目次
アダプティブラーニングは、新しい学習方法として近年大きな注目を集めています。
AI技術が進化し続ける中で、アダプティブラーニングもさらに高度化し、より価値の高い学習方法へと発展していくことが期待されています。
本記事では、アダプティブラーニングが注目される背景や、導入によって得られるメリットを解説します。また、企業における活用事例も取り上げながら、導入後の具体的なイメージも紹介していきます。
アダプティブラーニングとは
アダプティブラーニングとは、学習者一人一人の理解度や苦手分野に応じて、最適な学習内容を提供する手法です。
AI技術やビッグデータによって学習者の学習傾向を解析し、一人一人の学習を最適化できるのが大きな特徴です。
アダプティブラーニングは、適応を表す「Adaptive」と、学習を意味する「Learning」を組み合わせた造語であり、日本では「適応学習」「個別最適化学習」と訳されることもあります。
文部科学省は、学校教育で「個別最適化された学び」を実現する手段として、アダプティブラーニングを推奨しています。
近年では学校教育の枠を超え、効率的に個人の能力を向上できる手段として、企業内の教育分野にまで活用の幅が広がっています。
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アダプティブラーニングが注目される背景
アダプティブラーニングへの注目が高まっている背景には、デジタル技術の進展や、学習ニーズの変化など、さまざまな社会的要因が挙げられます。
この章では、そうした環境変化の中でアダプティブラーニングが注目されるようになった背景を解説していきます。
デジタル技術の進化
アダプティブラーニングが普及している背景の一つには、デジタル技術の進歩があります。
学習者一人一人に最適な学びを提供するためには、学習履歴やテストの結果などのデータを正確に収集・解析できるデジタル技術が欠かせません。
近年ではICT（情報通信技術）環境の普及により、データ活用が大きく改善しました。これにより、以前は概念上重要であると認識されながらも実装が困難であったアダプティブラーニングが、現実的な選択肢として導入できるようになりました。
AIやクラウド技術の発展によって学習データの分析が進化し、アダプティブラーニングは現実的かつ実用的な学習方法として活用されるようになってきました。
個別化・個性化教育のニーズの高まり
近年、学習者のレベルや特性に合わせた教育へのニーズが高まっています。
従来の一律的な指導方法は、学習者の習熟度や学習速度を考慮するのに限界がありました。大勢のニーズを一気に把握し、個別に対応することには限界があるためです。
こうした課題を解決するアプローチとして、個別に最適化されたアダプティブラーニングの学習法が注目を集めています。
アダプティブラーニングでは、生徒の苦手な分野や習熟状況を明らかにして、それぞれに合ったオーダーメイドの教材を提案します。
この特徴から、より細やかで効果的な学習支援が可能となり、学習者の理解定着やモチベーション向上にも寄与しています。
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コロナ禍におけるオンライン教育の普及
新型コロナウイルス感染症の拡大は、アダプティブラーニングが普及する要因となりました。
対面学習の実施が困難になったことで、多くの学校や企業にてオンライン指導へ切り替えざるを得ない状況になりました。
そうした緊急事態に対応するため、社会全体でICTツールの活用が急速に広がりました。その過程で学習履歴や進捗状況などのデータの蓄積が進み、アダプティブラーニングに必要な環境が整っていきました。
このように、コロナ禍はオンライン教育の普及を促進するとともに、個別最適化学習への移行を加速させる大きな契機となりました。
アダプティブラーニングの主なメリット
続いて、アダプティブラーニングの主なメリットについて解説します。
学習効果の最大化と効率的な知識習得
参加者が同じ場所に集まって行う学習方式では、全員に同じ内容を提供するのが一般的で、個々の理解度に応じたフォローは困難でした。
一方、アダプティブラーニングであれば、学習者の状況に合わせた細かな調整が可能です。
アダプティブラーニングでは、学習者の学習履歴を細かく分析し、一人一人に合った学習内容を提供できます。
理解が十分でない部分は繰り返し学習でき、得意分野はより高度な内容へ進められるため、学習の質が自然と高まります。
また、自分のペースに合った学習ができるため、意欲を継続しやすい点も魅力です。こうした特性から、アダプティブラーニングは効率性と効果を両立できる学習方法といえるでしょう。
時間や場所の制約からの解放
アダプティブラーニングは、パソコンやタブレットなどの端末とインターネット環境があれば、時間や場所を問わず学習を進めることができます。
従来の授業や研修のように、特定の時間に学習者を一つの場所に集める必要もありません。会場を確保する手間も省けて、コストの削減にもつながります。
また、通勤時間や就寝前など、学習者の生活リズムに合わせて学習できる柔軟性も大きなメリットです。
その結果、多忙な社会人やリモートワーカーでも、他の学習者と比べて大きな差が生じにくい、平等な学習環境を実現できます。
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教材・カリキュラムの継続的改善
アダプティブラーニングは、教材やカリキュラムを継続的に改善できるという利点もあります。
