適応型 E ラーニングシステムがデジタル教育を吹き飛ばす

公開: 2023-04-21

ほとんどの企業は、対面トレーニングとオンライントレーニングの両方を提供しています。そのバランスは、COVID-19 によって作成された非直線的なトレーニング環境で、オンライン側に大きくシフトしました。また、COVID-19 がなくなり、グローバル化が進んだとしても、e ラーニングは私たちの生活になくてはならない要素であり続けています。その結果、広く使用されているアダプティブラーニングの定義に加えて、「アダプティブ e ラーニング」として知られる新しい概念が生まれました。

The Study of Mathematically Precocious Youth (SMPY) は、アメリカで最も優秀な 5,000 人の学生 (全学生の上位 1%、0.1%、および 0.01%) を追跡調査しました。最も優秀な子供たちは、押し付けられることなく最大限の可能性を達成できると考えるのは誤りであることが実証されました。アダプティブ e ラーニングシステムは、教師がこの程度の洞察を獲得し、生徒の学習過程を真に支援する可能性を提供し、能力、理解力、自信を大幅に向上させます。 e-Learning システムの大きな期待により、さまざまな教育ソフトウェア開発ソリューションも登場しています。

e-Learning の定義と e-Learning システムの概念

eラーニングとは？

まず、e ラーニングの定義を確立しましょう。 E-Learning は、形式化された指導に基づく学習アプローチですが、電子リソースを使用します。教育は教室の内外で行うことができますが、コンピューターとインターネットは効果的な e ラーニングの主要な構成要素です。今日、教育はeラーニングシステムの台頭により、根本的な変革を遂げており、リモートでデジタルプラットフォーム上で指導が行われています. その結果、e-Learning をどのように活用するかという問題も生じました。

アダプティブ e ラーニングの目的

上記の質問に答えるために、次の概念に移りましょう: 適応型 e ラーニングです。アダプティブ e ラーニングという用語は、オンラインの学生に独自のパーソナライズされた教育を提供してパフォーマンスを最大化することを目的とした一連の手法を指します。適応型 e ラーニングシステムは、学習者はそれぞれ異なるバックグラウンド、教育ニーズ、学習スタイルを持った独自の存在であるという考えに基づいています。

アダプティブ e ラーニングの目的は、個別化されたトレーニングとコンピュータターゲティングスキルを組み合わせて、生徒に幅広い規模でより効果的に教えることにあります。 45 年にわたるアメリカの研究では、天才レベルの IQ を持つ若者でさえ、成長するためには教師からの援助と指導が必要であることがわかりました。適応型の e ラーニングシステムにより、学習者は社会的集団を離れずに自分のペースで学習を続けることができ、飛び級の必要がなくなります。

Google の広告がユーザーの特定の関心をどのようにターゲティングできるか、または一部のコンピュータ化された標準化された試験がユーザーの実証された知識と能力に基づいて質問をどのように変更するかを検討してください。教育開発会社は、その力をますます活用して、人々がどのように学習し、その好ましいスタイルで教育するかを特定しています。この巨大な可能性を認識して、多くのアウトソーシングソフトウェア開発会社は、ますます教育技術に注目し、適応型 e ラーニング機能を最大限に活用しようとしています。

適応型eラーニングシステムを構築するための基本要素

効果的な e ラーニングシステムのアーキテクチャは、次のビルディングブロックで構成されます。

個別教育

生徒はさまざまな方法で学習するというのが広く信じられていることです。その結果、彼らは異なる方法で教えられなければなりません。その結果、教育者は教室に個別学習を取り入れようとしています。

個別学習とは、個々の学習ニーズと状況の調査に基づいて、学習者の成果を最大化するよう努める教育戦略を指します。この考え方では、「万能」な教育はありません。

教育者はさまざまな方法で指導をカスタマイズします。教師は、スキルレベルやニーズに応じて生徒をグループ分けしたり、生徒が学ぶ必要がある内容に基づいてさまざまなプロジェクトを割り当てたり、より多くの生徒と 1 対 1 で会えるように授業時間を編成したりして、従来の教室での教えをカスタマイズする場合があります。

インターネットは、教師と生徒の両方の調査プロセスを簡素化することで、教育に新しい時代をもたらしました。 e ラーニングは、インターネットの台頭の結果として出現し、かなり前から存在しています。個人向け教育の一種であるアダプティブ e ラーニングは、コンピューティング能力の向上に伴い、より一般的になりつつあります。

コンピューターと人間の要素

テクノロジーが教育環境にないことはめったにありません。オンラインやハイブリッドの教室はもちろん、通常の授業でも、研究や採点などの一部のコースコンポーネントにコンピュータが使用されています。これは、パーソナライゼーションのレベルを増幅する上で非常に役立ちます。

高度なコンピュータプログラムは、学生がどのように学習するかを調べます。オーストラリアの新興企業である Smart Sparrow などは、ユーザーの回答に基づいて質問と説明を変更するインタラクティブなレッスンを開発しています。その目的は、学習のギャップがある場所を特定し、必要に応じて埋めることです。 Knewton などの他のツールは、ユーザーの専門知識とシステムの相互作用の程度を注意深く分析して、ユーザープロファイルを作成します。次に、プラットフォームは、目前のアイデアを理解するためにどのように進めればよいかについて、ユーザーに推奨します。

