする。

これにより、選択肢の順番だけが違う問題、数字だけが違う問題、表現だけが違う問題を「同じ論点」として扱えるようになります。

• 問題IDは個別問題を識別する
• duplicateGroupは学習論点の重複を識別する
• random 20問では、IDとグループの両方を見て出題を調整する

学んだこと

この検証で、問題品質は「問題数」だけでは決まらないと分かりました。200問あっても、同じ論点ばかりなら学習者は飽きます。逆に、数が少なくても論点が整理されていれば、学習効果は高くなります。

AIとの対話で良かったのは、私が感じた違和感を「仕様の問題」と「データ品質の問題」に分解できたことです。ここから、アプリの改善方針ははっきりしました。問題を増やす前に、まず重複を見える化する。これが最初の一歩でした。