学習者がどの課題でつまずいたのか、あるいは特定の教材が理解度向上にどの程度寄与したのかといった情報が日々蓄積されます。
こうしたデータを分析することで、学習効果を高めるためのポイントを客観的に把握できるでしょう。
さらに、AIが各教材の効果を検証し、カリキュラムの構造を見直すことも可能です。こうして、学習内容やカリキュラムを常に最新のニーズに合わせてアップデートしていく仕組みが整います。
アダプティブラーニングのデメリット
ここまで解説してきたように、アダプティブラーニングには多くのメリットがありますが、同時に留意すべきデメリットも存在します。
ここでは、アダプティブラーニングが持つ課題について確認していきましょう。
インフラ整備と環境構築の必要性
アダプティブラーニングを導入する際には、インフラの整備が前提条件となります。
学習用の端末の確保や、安定したインターネット環境の構築など、ICT（情報通信技術）環境の整備が欠かせません。これらの設備投資には、大きなコストがかかる場合もあります。
必要となるのは、こうしたハード面の整備だけではありません。アダプティブラーニングの仕組みを理解し、効果的な活用を促すことができる指導者の育成も重要です。
アダプティブラーニングを適切に使いこなすためのITリテラシーの向上や、学習支援を行うための運用スキルなど、総合的な環境整備が求められます。
不向きな学習分野の存在
アダプティブラーニングには、十分な成果を出しにくい分野がある点にも注意が必要です。
アダプティブラーニングは言語化しやすい学習と相性がよい一方で、コミュニケーション能力の向上や、非言語スキルの習得といった領域は不向きといわれています。
例えば、医療分野における実技トレーニングや、リーダーシップ研修、対話を中心とするディスカッション形式の学習などです。こうした分野においては、対面での学習も検討が必要かもしれません。
アダプティブラーニングを導入する場合には、学習分野の特性を踏まえたうえで、導入可否を見極める視点が求められます。
学習者のモチベーション維持の難しさ
アダプティブラーニングは、自分のペースで進める学習方式であるため、モチベーション維持が課題となることがあります。
従来の学習形態のように時間の拘束力が働きにくい環境のため、主体的に学ぶ姿勢が求められます。
学習者がモチベーションを保てない場合、学習頻度の低下や離脱につながり、導入したシステムの効果が十分に発揮されない可能性があります。
こうした状況を防ぐためには、メンバー間での定期的なフィードバックや学習進捗の共有など、モチベーションを支える人的な取り組みとの組み合わせも検討するとよいでしょう。
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企業におけるアダプティブラーニングの活用事例
ここでは、企業においてどのようにアダプティブラーニングが活用されているのか、代表的な事例を紹介します。
新入社員研修での活用
アダプティブラーニングは、新入社員研修での活用に効果的です。新入社員はこれまでのキャリアやスキルが異なるため、画一的な研修では理解度に差が生じてしまうことがあります。
アダプティブラーニングを活用すれば、学習者ごとに知識レベルや理解度をデータとして蓄積し、最適な学習を提供できます。
オンラインで進捗状況を管理できるため、研修の運用効率が高まる点も見逃せません。
学習効率が上がれば、新入社員を即戦力として配置可能となり、企業全体の成果向上にもつながります。
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専門職のスキルアップ支援
アダプティブラーニングは、専門職のスキルアップ支援においても高い効果を発揮します。専門職は、求められる知識や技術の範囲が広く、個々のスキルに差が生じやすい領域です。
アダプティブラーニングを活用すれば、各専門職員の習熟度や苦手分野に合わせた学習を提供できます。
アダプティブラーニングは業界の動向に合わせた学習のアップデートにも適しています。専門職は常に最新の知識が求められる傾向にあるため、アダプティブラーニングは適した学習方法といえるでしょう。
理論的な基礎知識の習得に加え、実務に直結する内容を段階的に学べるのも強みです。
全社的なコンプライアンス教育の実施
アダプティブラーニングは、従業員に向けたコンプライアンス研修にも、効果的に活用されています。
オンライン上で学習状況を管理できるため、受講を完了していない従業員を迅速に把握でき、受講促進にもつながります。
コンプライアンス違反は、企業にとって重大なリスクとなるため、確実に学習を実施させる上でもアダプティブラーニングは有効です。
また、理解度の偏りを分析することもでき、潜在的なコンプライアンス問題の予防策としても有用です。このように、アダプティブラーニングを用いることで、組織全体のリスクマネジメントを強化できるでしょう。
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納得感のある評価を効率的に行うための仕組みを整備し、従業員の育成や定着率の向上に効果的な機能を多数搭載
・360°フィードバック
・1on1レポート/支援
・目標・評価管理
・従業員データベース など
アダプティブラーニングを支える主要なツールとテクノロジー
アダプティブラーニングは、高度なツールやテクノロジーによって支えられています。ここでは、その中心となる主要なツールとテクノロジーを順に解説していきます。
AIを活用した学習分析プラットフォーム
