アダプティブラーニング

解説

アダプティブラーニングは、全員に同じ順番で同じ量を学ばせるのではなく、受講者ごとの回答状況に合わせて次に学ぶ内容を変える方式です。理解できている受講者は先へ進め、つまずいている受講者には前の内容に戻って補強させる、という進め方になります。

仕組み

LMSなどの学習システムが、受講者の回答結果や、どの問題で迷ったか、どの動画を繰り返し見たかといった行動データを記録します。次に、AIやデータ分析によって受講者の弱点と得意分野を特定し、出題の難易度や提示する教材を自動で調整します。行動データの収集には、xAPIなどの規格が使われます。

実務での使われ方

サポート部門では、未経験の新人、他社での経験者、繁忙期の増員要員が同じ研修を受ける場面があります。全員を最初から同じ順番で進めると、理解している受講者は退屈し、追いつけない受講者は置いていかれます。一方、出題を受講者ごとに変えておけば、理解が浅い領域だけを繰り返すことになり、研修にかかる時間の総量を抑えられます。

注意点

導入時には、教材を細かく分け、各教材に難易度や前提知識のタグを付ける作業が必要になります。また、同じ設問で多くの受講者がつまずく場合、原因は受講者の理解力ではなく、教材や元になったマニュアルの書き方にある可能性があります。したがって、誤答が集まった箇所を洗い出し、FAQや手順書の記述を改訂するところまで運用に組み込んでください。