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学習管理システムで AI を活用する方法

Springs8m2024/03/01
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AI ベースの LMS 製品の最新の例が示す進歩は、学習プロセスに携わる学生や組織にとって実践的なだけでなく、手頃な価格で合理化された質の高い教育の可能性を明らかにしています。適応可能な学習プロセスは、厳格な教育システムに対処し、あらゆる種類のニーズや好みを持つ人々にオープンな学習を提供するのに役立ちます。
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学習管理システムでの AI の活用

ChatGPT とそれに相当するものは、教育部門を含む多くの業界に並外れた影響を与えました。突然、インストラクターは追加費用をかけずに魅力的な学習教材、クイズ、テストを作成する効果的な方法を手に入れました。 OpenAI のソリューションは、地理的、言語的、経済的障壁によって学生が質の高い教育を受けることを妨げない世界を垣間見せました。


そして彼らは新しいツールを有効に活用しています。現在、教育者の 21% がチャットボットを使用して課題のプロンプトを作成する, 4% がその助けを借りて授業計画全体を構築しています。これらの数字は控えめではありますが、AI ソリューションが学習体験の一部になりつつあることを示しています。このテクノロジーが良い足場を築いているのはコンテンツ作成だけではありません。


教育機関の管理業務を軽減するために、人工知能ソリューションが勢いを増しています。統合の最も顕著な例は、新しい AI ベースの学習管理システムに見られます。 LMS 製品におけるこの高度なテクノロジーの使用と、このパートナーシップの将来について見てみましょう。

学習管理システム (LMS) の概要

民間企業や教育機関は、教育データを保存して操作するための簡単な方法を必要としています。トレーニングを成功させるには、個人情報、学業の進歩、レポート、タスクにすぐにアクセスできることが重要です。学習管理システムの機能により、組織は追加のソフトウェアをインストールせずにこれらの操作を処理できます。


これらのソリューションの市場は常に拡大しています。 2025 年から 2030 年の間には、 成長が期待される281億ドルから700億ドルへ。今年、LMS ユーザーの数は 7,380 万人に達したと伝えられており、この数字には歯止めの兆しが見えています。


これらの製品が特に便利なのは、その製品が備えている機能の数です。これについては後ほど説明します。


もちろん、LMS 製品だけでは実際に教育を提供することはできません。学習者に教えるには、ハードウェア、教育理論を隅々まで知っている人材、Skype や Google Meet などのソフトウェア製品が必要です。


基本的なセットアップは次のようになります: ラップトップ、Blackboard などの LMS、およびインストラクター。これらのコンポーネントは、民間企業や教育機関が学習プロセスを適切に管理するのに役立ちます。


最新の学習管理システムは、企業向けと機関向けの 2 つのタイプに大別できます。これらのプログラムの洗練度に応じて、次の機能がサポートされます。


  • コース管理。学習管理システムは、教育者がコース コンテンツを作成するのに役立ちます。これらの教材には、テキストやインタラクティブなテストに加えて、チャート、グラフ、ビデオを含めることができます。


  • 学業成績の追跡。多くの LLM には、学生や企業の従業員がコースをどの程度うまく処理しているかを示すダッシュボードがあります。これらは、出席率、成功の可能性、完了率に関するデータを提供します。これらの指標は、失敗する可能性のある個人を特定し、学業への支援を提供します。これはマイノリティ・リポートのようなものです。


  • オンライン採点。最新の LMS 製品は、オンラインのタスクや試験を通じて学習者の評価を自動化します。彼らの助けを借りて、課題を提出したり、オンライン クイズに答えたりすることができます。


  • フィードバック。高度なシステムにより、生徒は同僚や教師とフィードバックを共有できます。この情報は、教育者がアプローチを調整し、生徒が改善する必要がある領域を指摘するのに役立ちます。


  • 非同期学習と同期学習。一部の LMS では、スライドショー、オンライン講義、ライブ ディスカッション、録画済みビデオ、課題図書などの集合コンテンツと個別コンテンツを使用し、より包括的な教育体験を提供しています。

