AI活用事例Feb 6, 2026
AIが専属の採点官に？英作文・小論文で「あと10点」を積み上げる生成AI活用ガイド
英作文や小論文の対策、添削を待つ時間がもったいないと感じていませんか？生成AIを「仮想の採点官」として活用すれば、24時間いつでも即時にフィードバックが受けられます。共通テストや二次試験、英検対策でAIを使いこなし、得点力を劇的に引き上げる具体的なステップとThinkaの活用法を詳しく解説します。
続きを読む
ブログ
thinkaチームからの学習のヒント、勉強法、最新情報をお届けします。
インターナショナルスクールFeb 5, 2026
総合型選抜で差をつける！インターナショナル校の「サービス・ラーニング」を最強の自己PRに変える方法
インターナショナルスクール特有の「サービス・ラーニング」やCAS。単なるボランティアで終わらせず、日本の大学の総合型選抜や海外大入試で高く評価されるポートフォリオにするための具体的な戦略を解説します。活動の言語化や振り返りの質を高め、志望理由書で差をつけるヒントと、AIを活用した学習法についても紹介。
続きを読む
小学校教育Feb 4, 2026
「わかっているのに間違える」を卒業！ケアレスミスを劇的に減らす「メタ認知」の育て方
「またミスしてる…」と嘆く前に。小学生のケアレスミスは根性論ではなく「メタ認知」で解決できます。本記事では、中学受験や日々の学習で役立つ、自分の思考を客観視する訓練法を解説。AI教材Thinkaを活用した最新のミス防止習慣を取り入れ、お子様の「本当の実力」をスコアに繋げる方法をご紹介します。
続きを読む
中学生の学校選びFeb 3, 2026
「国内進学か海外大学か」迷う保護者必見！中学選びで重視すべき「教育の柔軟性」とグローバル対応力
中学受験はゴールではなく、将来の選択肢を広げるスタートラインです。本記事では、日本国内の難関大だけでなく海外大学進学も視野に入れた「デュアルパス」の重要性と、変化の激しい時代に生き残るための学校選びのポイントを解説します。AI学習ツールの活用など、これからの時代に必要な学習戦略もご紹介します。
続きを読む
最新ニュースFeb 2, 2026
【最新教育ニュース】香港DSE試験が中国本土で初実施へ。グローバル進路の新しい選択肢とAI学習の活用法
香港の大学入学資格試験「HKDSE」が、初めて中国本土の試験会場で実施されました。このニュースは、アジアの教育環境が劇的に変化していることを示しています。海外進学を視野に入れる日本の高校生にとっても、この動向は無視できません。本記事ではDSEの最新情報と、複雑化する試験を攻略するためのAI学習ツール「Thinka」の活用法を詳しく解説します。
続きを読む
キャリアパスFeb 1, 2026
「ESG・脱炭素」で変わる未来のキャリア：高校生が今知っておくべき「グリーン・ファイナンス」の最前線
21世紀の経済を牽引する「ESG」や「グリーン・ファイナンス」。世界中で脱炭素への動きが加速する中、日本の高校生にとってもこれらの分野は将来の有望なキャリアパスとなっています。この記事では、環境と経済を両立させる最新の職業や、大学選び・学習のヒントを分かりやすく解説。AIを活用した効率的な勉強法も紹介します。
続きを読む
進学ガイドJan 31, 2026
中東のトップ大学でエンジニアリングを学ぶ：全額給付型奨学金で切り拓く次世代のSTEM留学
欧米だけが留学先ではありません。今、中東の大学がSTEM分野、特にエンジニアリングで世界トップクラスの研究環境と全額給付型奨学金を提供しています。サウジアラビアのKAUSTやUAEのハリーファ大学など、日本人学生が狙うべき「中東ルート」の魅力と出願戦略、AI学習ツールThinkaの活用法を徹底解説します。
続きを読む
大学入学Jan 30, 2026
偏差値だけに頼らない！総合型選抜・学校推薦型選抜で第一志望を勝ち取る「早期攻略ガイド」
一般入試のプレッシャーを回避し、年内に合格を勝ち取る「総合型選抜・学校推薦型選抜」の攻略法を徹底解説！志望理由書の書き方から面接対策、最新の入試トレンドまで、日本の高校生が今知っておくべき戦略を網羅しました。AI学習ツールThinkaを活用した効率的な対策で、理想の大学生活への第一歩を踏み出しましょう。
続きを読む
試験対策Jan 29, 2026
「採点基準」を解剖せよ：偏差値の壁を突破するアセスメント・リテラシーの磨き方
「勉強しているのに点数が伸びない」と悩んでいませんか？その原因は、採点者がどこを見ているかを知らない「アセスメント・リテラシー」の不足かもしれません。本記事では、共通テストや二次試験の採点講評を分析し、得点に直結する答案作成術を解説。AI学習ツールThinkaを活用した最新の試験対策で、合格圏内への最短距離を駆け抜けましょう。
続きを読む