Knewtonのアプローチは、学習体験を圧倒的に向上させるために、人間の学習の仕組みに関する数十年にわたる研究をもとに開発されています。
一人ひとりの学習者に合わせた次に取り組むべき課題が提示されます。Knewtonは学習者もしくは指導者が設定した「学習上の目的地点(Goal)」を踏まえて、学習者の知識や理解の状況、つまずきの原因となっている箇所、過去の学習履歴等に基づき、リアルタイムにレコメンデーションを提示します。個別化された指導で、学習者が着実に理解を積み重ねられるだけでなく、指導者もさまざまな能力やスキルの学習者のニーズを踏まえて、それに応えることができます。
ラーニング・アナリティクスによって、指導側はクラス全体の進捗だけでなく、つまずいている学習者や先に進む準備ができている学習者の情報も把握でき、適切なタイミングでの個別サポートが可能になります。指導者はクラスの一人ひとりに相応しい学習環境を整えることができ、学習者は自分自身の学習進捗を確認することができます。さらに管理者や保護者も詳しい学習状況を知ることが可能です。
膨大な量の学習ビッグデータから教材コンテンツの品質を分析しレポートします。学習者が実際に教材を活用した結果に基づいた分析情報を得ることで、学習事業者である出版社や教材提供元は、継続的に教材の改善ができるようになります。これにより学習者と指導者のニーズに応じた教材の提供が可能になります。
Knewtonは、一人ひとりの学習者が、そのとき何をどれくらいの水準で、どのような段取りで学びたいかという「学習上の目的地点」(以下「Goal」）を考慮して、問題や教材をリアルタイムにレコメンドします。
「Goal」の達成や進捗、つまずきの状況は可視化され、学習者や指導者、保護者や管理職に、学習者の理解習得の状況をリアルタイムに伝えて、振り返りを促します。
指導者やコーチはこの情報をチェックし、一人ひとりの生徒の理解度や進捗状況などを把握することができます。これにより、助言があれば取り組める・理解できる学習者に対する声かけやフォローアップを行うことができ、発展的な課題に取り組む上で必要な学習者の情報を得ることができます。
Knewtonが「Goal」の設計を大切にしているのは、多様な学習環境やカリキュラムに即した教材を開発するためだけではなく、これによって学習者の自律を促し、意欲を引き出すことを助ける様々な学習フローを実装することができるからです。
これらはKnewtonを使って実現されてきた多様なzアダプティブ・ラーニング教材の学習フローの、ごく一部にすぎません。