LMS の一般的なタイプ

現在、組織が使用できる学習管理システムは 7 種類あります。どのような選択をするかは、教育プロセスの最終目標と、個々の企業や教育機関の要件によって異なります。


クローズドソースの LMS製品は、メンテナンスとアップデートに関して、よりリラックスしたアプローチを提供します。組織がソリューションの料金を支払い、残りは開発者が処理します。これにより、教育者は学業上の目標に集中できるようになります。


これに相当するオープンソース LMS は、コードの使い方を熟知している機関にとって強力な味方です。これらは高度にカスタマイズ可能であり、エンジニアは機能の一部を追加または削除できます。極端な例では、個々のニーズや要件に合わせて製品をカスタマイズすることが可能です。


500 人以上の従業員を抱える組織は、エンタープライズ システムを使用できます。このような製品には追加機能が付属していることがよくあります。これらには、ディスカッション掲示板、ゲーミフィケーション要素、チーム学習ツール、分析スイート、学習教材へのマルチユーザー アクセスが含まれます。


さらに、組織はオーサリング ツールを提供するソリューションを利用できます。これらは、技術的な専門知識がまったくない採用者に最適です。また、教育機関が学習プロセスの主要な要素として実践を使用して、ゼロから構築するコースを必要とする場合にも、これは賢明な選択です。


最も安全ですが、おそらく統合が最も難しいタイプは、 LMS をインストールする必要があります。組織は、それらをサーバー上および物理的な場所の範囲内に追加する必要があります。これらの製品は、高いカスタマイズ性とプライバシー対策により、複雑なインストールとアップデートのプロセスを補います。


リストの最後の 2 つのタイプは、互換性のあるLMS ソリューションと非互換性のLMS ソリューションです。名前が示すように、これらの製品の 1 つは他のソフトウェアと組み合わせることができますが、他の製品はこの機能をサポートしていません。


最初のケースでは、LMS は Zoom、Google Meet、BambooHR などのアプリとペアリングできます。 2 つ目では、アプリケーションは通常、すべての基本機能を提供しますが、他のソリューションと統合することはできません。

学習管理システムにおける AI を理解する

最新の LMS ソリューションは、教育者がコース教材を整理して提供するのに役立ちます。ただし、ほとんどの場合、すべての生徒に同じ学習パスが提供されるため、教育者にとって最適なアプローチではない可能性があります。幸いなことに、人工知能の台頭は、万能の製品に代わる選択肢があることを意味します。


LMS 製品は、無知な情報リポジトリではなく、人間に近いレベルで考える能力を備えています。これはレプリカント レベルのインテリジェンスではありませんが、LMS ソリューションが情報を理解して分析し、予測を行い、リクエストに応答できるようになります。


エドテック環境では、AI ベースのソリューションが日常業務を処理し、学習プロセスの改善に役立ちます。標準の LMS 製品と AI ベースのソリューションを比較すると次のようになります。

基本的な LMS

AIベースのLMS

標準化された学習。生徒全員が同じ種類のコンテンツを一緒に学習します。

動的学習。体験は個人の進歩に基づいて進化し、適応します。

基本的な分析。標準的な分析情報へのアクセス。

深い洞察。より正確な意思決定につながる深い洞察を提供します。

静的コンテンツ。個人の学習スタイルに関係なく、同じ内容を提供します。

パーソナライズされたコンテンツ。個人のスタイルやペースに合わせた独自の素材を提供します。

インタラクティブ性が制限されています。標準的な学習コンテンツ以外の取り組みは禁止されています。

インタラクティブな環境。学生教育は個々の要件に合わせて行われます。

LMS ソリューションで使用される AI コンポーネント

高度な学習管理システムでは、あらゆる種類の AI が使用されるわけではありません。いくつかの人工知能コンポーネントにより、アプリケーションは特定のタスクを実行できます。


  • データマイニング。 LMS 製品は、この技術を使用して大規模なデータ セットから情報を抽出します。これにより、生徒の学習パターン、パフォーマンス、取り組みについての洞察が得られます。


  • ディール学習。これらのシステムはディープラーニングを使用して膨大な量の情報を分析し、関連するコンテンツを推奨したり、話し言葉をテキストに変換したり、視覚障害者向けに画像を説明したりします。


  • 機械学習。このテクノロジーにより、LMS 製品は経験から学習し、改善することができます。これらの機能は、学業の成果を予測する、カスタマイズされたコンテンツの推奨事項と学生データの分析パターンにつながります。


