従来の学習管理システムが 21 世紀の学習に適していない理由
公開: 2018-02-09LMS は教師の補助として設計されましたが、今ではもっと生徒中心にする必要があります
学習管理システム (LMS) は、効果的な学習の提供を目指すあらゆる教育機関の基礎です。 高等教育に特化した企業研修や機関で成功を収めた後、LMS は K-12 部門に参入しました。
当初、LMSは教師の補助として設計されたため、主に情報を格納するためのリポジトリとして構築されました。 しかし、教育機関に LMS を設置するという理念は、教師中心から学生中心へと変化しています。
したがって、明日の学習管理システムは、学生の学習の旅を支援するように設計する必要があります。 予測分析と組み合わせた適応学習および評価機能は、肯定的な学習成果をもたらすのに役立ちます。
学習管理システムが設計された理由
学習管理システム (LMS) は、学習プロセスの計画と実行を支援するソフトウェア アプリケーションです。
カリキュラム計画
アカデミック セッションの開始前に、すべての利害関係者 (監督者、教師、学生、保護者など)と共有できるように計画を立てる必要があります。
プリンシパルと HOD が直面する主な課題は、複数のコースにわたって一貫した計画を維持し、その進捗状況を監視することです。 コース計画をハード コピーとして共有することも、混乱を招きます。
教師は、アカデミック セッションの進行中に計画を変更することはできません。 教師間のコラボレーションの機会も減少します。
LMS は、学校のペーパーレス化を支援するだけでなく、これらの懸念を軽減します。
即時かつ継続的な評価
学習管理システムは現在、客観的な質問と主観的な質問の評価をサポートしています。 複数回答からテキスト入力まで、客観的な質問に対して自動評価が行われます。
また、学習者は主観的な質問をオンラインで試すことができ、インストラクターはプラットフォーム自体でそれらを採点できます。 従来の教室では、生徒は評価後に解答用紙を受け取るまで数週間待ちます。
即時の評価により、すぐにフィードバックが提供され、うまくいかなかった場合は改善するように促したり、うまくいった場合はさらにやる気を起こさせたりすることができます。 試験の頻繁な実施と即時の評価も、学生の不安を軽減するのに役立ちます。
魅力的な学習者
学習はもはや教室の 4 つの壁に限定されません。 生徒は、いつでもどこでも自分のレッスン プランを参照して、その瞬間に興味のあることを取り上げることができます。 これにより、自分のペースで勉強する機会も得られます。
1 つのカリキュラム モデルがすべての種類の学習者に適しているわけではありません。 学習者には、視覚、聴覚、読み書き、運動感覚 (VARK) の 4 種類があります。
適応学習技術を備えた LMS は、各タイプの学習者の学習ニーズに応じて、レッスンとその配信をパーソナライズします。
これらは K-12 部門における LMS の多くの要件ですが、インドでの LMS の必要性はさらに深刻です。
インドでの LMS の必要性
教師の負担を軽減
質の高い教師の不足は、インドの教育水準を損なう理由としてしばしば引き合いに出されます。 確かに、利用可能な教師の数と要件の間には大きなギャップがあります。
そのようなシナリオでは、現在の教師が多くの義務を果たしているのが見られます。 出席の採点から解答用紙の確認、保護者との面談の実施、手動での授業計画の作成まで、教師はやるべきことがたくさんあります。
LMS は負担を分担できます。 保護者への連絡から回答スクリプトの評価まで、LMS がすべてを行います。 この懸念は、既存の LMS によって大幅に対処されています。
学習成果を改善する
インドの教育システムは、教師が 40 人を超える生徒のクラスに 1 時間のモノローグを提供する暗記学習方法論に長い間悩まされてきました。
教育は、学生の問題解決能力と批判的思考力を高める必要があります。
効果的なカリキュラムと統合された LMS は、子供たちに学習への生涯にわたる愛を植え付けることができます。 適応学習機能を備えた将来の高度な LMS は、この懸念に対処できます。
往年の LMS
学習管理システムの誕生に至った当初のニーズは次のとおりです。
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- 教師は LMS を使用してリソース資料のリポジトリを保持していました
ファイルのメンテナンスは面倒な作業です。 多くの場合、わずかな過失や、火災やサイクロンのような災難によって、すべての貴重品が移動し、すべての努力が無駄になる可能性があります。
- 生徒は自宅にいるときに、学校のファイルやリソースにアクセスしました
デジタル教室が導入されたとき、それは関与と積極的な学習が行われる場所になりました. しかし、学生は自宅で同様の学習を行うことができませんでした。 LMS は、自宅でファイルやリソースにアクセスする際に役立ちました。
- 学生は課題を提出しました
デジタル プラットフォームで課題を提出することは、生徒にとってより簡単であり、教師にとっても評価が容易です。 また、学生のパフォーマンスの記録を維持するのにも役立ちます。
したがって、市場で入手可能なほとんどの LMS は、現在の世代のニーズに応えることができません。
昨日の学習管理システムは今日には合わない
- 先生に優しくない
さまざまなツールやリソースが利用できるため、教師は混乱します。 ルーブリックの作成は面倒な作業です。 したがって、LMS の十分な教師の使用はありません。 使用率が低い理由として、LMS とモチベーションに関する教師のトレーニングの欠如が考えられます。
- 学生中心ではない
