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公開：2024-09-06

デジタル・ナレッジが日本教育工学会で発表、eラーニングの学習スタイル分析で個別最適化を目指す

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• デジタル・ナレッジが日本教育工学会で発表
• eラーニングの学習スタイル分類を研究
• 学習支援システムの開発を目指す

デジタル・ナレッジが日本教育工学会2024年秋季全国大会で研究発表

株式会社デジタル・ナレッジは、2024年9月7日から東北学院大学五橋キャンパスで開催される『日本教育工学会 2024年秋季全国大会』にて研究発表を行うことを発表した。同社のプラットフォーム事業部の枝窪悠氏が「eラーニングにおける学習履歴データのクラスタリングによる学習スタイルに応じた学習支援の検討」というテーマでポスター発表を行う予定だ。^[1]

この研究発表では、eラーニングにおける学習者の学習スタイルに合わせた学習支援と、学習スタイルの変容を可視化する学習支援システムの開発を目的としている。具体的には、学習履歴データのクラスタリングによる学習スタイル分類の試みと、それに応じた学習支援内容の検討、さらに学習支援システムの提案について発表が行われる。

デジタル・ナレッジは、eラーニング専門ソリューション企業として2000社を超える導入実績を持つ。今回の研究発表は、同社のeラーニングシステム開発における豊富な経験と、最新の教育工学の知見を組み合わせた取り組みとなっている。この発表を通じて、eラーニングの効果的な活用方法や、個々の学習者に適した学習支援の在り方について、新たな知見が共有されることが期待される。

日本教育工学会2024年秋季全国大会の概要

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eラーニングについて

eラーニングとは、電子的な手段を用いて行う学習のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 時間や場所の制約なく学習可能
• 個人のペースに合わせた学習が可能
• 学習履歴データの収集・分析が容易

デジタル・ナレッジの研究発表は、このeラーニングの特徴を活かし、学習履歴データを用いて個々の学習者の学習スタイルを分析し、それに適した学習支援を提供することを目指している。この取り組みにより、eラーニングの効果をさらに高め、より個別化された学習体験を実現することが期待される。

eラーニングにおける学習スタイル分析に関する考察

デジタル・ナレッジの研究発表は、eラーニングの個別最適化という点で非常に意義深い。学習履歴データのクラスタリングによる学習スタイルの分類は、従来の一律的なeラーニング提供方法からの大きな進化だ。この手法により、学習者一人一人の特性に合わせた効果的な学習支援が可能になり、学習効果の向上や学習意欲の維持につながる可能性が高い。

しかし、このアプローチには課題も存在する。学習スタイルの分類が固定化されてしまい、学習者の成長や変化に柔軟に対応できなくなる可能性がある。また、プライバシーの観点から、学習履歴データの収集と利用に関する倫理的な配慮も必要だ。これらの課題に対しては、定期的な学習スタイルの再評価システムの導入や、データ利用に関する透明性の確保などが解決策として考えられる。

今後は、AIやマシンラーニングの技術をさらに活用し、リアルタイムで学習スタイルを分析・調整できるシステムの開発が期待される。また、VRやARなどの先端技術を組み合わせることで、より没入感のある学習体験を提供し、学習者の興味や集中力を高める新しいeラーニング形態の登場も期待したい。デジタル・ナレッジの今回の研究が、こうした未来の教育技術の発展につながることを願う。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「『日本教育工学会 2024年秋季全国大会』に登壇 | 株式会社デジタル・ナレッジのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001169.000012383.html, (参照 24-09-06).

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