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T+D Magazine最新号トピック: アダプティブ・ラーニングによるパーソナライズ

2018年03月17日 17:50

アダプティブ・ラーニングによるパーソナライズを強化する4つの理論 Zach Posner

近年、アダプティブ・ラーニング・プラットフォームが、企業教育を牽引すると目されていますが、その理由は次の通りです。タレント・マネジメント専門家にとって、今の仕事環境は、ペースが速く、変化に富み、人材育成のアップグレードや熟達度を上げるのが、容易ではないため。 その上、グローバル企業は、世界中に散在する多様なスキル、能力、背景を持つ多世代チームを教育するチャレンジに直面しています。これに対して、他の手段では失敗したものの、高度なAIが、驚異的な成功を収めつつあります。教育プログラムをパーソナライズすることによって、無駄な時間が劇的に減り、一人ひとりの学習者に専属インストラクターがつくような、適応力のある、インテリジェントな学習ツールが提供できるようになりました。

パーソナライゼーションが、アダプティブ・ラーニングでどのように機能するかを理解するためには、最初に、適応技術(コースとコンテンツの経路を導く理論)に組み込まれる理論を理解する必要があります。これが、個々の学習者への反応を決定します。例えば、メタ認知理論、意図的な練習理論、ゲーム・デザインの娯楽性、そしてエビングハースの忘れ曲線のコンビネーションが挙げられるでしょう。

メタ認知理論
「汝自身を知れ」というソクラテスの公理が、メタ認知理論の中心にあり、アダプティブ・ラーニング・プラットフォームの基礎となります。学習者は自分自身について認識、特に自分の持っている知識の範囲を理解していると最も学習するといわれます。

別名、自己認識のメタ認知と呼びます。学習者のわかっていること、わかっていないことが明らかとなれば、違う角度からものごとを見るようになり、可能性も広がります。自分の強みや弱みを洞察することでメタ認知は、知識ギャップをなくします。

例えば、次のように機能します:学習者がコースをたどると、プラットフォームは、正確性、信頼性、および、時間に関するデータを捉えます。そして、知識と学習者の自信を高めるデータを介してコンテンツを調整し、学習者は「コンテンツを理解したまま」研修を終えます。

メタ認知理論を応用すると、企業教育において非常に貴重な成果となる、効率と自信をもたらします。

アダプティブ・ラーニングの根本の考え方は、着席時間ではなく、習得が成功の指標であるということです。誰もが同意するでしょう。他の場所で潜在的な可能性を最大限に引き出せる従業員が、今の職場で難なくこなせるコースワークを何度もやりなおすでしょうか?学習者にとって既知であることを認識するプラットフォームは、学習者に無駄な時間を費やさせることはしません。

したがって、最も実用的なレベルにおいて、メタ認知理論の実行は、組織の貴重な時間、エネルギー、リソースを節約し、できる限り教育を効率的にします。

さらに、メタ認知を活用することによって、アダプティブ・プラットフォームは、学習者に新しいレベルの自信を与えます。企業教育において、自信の醸成を過小評価してはいけません。

例えば、製薬販売会社がコンサルティング・セールスに関するトレーニング・プログラムを実施するとします。期待する結果は、クライアントと信頼を築き、真の人間関係を構築するなど、洗練さと思いやりのあるスキルを身につけたチームです。

その場合、単に新しい技術を習熟することだけが重要なわけではなく、自覚も大切です。例えば、従業員が研修では合格したものの、自分の知識についての認識が不足している場合、習得というよりは、自信のなさが、望ましいパフォーマンスを阻みます。自分の知識をより自覚することで、訓練で獲得したスキルを実装することができ、自信を持って発揮できます。

さらに、自己認識を備えるようになると、本人は、まだそのスキルの弱い人のメンタになる余裕ができるかもしれません。「自信」は、1人のチームメンバーから、同僚、マネージャー、スタッフ全員に波及していきます。

集中的訓練
真摯な練習は、自分の弱点を理解することによって、練習するテクニックを磨き、集中するのに役立ちます。未知の課題を対処し、外部のスキルを磨くことにエネルギーを集中する方が、同じ問題を解決し、同じスキルを繰り返し練習よりも成功度が高くなります。

この理論に基づいて、アダプティブ・ラーニング・プラットフォームは、個人が苦手にしている点を中心に、学習者に新しいコンテンツを提供し、時間を節約し、効率を最大化します。すでに習得した練習を繰り返すより、プラットフォームは、学習者に新しい分野に目を向けて、既に習得した内容を超える域まで学びを促します。