この巨大な可能性を認識して、多くのアウトソーシングソフトウェア開発会社は、ますます教育技術に注目し、効果的な e ラーニングソフトウェアソリューションの構築を試みています。

デジタル教育の進化に合わせた適応型 e ラーニングシステム

さまざまな方法で適応学習をオンライントレーニングに組み込むことができます。それを提供するために、私たちのスタンス（および経験）は、いくつかの有用な例、すでに知っているツールに関連するGoogle検索、試行錯誤、およびうまくいけば、この記事。

既製のテクノロジーを使用してオンライントレーニングをパーソナライズされた教育ニーズに柔軟に対応させるために、今すぐ実行できる e ラーニングの方法を次に示します。

E ラーニングコースの設計: 学習者の理解度をテストするための評価

その目的は、効果的な e ラーニングコースに定期的な評価を含めて、学習者の主題の理解度を測定し、その情報を利用して次に何をすべきかをアルゴリズム的に決定することです。

次の 2 つのオプションがあります。

学生がアセスメントに合格した場合 (そして、それが能力を正確に反映していると確信している場合)、学生はコースまたはモジュールをスキップできます。評価に失敗した場合は、評価を完了する必要があります。単純。
それらが評価に失敗した場合、特定した知識やスキルのギャップを満たすために新しいコンテンツをアルゴリズムで補完し、それらを再度テストする場合があります。私たち全員が進歩できるように、遅れている学習者に対処します。

どちらの選択肢も、テクノロジーではなく中小企業に依存しています。最も効果的な e ラーニングオーサリング環境では、技術的には非常に単純です。いくつかの要素/画面/コンポーネントと数行の JavaScript コードで、必要に応じて教材を出し入れすることができます。

ただし、教育的にはより困難です。学習者にどのような決定を求め、学習者の選択は何を教えてくれるでしょうか? それは技術的な問題ではありません。 ID チームと SME は、いつ、どのように評価を行い、評価を決定し、それぞれが提供する情報を使用するかを決定します。この評価で 80% を受け取った人は、そのレッスンをスキップできると確信していますか? それとも補強が必要ですか？

しかし、努力はそれだけの価値があります。学習者が何かを見逃していると判断した場合 (たとえ彼らが何を見逃しているか気づいていなくても)、他の人を退屈させることなく、それらを埋めるために介入することができます。私たちは証拠を持っており、その学生にとってなぜそれが必要なのかを説明することができます. 学習者が正当な理由で試験に失敗した場合、結果は彼らを元に戻し、より熱心に勉強して戻ってくるように促す必要があります。害も反則もありません。彼らは最終的に私たちに感謝します。

多くの SME は、アウトソーシングソフトウェア開発会社を雇って、最新の機能を備えた教育サービスを強化するためのいくつかの e ラーニングソフトウェアソリューションの構築を支援することを好みます。

E ラーニングコースの設計: 学習者の責任に基づいてトレーニングを割り当てる

科目を習得するための要件が職務によって異なるのはよくあることです。

たとえば、IT 部門の担当者はサイバーセキュリティの包括的な理解を必要とする場合がありますが、企業の技術インフラストラクチャへのアクセスが制限されている請負業者は、それほど必要としない可能性があります。

これを解決するために、e ラーニングコースでは、最初に学習者の雇用機能を確認し (この情報を LMS に照会するか、役割/責任について学習者に質問することにより)、それに基づいてカスタマイズされた学習パスを設計します。知識。

学習者は、タスクの説明を求められる前に、まず自分の職務に応じた一連の質問に答える必要があります。質問に対するさまざまな回答により、さまざまなモジュールが割り当てられます。その結果、学習者は自分に関係のないトレーニングを受ける必要がなくなり、タスクを達成するために必要な情報のみを受け取ることができます。

eラーニング方式：学生が自由に選択できるオプションコンテンツを追加

さまざまなトピックに興味がある学習者や追加の説明が必要な学習者は、全員がすべてを閲覧する必要なく、取得できます。クルーズ船から日帰りで泳いだり、山をトレッキングしたりして、船が次の目的地に移動する前に船に戻るのと同じです。万人向けではありませんが、参加することを選択した人にとっては、多くの場合、とても楽しいものです。

または、動物園の遠足に行くことを想像してみてください。 30 人の子供たちを同じ展示物に誘導する代わりに、霊長類を見に行ったり、大きな猫の生息地に行ったり、爬虫類や小型哺乳類の家に行ったりしてから、午後 4 時にソフトクリームベンダーに集まって報告します。さまざまな人が別々の展示会に行ってから、一緒に戻って報告することができます。

上記の理論に基づいて、中小企業はサードパーティのソフトウェア会社を雇って、効果的な e ラーニングソフトウェアソリューションを構築することができます。この e-Learning の方法により、生徒は自立し、自分の選択に責任を持ち、自分が望むものを選択することができます。

最後の言葉

インターネットは、教師と生徒の両方が調査と学習を行うことを容易にすることで、教育に新しい時代をもたらしました。 eラーニングは、インターネットが普及したときに始まり、長い間使用されてきました。しかし、学習管理システム、没入型でインタラクティブなコンテンツ、ゲーム化された学習などの e ラーニングソフトウェアソリューションの進歩により、この分野は急速に発展し、広く使用されています。

ソフトウェア開発の大手企業である Adamo Software は、教育業界で将来的にソフトウェア開発が増加すると予想していました。

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