アダプティブラーニングは、学習者の理解を正確に診断する一方で、介入が効果的でない場合があります。本研究では、講師が主導するフィードバックループを提案し、概念レベルの評価結果を基にした微小介入を行う方法を示しています。このアルゴリズムには、ギャップを埋めるための十分性、時間とリダンダンシーの管理を図る注意、単一リソースへの過剰適応を防ぐ多様性の三つの保護機能が含まれています。介入割り当てを整数計画としてモデル化し、学生の能力に基づく制約を設けています。シミュレーションと1204人の学生を対象にした物理の授業での実験により、全体のスキルカバレッジを達成し、時間制限内で効果的な介入が確認されました。これにより、教育の公平性や個別化の実現が支持されることが期待されます。