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ローカル
ediam.cnrs.fr科学・教育0今日更新

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

  1. 01指定した資料からレッスンを作成
  2. 02採点対象の項目に出典を付与
  3. 03数日後までの復習をスケジュール
  4. 04解答キーの作成者と評価状況を記録
  5. 05VS Codeのペインにレッスンを表示
  6. 06学習の進捗をローカルに保存

活用シーン

  1. 01選んだ資料を使ったトピック学習
  2. 02時間を空けてレッスン内容を復習
  3. 03承認済みの出典付きレッスンで授業
  4. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"holobiomicslab-studium": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"studium-mcp"
],
"env": {
"STUDIUM_HOME": "<STUDIUM_HOME>",
"BUNDLES_ROOT": "<BUNDLES_ROOT>",
"STUDIUM_EPHEMERAL": "<STUDIUM_EPHEMERAL>",
"LITELLM_BASE_URL": "<LITELLM_BASE_URL>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y studium-mcp
設定が必要な環境変数
STUDIUM_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。

パッケージ
npmstudium-mcp0.6.3

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
localeenumいいえfr | en
surfaceenum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
attentionenum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_refstringいいえ
learner_idstringいいえ
session_idstringいいえ
show_masterybooleanいいえ
modality_preferenceenumいいえbalanced | visual | textual

詳細

English · Français

Studium:知識に基づいた、適応型レッスン。教師、学生、自主学習者向け。

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 Codeclaude mcp add --scope user studium -e LITELLM_BASE_URL= -- npx -y studium-mcp
Codexcodex 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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。

フランス語レッスンのクイズステップを表示した VS Code の Studium レッスンペイン。学習者が解答を作成したことを示す通知、リーマン系列に関する全 8 ステップ中のステップ 3、ステップの資料として表示されたリュードベリの公式、A が選択された 4 つの選択肢、任意の 0〜4 の自信度スケール、送信ボタン、ヒントリンク。
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。
フランス語レッスンで記述式の回答をした後のフィードバックステップ。判定者による評価がないため認定されていないことを示す自己比較用のボックス、要点、折りたたまれた模範解答、リンク付きの引用元の一節、記憶の定着度を評価する 4 つのボタン、続行ボタン。
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。
## チェックアウトからデモレッスンを使う

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。

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

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。