この理論を適用することにより、定量化できる、金銭という手段で、結果を出せます。

例えば、クライアントのオフィスで時間単位で仕事をする業務の場合、対価に対する請求をするためには、その業務を成功裏に完了するための準備として、従業員に研修をしたとしましょう。訓練と開発に費やす時間は、サービスに影響します。従業員を教育する1時間は、収益を生むために費やすこともできます。したがって、やみくもに強みを見直すのではなく、従業員の脆弱性を改善することによって、トレーニング時間を最適化することは、従業員と会社の両方に大きな利益をもたらします。

アダプティブ・ラーニング・プラットフォームは、この理論を使って、学習者を快適ゾーンから押し出し、より挑戦させます。このようなストレッチは、自信を深め、学習者(そして彼らの顧問)ですら自覚のなかった強みを引き出します。限界を押し進めることによって、集中的練習では、自分の期待を超えるような結果をもたらすのです。

ゲーム・デザインの楽しさ理論
集中的な練習は、アダプティブ・ラーニング技術の重要な要素であり、学習者は適度に集中することになります。そして、ゲーム・デザインの楽しさ理論とバランスを取らなければなりません。学習者が、課題に挑戦している時、レベルが高すぎることなく、最大限集中しているかどうかを示します。

アダプティブ・プラットフォームは、この戦略をアルゴリズムに直接組み込みます。例えば、学習者があまりにも連続して間違って答えた場合、アダプティブ・プラットフォームは、答えられる質問に切替えます。学習者が正しく答えることが確実にできる質問をまばらに入れることによって、プラットフォームは学習者の自信を深め、エンゲージメントを高めます。

もちろん、それはすべての学習者にとって意味のある概念です。課題が耐え難いほど難しい時、圧倒されない人はいないでしょう。エンゲージメントを増強するために、この理論を使用します。

企業では、しばしば従業員のスキルアップする必要があり、多くの場合、新しいソフトウェア、または、技術的アップグレードの訓練をする必要があります。

例えば、全社に渡って新しい設計ソフトウェアに移行したい産業エンジニアリング会社があり、何十年も勤務している従業員がいるとします。このプロジェクトが動き出した時、この従業員は、自分の技術について意識せずにはいられません。新しいソフトウェア・システムに適応したより多くの経験を持つ若手社員を横目に孤独、不安、不利な状況に苦しみながら新しいテクノロジーと対峙するのです。

ゲーム・デザインの楽しい理論を実行することで、アダプティブ・ラーニング・プラットフォームは、このような従業員のハードルを軽減することができます。強みを認められながら、弱点を埋めるトレーニングを受けることができます。孤立や独りぼっちではなく、継続的な発展のために新しいスキルを磨けます。

エビングハース忘却曲線
最後に、エビングハウスの忘却曲線です。本当に何かを学ぶためには、学習者はそれを長期記憶に収めなければならず、そのピークは、学習者がそれを忘れる寸前に起こります。アダプティブ・プラットフォームはこの理論を組み込み、データを使用して、短期記憶から記憶したコンセプトがいつ学習者の記憶から脱落するかを予測し、それが消える直前、コンセプトを再び紹介し、そして、学習者の長期記憶に格納します。

企業訓練では、長期記憶学習を形成する学習者への示唆の利点を理解することは明快です。例えば、新しい入院手続に関する看護師のためのトレーニング・コースがあるとしましょう。彼らが、コースの中身を超える知識を持つことは不可欠です。生命にかかわることだからです。

フィールドに関係なく、短期記憶を永続的な知識に変えると、学習者が学習した概念を使う可能性がはるかに高くなります。また、再度コンテンツを学び直す必要がないということでもあります。

そして、おそらく最も重要なことは、コンテンツが実際に記憶に残り、トレーニングから肯定的な結果が、生まれるということです。

なぜなら、トレーニング後のテストは通過したものの、オフィスで実際のアプリケーションを使用できないのでは意味がなく、持続性と測定可能な結果も必要だからです。企業研修が真に成功するためには、その価値を証明する投資、変化の兆し、長期に渡る多くの学習者のパフォーマンスの改善や向上、変革のためには、長期記憶の形成は不可欠です。

これら4つの理論がアルゴリズムに組み込まれている場合、アダプティブ・プラットフォームは、驚くほどパーソナライズされた企業研修を実現し、学習を促進します。学習者は、世界中に広がる多様なチームとともに、一人ひとりが1対1のチューターについているようなダイナミックな経験をすることができます。

これは画期的なことであり、真の価値です。

Zach Posnerは学問の上級副社長兼マネージング・ディレクターです。
McGraw Hill Educationのプラットフォームzach.posner@mheducation.com
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