studium について
Studiumは信頼できる資料から、学習者、教師、研究者向けの適応型レッスンを作成し、AIアシスタントやVS Code拡張機能で利用できます。出典付きの設問、間隔を空けた復習、解答キーの作成者と回答の評価状況の記録を備えています。
主な機能
- 01指定した資料からレッスンを作成
- 02採点対象の項目に出典を付与
- 03数日後までの復習をスケジュール
- 04解答キーの作成者と評価状況を記録
- 05VS Codeのペインにレッスンを表示
- 06学習の進捗をローカルに保存
活用シーン
- 01選んだ資料を使ったトピック学習
- 02時間を空けてレッスン内容を復習
- 03承認済みの出典付きレッスンで授業
- 04評価の出典情報を確認
MCP 対応
Studium MCPサーバーにより、AIアシスタントは学習・作成ツールを通じてレッスンを作成、実行できます。レッスン作成や学習セッションなどに対応し、一部の学習・教師向けツールはMCP専用です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
npx -y studium-mcpSTUDIUM_HOMEWhere lessons and progress live (default ~/.studium).BUNDLES_ROOTA folder of lessons looked up first, for example a teacher's course.STUDIUM_EPHEMERALSet to 1 to keep everything in memory and write nothing.LITELLM_BASE_URLA judge model endpoint for written answers; empty calls no model.ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
40掲載時のツール一覧 · 1 日前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| locale | enum | いいえ | fr | en |
| surface | enum | いいえ | 再生する画面です。省略すると、サーバーがこのクライアントで最適に表示できる画面を選択します。"pane" はネイティブペインアダプター用、学習者が会話を希望する場合は "text" を指定します。text | form | pane | panel |
| attention | enum | いいえ | セッションが提案できる程度です。なし、既定、または多め。quiet | normal | coached |
| bundle_ref | string | いいえ | |
| learner_id | string | いいえ | |
| session_id | string | いいえ | |
| show_mastery | boolean | いいえ | |
| modality_preference | enum | いいえ | balanced | visual | textual |
詳細
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Studium
Studium は、信頼できるソースを、VS Code またはご自身の AI アシスタントで受講できる適応型レッスンに変えます。各回答には、解答の作成者と、それが評価されたかどうかが示されます。
eDIAM · Institut de Chimie de Nice · Université Côte d'Azur · CNRS · HolobiomicsLab
まずはこちら
Studium は2つの要素で構成されています。それぞれの役割を知っておくと、最初の10分を無駄にせずに済みます。
| 要素 | できること | できないこと |
|---|---|---|
| Studium サーバーに接続した AI アシスタント | 指定したソースからレッスンを作成し、会話の中で質問し、その後数日にわたってアイデアを振り返ります | あなたの代わりに答えること |
| VS Code 拡張機能 | 図、数式、復習項目とともに、レッスンをペインに表示します | レッスンを作成すること:新しいマシンでは、アシスタントがレッスンを作成するまで Lessons ビューは空のままです |
そのため、新しいレッスンは必ずアシスタントから始めます。
1. アシスタントを接続する
Node 20 以降が必要です(node --version)。お使いのアシスタント用の行を一度実行し、再起動してください。
| アシスタント | コマンド |
|---|---|
| Claude Code | claude mcp add --scope user studium -e LITELLM_BASE_URL= -- npx -y studium-mcp |
| Codex | codex mcp add studium --env LITELLM_BASE_URL= -- npx -y studium-mcp |
| VS Code の Copilot、エージェントモード | code --add-mcp '{"name":"studium","command":"npx","args":["-y","studium-mcp"],"env":{"LITELLM_BASE_URL":""}}' |
Cursor、OpenCode、Claude Desktop、およびスキルも導入する Claude Code プラグインについては、
インストールのページをご覧ください。LITELLM_BASE_URL=(空欄)にすると、Studium が有料モデルを呼び出さないようにできます。Copilot プランまたはお使いのマシン上のモデルを使う場合に、どのモデルを選べばよいかは、