学習曲線は急勾配であり、学生は新しいトピックが導入されるとプレッシャーを感じます。 LMS はおそらく、実際よりも学生中心のものになる可能性があります。 彼らは、教育制度のヒエラルキーを乗り越えることができません。 学生の学習は、依然として彼らではなく、教師によって管理されています。
- コストのかかるメンテナンス
LMS ソフトウェアの保守は、特にソフトウェアが古くなったり、開発者が仕事を辞めたりした場合に、費用のかかる作業です。 ソフトウェアの更新や新機能の開発が難しい。 実際、アーキテクチャが複雑な場合、新しい LMS を開発する方が、古い LMS を維持するよりもコストがかからないことがあります。
21 世紀の学習のための明日の LMS
LMS はオーバーホールを経て、仮想キャビネットから統合学習プラットフォームへと超越され、総合的な体験を提供します。 現在は、生徒同士の相互交流や、教師と保護者の間のオープンなコラボレーションを促進することを目指しています。
適応学習と評価
アダプティブ コンテンツ: 特定の質問に対する学生の回答に基づいて、ツールは関連するヒント、修正フィードバック、およびリソースを提供します。 レッスンを伝えるためのシミュレーション、YouTube ビデオ、メモなどのさまざまな手段があります。
適応評価: 中間レベルの質問が学生に提示されます。 正解すると次の問題の難易度が上がり、不正解だと難易度が下がります。
したがって、短期間のうちに、学生の学習の進歩と概念の理解のギャップを特定できます。 将来の LMS には、適応学習と評価が統合されている必要があります。
予測学習分析
人工知能の助けを借りた学習分析は、学習の欠陥を特定し、それらを軽減する方法を予測します。 学習者に力を与える最善の方法は、学習者自身の学習に対する洞察を提供することです。 インストラクターも、学生がもう少し助けを必要としている場合に通知を受けることができるので、前者はより良いガイダンスを提供できます.
予測学習分析のまさに目的は、災害を回避することです。 学生は、人工知能が実際に彼/彼女の脱落を予測するかもしれないところまで無関心を示すかもしれません. それを防ぐには、積極的な介入が必要です。 予測学習分析とは、予測だけではなく、災害を防ぐための洞察を得ることです。
さらに、アセスメントでは、学生の成績を評価するだけでなく、成績の背後にある理由も指摘する必要があります。
学生が人工知能と対話するとき、人工知能は集団として、また個人として、人工知能に関する知識を獲得します。 得られた情報は、学習パターンを理解し、将来のパフォーマンスを予測し、パフォーマンスが低い場合はその理由を指摘するのに役立ちます。 たとえば、何らかの理由で体調が悪い、または気が散っているために、生徒の成績が悪い場合があります。
将来の LMS は、そのような洞察を明らかにできるはずです。
新時代の統合コンテンツ
すでに述べたように、LMS は学生を学習の舵取りに置くべきです。 新時代の LMS を設計する動機は、より多くの情報や新しい情報を学習者にプッシュすることだけであってはなりません。
過去の LMS は学生の定着に失敗しており、新しい LMS はこれに対処する必要があります。 学生をユーザーとして関与させ、維持することが重要です。
したがって、生徒が立ち止まって振り返ることができるように、論理的な一時停止を伴ういくつかの小さなレッスンに情報を分割する必要があります。
言い換えれば、GIF、オーディオ、およびビデオ レッスンの形式でのバイトサイズの学習は、学生にとって大いに役立つ可能性があります。
さらに、ラボ プラン、デジタル クラスルーム コンテンツ、およびホーム レッスンが継続し、相互に同期する統合カリキュラム ソリューションを設計する必要があります。
ERPとの統合
LMS が学校管理ソフトウェアとうまく統合されていることが不可欠です。 学校の管理者は、生徒の出席、人口統計、社会的詳細など、すべての情報を記録します。個々の生徒のこのようなデータを処理することは、教師にとって困難な作業になる可能性があります。
テクノロジーは、学生の成績に関する貴重な洞察を提供するのに役立つ可能性があります。 たとえば、ある学生が 1 週間休暇を取っていて、試験の成績が芳しくなかった場合、成績の悪さを理解する方法があるかもしれません。
コラボレーション
K-12 部門のすべての利害関係者間のコラボレーションを強化して学習成果を達成する以外に、将来の LMS は可能な限りあらゆる方法でより社交的である必要があります。
学年を超えた学生は、さまざまなプロジェクトで共同作業できる必要があります。 ディスカッション フォーラム、調査または投票、電子ジャーナルの発行などの機能により、学年を超えた学生の共同作業を改善できます。
学習者の学習過程で無視されがちな親も、子供の学習成果を改善するために、子供の学習に参加する必要があります。 専用の親ポータルにより、学習を妨げることなく、子供の学習に遅れないようにすることができます。
スケーラビリティ
現在、LMS と他の管理システムとの間の統合が不足しています。 将来の LMS は、ユーザーが利用できるように、情報とコンテンツのより良い交換を提供する必要があります。 これにより、教師はツールをプラットフォームに追加できるようになります。 また、学生データをより効果的に分析し、特定の学生に適した学習パスを設計するのにも役立ちます。
新しいプロジェクト、新しい登録、学生や教師の関与の増加などにより、システムの負荷が増加する傾向があるため、ネットワークとプロセスはその成長に対応できる必要があります。
スケーラブルな学習管理システム a.ka. LMS は大量のデータを管理でき、多数の学生が同時にシステムにアクセスできる必要があります。