学習者一人ひとりに最適な学習を

Knewtonアダプティブ・ラーニングだけがもつ特徴

学習者・集団・指導者・コンテンツ等によって
学びの目的や段取り・得意不得意は千差万別


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。

Knewtonのアダプティブ・ラーニングプラットフォームが提供するもの

レコメンデーション
(次の学習ステップの提案)

一人ひとりの学習者に次に取り組む最適の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、つまづ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。個別最適化された指導で、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
(学習状況分析)

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最適な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。

コンテンツ・インサイト

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。

学びの目的と学習フロー

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、発展的な課題や協働的な学びに取り組むための情報を得ることはもちろん、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ます。


Knewtonがパートナー様と共に学習プロダクトの開発を行う際に「Goal」の設計を大切にしているのは、これによって学習者の主体性や自律を促し、その意欲を引き出すことを助けるような様々な学習フローを実装することができるからです。

  • 学習者が「Goal」を主体的に設定して計画を立て、それに向かって取り組む学習フロー
  • 指導者がカリキュラムや学習者の進捗・習熟の度合いを把握した上で「Goal」をアサインする学習フロー 
  • 1つの「Goal」の達成を契機に予め設定された次の「Goal」に次々と取り組ませることで、学習者を夢中にさせる学習フロー
  • 試験対策において、過去の学習履歴から苦手な項目を洗い出し、その対象を「Goal」として集中して特訓する学習フロー

これらはKnewtonを使って実現されてきた様々なアダプティブ・ラーニング教材の学習フローの、ごく一部にすぎません。

「伴走」モデルによるアダプティブ・ラーニングのカスタム開発

Knewtonのチームはパートナー様と「伴走」しながら、パートナー様の教務ご担当やシステムご担当とタッグを組んで学習プロダクトを開発します。Knewtonのチームは学習事業を運営する様々なパートナー様の教育理念やカリキュラムを踏まえ、ユーザーエクスペリエンスや学習フロー、コンテンツと学習管理システムのあり方について、開発プロジェクトに参画し一つのチームとして検討します。パートナー様の学習プロダクトとして、最良のアダプティブ・ラーニング教材をつくりあげられるように、開発支援やシミュレーションによる検証を繰り返し行います。もちろん運用開始後のプロダクトの改訂やコンテンツの改廃にも柔軟に対応できます。

Knewtonは世界中のアダプティブ・ラーニング教材を様々なパートナー様と共に開発しています。また米国の大学向けに展開する「Knewton Alta」では様々な形式の問題や学習コンテンツを含むコースウェアの開発を行っています。これらの知見を活かして、Knewtonのエンジニアやデータ・サイエンティストは、プロダクトの内部で動く学習モデル、それらを支えるテクノロジー、そしてコンテンツに日夜、磨きをかけています。日々成長するKnewtonエンジンを使いこなしたより良い学習プロダクトにより、一人ひとりに合った学びを届けることがKnewtonの「伴走」モデルの目的です。

このようにしてつくりあげるアダプティブ・ラーニングの学習プロダクトは、様々な分析情報を含む学習ビッグデータを含めて、パートナー様のものとして継続して運用していただくことができます。これによりパートナー様は、得られた学習ビッグデータを使って、将来のコンテンツの改訂やプロダクトの拡張、学習事業の運営方法の改善に役立てていくことが可能になるのです。

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