モデルを選ぶをご覧ください。
2. レッスンを依頼する
新しい会話で、自分の言葉で次のように依頼します。
Studium で水循環の仕組みを学びたいです。次の2つのページを使ってください:(信頼できるリンクを2つ)。
アシスタントは指定したソースからレッスンを作成し、概要を表示してから最初の質問をします。回答すると、その言葉をアシスタントが引き継ぎます。レッスンは ~/.studium/library に、学習の進捗は ~/.studium/data に保存されます。各ステップの説明は
アシスタントと学ぶをご覧ください。
3. VS Code で受講する(任意)
code --install-extension holobiomicslab.studium-vscode
アクティビティバーの Studium アイコンを開くと、アシスタントが作成したレッスンが Lessons ビューに表示されます(VS Code をすでに開いていた場合は、更新ボタンを使用してください)。別のレッスンフォルダーを選択した場合は除きます。アシスタントに、レッスンを VS Code で開くよう依頼することもできます。ペインの進捗は会話とは別に管理されます。VS Codeをご覧ください。
Studium を利用する人を支援する AI アシスタント向け
この手順は、あなた向けに書かれています。
- Node を確認します。
node --versionの出力が 20 以降である必要があります。 - 手順 1 の行を使って、あなた自身のハーネスにサーバーを登録します。利用者が判定モデルを求めない限り、
LITELLM_BASE_URLは空のままにしてください。空でない値を設定すると、有料の経路になります。 - 再起動後、
get_server_infoを呼び出して接続を確認します。バージョンとツール一覧が返されます。設定ファイルがあるだけでは、接続の証明になりません。 - 安定した
learner_idを 1 つ使い、利用者の言語を指定してget_study_planを呼び出します。next_stepに次の呼び出しが示されます。まだレッスンがない場合は、get_authoring_guide、続いてprepare_sourcesとcreate_lessonが案内されます。 - 学習者が回答し、あなたはそのまま伝えます。学習者の代わりに回答したり、選択したり、評価したりしてはいけません。また、レッスンの解答を読んではいけません。各
display_markdownはそのまま表示します。 - あなたが作成したレッスンは、教師の承認を受けたものではありません。最初の画面にある通知をそのまま伝えます。
接続すると、サーバーは独自の指示でもこれらのルールを繰り返します。詳細はこちらをご覧ください。
アシスタントを接続する、スキル
studium-harness、MCP ツール。代わりに Studium のコードを変更する場合は、AGENTS.md をお読みください。
学び方を選ぶ
| やりたいこと… | こちらから開始 | 得られるもの |
|---|---|---|
| AI アシスタントと一緒に独学する | アシスタントと学ぶ | 選んだ資料をもとに作成されたレッスンと、その後数日間にわたる間隔を空けた復習 |
| 授業で学ぶ | 学習者ガイド | VS Code またはアシスタントで受けられる教師承認済みのレッスンと、回答ごとのフィードバック |
| 教える | 教師ガイド | 出典付きレッスン、その正確な内容に紐づいた承認記録、集計されたクラスレポート |
| Studium を基盤に開発する | アーキテクチャとMCP ツール | ランタイム契約、40 個の MCP ツール、レッスンバンドル形式 |
ドキュメントポータルには、役割ごとにすべてのページが一覧表示されています。同じページから、メニュー、検索ボックス、2 つの言語、ライトテーマとダークテーマを備えた、ネットワーク接続なしでも読みやすいサイトを構築できます。
node tools/docs/build-site.mjs --out site を実行してから、site/index.html を開いてください。
![]() VS Code のレッスンペインに表示されたクイズステップ。上部の通知には、誰が解答を作成したかが示されています。 | ![]() 判定者が評価していない記述式回答へのフィードバック。要点と照らし合わせてから、記憶の定着度を評価します。 |
この方法は、教師とコントリビューター向けで、デモレッスンを利用できます。所要時間は約15分です。git、Node 22、pnpm 9が必要です。学習にPythonは必要ありません。
git clone https://github.com/HolobiomicsLab/studium.git
cd studium
corepack enable # provides the pnpm version pinned in package.json
./setup.sh # installs, builds the libraries and the VS Code extension
クローン時に Repository not found と表示される場合は、まだリポジトリを利用できるアカウントではありません。gh auth login を実行して、もう一度クローンしてください。
VS Codeの場合。 以下の2つのコマンドで拡張機能をインストールし、Studium: Pick a course を実行して、デモレッスン用の fixtures フォルダーを選択してください。APIキーは不要です。コントリビューターは代わりに apps/studium-vscode でF5を押すことができます。VS Code と インストール を参照してください。
pnpm --filter studium-vscode package
code --install-extension apps/studium-vscode/studium.vsix