  • 自然言語処理。 NLP領域は、人工知能が教育ソリューションを可能にする人間の音声を理解し、解釈し、生成します。 LMS プログラムは、回答、ガイダンス、フィードバック、および成績を提供するためにこれを使用します。


  • 感情分析。このテクノロジーは、システムがテキスト データ内の感情を解釈して分類するのに役立ちます。生徒がコースの教材に満足しているか、混乱しているか、不満を感じているかがわかります。教師はこの情報を使用して教育プロセスを改善します。

LMS ソリューションにおける主要な AI アプリケーションと利点

AIベースのエドテックソリューションには、教育者と学生の両方の学習体験を強化するアプリケーションがいくつかあります。


  1. 管理の自動化。 LMS 製品で使用される AI コンポーネントは、学生の登録、スケジュール管理、レポートを効率化します。これにより、教育者は学習コンテンツの改善など、より差し迫ったタスクに集中できるようになります。


  2. 自動採点とフィードバック。人工知能アルゴリズムは、書かれたエッセイ、回答、テストをわずか数秒で評価します。彼らは個人的なフィードバックを提供し、個人の知識を改善できる領域を指摘します。


  3. アクセシビリティの向上。 AI に基づく LMS ソリューションは、コンテンツを障害のある人に適応させます。たとえば、視力の弱い人のためにテキストを音声ファイルに変換するなどです。


  4. コラボレーションの強化。これらの製品は、学生と教育者の間の作業を改善します。たとえば、コラボレーションを敬意を持って生産的に保つために、ディスカッションのトピックを提供したり、司会を務めたりします。


  5. インテリジェントな個別指導。 AI ベースの LMS を使用すると、1 対 1 の学習支援を提供することができます。講師を待つ代わりに、生徒は問題解決、概念、主題に関する指導を受けます。


  6. パーソナライズされた学習。 AI アルゴリズムが学力、好み、ペースを分析して個別のコンテンツを作成します。これにより、生徒の集中力が維持され、学習教材をよりよく理解できるようになります。


  7. 予測分析。 LMS 製品では、人工知能コンポーネントが生徒の成績、取り組み、出席率、その他の要因に基づいて結果を予測します。この分析は、コースに失敗したり中退したりするリスクのある人を特定するのに役立ちます。


  8. カスタマイズされたコンテンツの作成。最後に、AI で強化された学習管理システムにより、コースに対する個人の現在の理解に基づいて、独自の教材、テスト、クイズ、学習目標を作成することができます。

LMS における AI の将来性

現在、学習管理システムは、さまざまな人工知能分野の進歩によって大きな影響を受けています。この進歩に加えて、いくつかの技術トレンドがこれらのソリューションの次のステップを決定するでしょう。


将来的には、AI ベースの LMS 製品はゲーミフィケーション技術を使用して、より没入型でモチベーションを高め、魅力的な学習体験を提供するようになるでしょう。競争、報酬、協力を通じて教育をより効果的かつ楽しいものにします。 Duolingo、Kahoot、Quizlet などのアプリはすでにこれらの技術を使用しており、その利点を示しています。


LMS ソリューションで AI を使用すると、学生間の協力がさらに促進されます。 LMS 製品は、より生産的な教育プロセスのために同僚や研究グループを推奨できるようになります。学習管理システムでは、リアルタイム メッセージング、ディスカッション フォーラム、ビデオ トークなどのソーシャル機能も使用され、学習環境がより相互接続されたものになります。


最後に、AI テクノロジーを LMS 製品に広く統合することで、すべての参加者に非常にカスタマイズされた教育体験がもたらされます。これにより、学業成績が向上し、卒業率が向上します。最も優れている点は、ソリューションがカスタマイズされた教育プロセスを提供し、組織側に追加費用をかけずに調整できることです。

結論

AI ベースの LMS 製品の最新の例が示す進歩は、学習プロセスに携わる学生や組織にとって、実践的であるだけでなく、手頃な価格で合理化された質の高い教育の可能性を明らかにしています。


適応可能な学習プロセスは、厳格な教育システムに対処し、あらゆる種類のニーズや好みを持つ人々にオープンな学習を提供するのに役立ちます。


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