学習分析プラットフォームは、学習者の学習データや理解度を収集し、分析・可視化するシステムです。近年、AI技術の活用により、分析精度が向上している分野です。
資料の閲覧時間や問題ごとの正答率、学習資料の閲覧履歴などがビッグデータとして保存されます。これにより、学習者は自身の成果や弱点を客観的なデータで把握でき、振り返りや今後の学習計画に生かすことができます。
また、収集されたデータは教材の改善やカリキュラム設計にも活用でき、学習内容をアップデートする仕組みづくりにも役立ちます。
このように、学習データの分析・可視化を担うプラットフォームは、アダプティブラーニングを支える中核的な存在といえます。
学習管理システム（LMS）の活用
学習管理システム（LMS：Learning Management System）とは、学習者の多様なデータをまとめて管理し、学習プロセス全体を効率化するシステムです。
教材の配信や受講履歴の管理、テストの実施などさまざまな機能を備え、運営に必要な管理業務をまとめて扱うことができます。
学習管理システムを用いることで、受講状況を一元的かつリアルタイムで把握でき、研修にかかる工数や確認作業の削減が期待できます。
学習履歴を正確に管理できるため、学習施策の継続的な改善にもつながります。
学習管理システム（LMS）は、アダプティブラーニングと親和性が高く、最適化された学習を実現するための必須ツールといえます。
タレントマネジメントとの連携
タレントマネジメントは、従業員の経歴やスキル、適正などの情報を一元的に管理する手法です。
企業では、採用や人材育成、配置の最適化に活用され、人材マネジメントを支える基盤として重視されています。
従来の人事業務では、多大な労力を費やして従業員情報を収集・分析する必要がありました。タレントマネジメントを導入すると、これらの情報が自動的に収集され、短時間で正確なデータを扱えるようになります。
アダプティブラーニングと連携すれば、学習履歴やスキルの習得状況を人材データと結び付けられるようになります。
これにより、個々に最適な学びの提供と、配置・キャリア支援の両立が実現します。
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アダプティブラーニングに関連する概念
アダプティブラーニングを正しく理解するためには、周辺領域も合わせて把握しておくことが重要です。この章では、アダプティブラーニングに関連する概念を解説していきます。
eラーニング
eラーニングは、パソコンやスマートフォンを使用し、インターネット上で学習する方法です。従来のように学習会場に行く必要がなく、場所や時間を問わず自由に学ぶことができるのが特徴です。
従来のeラーニングは、自由度の高いオンライン学習であることから、アダプティブラーニングと混同されることもあります。
しかし、両者には決定的な違いがあります。それは、学習内容が個々に最適化されているかどうかです。
eラーニングの中にはアダプティブラーニングの考え方を取り入れているものもありますが、その多くは全員が同じ教材で学習する一律的な形式です。
一方でアダプティブラーニングは、個別に最適化された内容を各自のペースで進められることから、学習効率を重視する場面ではアダプティブラーニングの方が適していると考えられます。
EdTech
EdTechとは、教育（Education）と技術（Technology）を組み合わせた言葉で、テクノロジーを活用して教育をよりよくする取り組み全般を指します。
デジタル技術を導入することで、学習の質を向上させたり、教育現場の業務を効率化したりする効果が期待されます。
EdTechが「教育に技術を活用する概念」であるのに対し、アダプティブラーニングは「技術を用いて学習を最適化する具体的な手法」です。
つまり、EdTechはアダプティブラーニングを包括する枠組みであり、今後の学習環境を支える基盤として、EdTechの役割はますます大きくなると予想されます。
ゲーミフィケーション
ゲーミフィケーションとは、ゲームの仕組みを他分野に応用する手法です。教育分野では、問題を解くとレベルが上がる仕組みや、ユーザー同士の協力要素を取り入れることが可能です。
ゲーミフィケーションの力で、楽しみながら継続しやすい学習環境をつくることができるのが大きな利点です。
アダプティブラーニングと、ゲーミフィケーションとの組み合わせは非常に効果的であると考えられます。最適化した学習の仕組みと、学習の意欲やモチベーションを保つ仕組みが組み合わさることで、より効果的で魅力ある学習体験を実現できます。
まとめ
アダプティブラーニングは、学習者一人一人の知識や習熟度に合わせて、最適な学習内容を提供できる有効な手法です。
学習者にとっては、自身に合った学びを効率的に進められる点がメリットとなります。教育を提供する側にとっても、学習データを活用でき、管理や運営の負担が軽減される利点があります。
この手法は教育現場にとどまらず、企業内での研修や専門職のスキル向上など、幅広い領域で活用が進んでいます。
学習履歴の蓄積や技術の発展によって、今後はさらに精度の高い学習の提供が可能となるでしょう。
多様化する学習者のニーズに応えるためにも、アダプティブラーニングを正しく理解し、適切に活用していくことが重要です。
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アダプティブラーニングを効果的に活用するには、従業員のスキルや評価、過去のキャリア情報を総合的に管理することが重要です。
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