AI アシスタントの場合。 リポジトリのルートから、setup.sh でビルドしたStudiumサーバーを登録します(MCPは、アシスタントがツールを呼び出すために使うプロトコルです)。LITELLM_BASE_URL=(空欄)を指定すると、シェルでジャッジモデルが定義されていても、Studiumはジャッジモデルを使いません。
# Claude Code
claude mcp add --scope project studium -e LITELLM_BASE_URL= -- node "$PWD/apps/studium-vscode/dist/lesson-mcp.cjs"
# Codex
codex mcp add studium --env LITELLM_BASE_URL= -- node "$PWD/apps/studium-vscode/dist/lesson-mcp.cjs"
アシスタントを再起動し、「Studiumで光合成を学びたいです」と尋ねてください。アシスタントが資料を尋ね、レッスンを作成し、最初の質問をします。学習の進捗は ~/.studium/data に保存され、作成したレッスンは ~/.studium/library に保存されます。Copilot、OpenCode、Cursorについては、アシスタントを接続する を参照してください。詳しくは、クイックスタート と トラブルシューティング をご覧ください。
Studiumの特長
- コースはグラフです。 各レッスンでは、前提知識を介して概念がつながっています。ナビゲーション、補習、教師用ビューはこのグラフを参照します。Studiumの仕組み
- 根拠の明確な評価。 各レッスンでは、解答キーの作成者と、ジャッジモデルが解答を評価したかどうかを明示します。誠実さと出典の記録
- 出典に基づくレッスン。 採点対象の各項目には該当する文章が引用され、引用は出典と文字単位で一致している必要があります。
- 間隔を空けた復習。 Studiumは復習をスケジュールします(FSRS)。自分の想起を評価しても、測定された習熟度は変わりません。時間をかけた復習
- ローカル優先。 学習者の状態は仮名であなたのマシンに保存され、消去することもできます。プライバシーと制約
- あらゆるハーネスに対応。 MCP、ローカルHTTP API、ファイルチャネルを通じた単一のセッション契約です。アシスタントが中継し、学習者が回答します。
ステータスと制約
Studiumはバージョン0.6.1の研究用プロトタイプです。適応型ランタイム、作成ツール、出典記録、評価ハーネスは実装され、テスト済みですが、Studiumの学習成果は評価されていません。生徒が使う前に、教師がレッスンを確認して承認する必要があります。あなたの資料からAI アシスタントが作成したレッスンには、エージェントが下書きしたものであり、教師による検証を受けていないことが表示されます。ジャッジモデルが設定されていない場合、自由記述式の回答は採点されず、参照解答と比較されます。HTTPアダプターが公開するのは、25個のレッスン操作と rate_recall です。その他の学習ツールと、すべての作成ツールおよび教師用ツールはMCP専用です。リリースワークフローは、各トークンを設定すればVS Code Marketplace、Open VSX、npmに公開できます。それまでは、VSIXとサーバーファイルを含むGitHubのドラフトとしてリリースされます。
- 機能、提供方法、成熟度:各提供方法の機能と、サポートの範囲について説明します。
- アーキテクチャとリポジトリ構成:図、すべてのアプリ、パッケージ、サービスを紹介します。
- 教師用ライブラリ と 概念マップ のスクリーンショット。
ファミリーの一員
Studiumは、研究室の4つの姉妹プロジェクトを組み合わせています。Perspicacitéは文献の抜粋に基づいて前提条件を明確にし、indiciumはグラフを根拠に結び付けられた主張として表現し、ASTRAは各適応的な判断を記録して再現できるようにし、ASBは再現用カプセルとエージェント型ステップの標準を提供します。
Studiumの開発者
Studiumは、Institut de Chimie de Nice(ICN、UMR 7272)、Université Côte d'AzurおよびCNRSのHolobiomicsLabが、eDIAMチーム(分子科学のための人工知能チーム)内で開発しています。
支援をいただいたUniversité Côte d'Azurの基礎科学・工学系大学院、EUR Spectrumに感謝します。Studiumは、同大学院をめぐる教育上の課題から生まれました。
ライセンス
コードはApache License 2.0の下でライセンスされています。ドキュメント、ビジュアルアイデンティティ、プロジェクトが作成したレッスンはCreative Commons Attribution 4.0の下でライセンスされています。レッスン内で引用されているソースの抜粋には、それぞれのライセンスが適用され、各ソース行にそのライセンスが記載されています。また、ご自身のソースから作成したレッスンはご自身のものです。評価ハーネスで使用されるeval/corpus/内の教材は再配布されません。マニフェストには各ソースのライセンスが記載されています。NOTICEには、どのライセンスがどのフォルダーに適用されるかが記載されています。
引用
研究でStudiumを使用する場合は、CITATION.cffのメタデータを使って引用してください。このファイルに基づき、GitHubに「このリポジトリを引用」ボタンが表示されます。DOIはまだ付与されていません。
コントリビューションとセキュリティ
問題の報告またはコントリビューション · コントリビューション · 行動規範 · セキュリティポリシー · Studiumのテスト · 変更履歴
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。

