分野別にみる 教育ビッグデータの可能性 – 塾・予備校①


経験や勘だけに頼らない合格の最短距離を提示。
競争力のある塾・予備校の指標が変わろうとしています。

教室外の学習をも統合したカルテを作成
指導カルテ(履歴の集中管理)

教室での学習だけではなく、学校での学習、家庭での学習を統合することで、受講者の学習行動全体を見すえた学習指導を行う事ができます。学校でつまずいた点の早期のフォローや、家庭学習の内容との整合性の指導などを行う事ができます。


日々の学習単位でマイルストーンを可視化
モチベーション維持、ナノディグリ(修了証)

毎日の学習成果に応じたミニサイズの修了証を電子的に発行することで、日々のがんばりの支えとなるモチベーションを引き出します。また、自分の強いところ、弱い所を視覚的に把握でき、目指す方向も認識することができます。


「今どこにいるか、どこに向かうべきか」を可視化
習熟度マップ

細かな単元ごとの自分の習熟度を視覚化して把握できます。単元ごとの関連性も内包することで、どこでつまずいているのかをマップ上で把握し、このフォローに取り組むことができます。

知っておきたい!アダプティブ機能
学習履歴を分析することにより受講者が間違いやすい学習箇所やこれまでの学習履歴から次に学習すべき学習箇所を掲示する機能です。学習進度やテストの正誤情報をもとに、受講者の弱点を類推し、それをフォローするための教材やテストを自動抽出しフォロー教材コースを生成します。

アダプティブの仕組みを導入することで、従来ベテラン教員が行っていた適切な指導を、ラーニング・アナリティクスによって形式化し自動的に行えるようになります。最も注目される活用例の一つで、精度を高めたり利便性を高めるべく、今後、研究開発が進むものと思われます。

図9:アダプティブの仕組み
図9:アダプティブの仕組み


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