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みなさん、こんにちは。教育カフェテラスの時間です。パーソナリティの水野太一です。
アシスタントの高橋さやかです。よろしくお願いします。
この番組では、教育に関する最新情報や課題、そして身近な話題をお届けしています。
はい、今日も楽しみにしています。
EdTechのデータ活用
さて、今回のテーマは、EdTechはなぜデータを取り入れるべきか。スコームの先へです。
情報源は、EdTech Reviewというサイトの記事で、掲載日は2025年4月16日となっています。
スコームというのは初めて聞く言葉です。
スコームというのは、eラーニングの業界で使われている古い企画のことです。
記事によると、今のEdTech業界は、NetflixやTikTokのような最先端のプラットフォームに比べて、データ活用が遅れているようなんです。
データ活用が遅れているというと?
例えば、Netflixはユーザーの視聴履歴から好みを分析して、おすすめのコンテンツを表示しますよね。
でも、多くのEdTechプラットフォームでは、スコームという古い企画を使っていて、学習者がモジュールを完了したかどうかくらいしかわからないんです。
それだけでは、学習者の理解度や興味を把握するのは難しいですね。
そうなんです。記事では、EdTechが他のエンターテイメントプラットフォームとの競争に負けていると指摘しています。
YouTubeやInstagramのような中毒性のあるコンテンツに、学習者の時間が奪われているんですね。
確かに、言われてみればそうかもしれません。私もついつい動画を見てしまいます。
この記事では、EdTechがデータをもっと活用して、学習をパーソナライズする必要があると主張しています。
パーソナライズですか。具体的にはどういうことでしょうか?
例えば、学習者のエンゲージメントパターンを追跡したり、おすすめのコンテンツを動的に表示したり、難易度を自動的に調整したりすることです。
まるでTikTokのおすすめのページのように、学習者一人一人に最適化された体験を提供する必要があるんです。
なるほど。それなら、学習ももっと楽しくなりそうですね。
さらに、学習データを他のデータと統合することも重要だと述べています。
EdTechシステムは、CRMシステムや人事データベース、決済プラットフォームなど、さまざまなデータソースからの情報を活用して、学習者のキャリア目標や仕事のパフォーマンスと連携させるべきなんです。
学習データは孤立しているのではなく、もっと広い情報生態系とつながるべきということですね。
障害学習の重要性
その通りです。記事では、企業が従業員の学習データをマーケティングデータに活用したり、リンクトインのようなプラットフォームから需要の高いスキル情報を得たりすることを提案しています。
それは面白いアイデアですね。学習プラットフォームが学習者のニーズに合わせて、リアルタイムにコンテンツを調整できるようになるかもしれません。
さらに、記事では障害学習の重要性を強調しています。大学や学習プラットフォームは、学生を一時的な顧客として扱うのではなく、長期的な関係を築くべきだと述べています。
障害学習ですか。確かに、社会人になってからも学び続けることは大切ですね。
記事では、家族向けの学習バンドルを提供したり、卒業生向けの継続教育メンバーシップを提供したりすることも提案しています。
家族みんなで学べるのはいいですね。私も妹と一緒に英語の勉強をしてみようかな。
記事はコンテンツ作成の側面にも触れています。教育者やインストラクショナルデザイナーは、学習者の行動を分析し、AIを活用してコースを改善すべきだと述べています。
AIがコースの改善をサポートするんですか?
はい。例えば、学習者が特定のモジュールで離脱している場合や、特定のクイズの成長率が低い場合に、システムが自動的に警告を発するようなイメージです。
まるでAIが先生のアシスタントをしてくれるみたいですね。
そして、記事はエドテック業界が進化しなければ、時代に取り残されると警告しています。
エドテックプラットフォームは、リアルタイムでAIを活用したデータ駆動型のパーソナライゼーションを取り入れ、現代のデジタル体験と競争しなければならないんです。
エドテックも常に進化し続ける必要があるんですね。
まさにその通りです。さやかさん、今日のテーマについて何か感想はありますか?
はい。今日の話を聞いて、エドテックの可能性を改めて感じました。
私も将来、先生になったらデータを活用して、生徒一人一人に合わせた教育を提供したいです。
それは素晴らしいですね。エドテックの進化は、教育の未来を大きく変えるかもしれません。
そうですね。今日の話はとても勉強になりました。
それでは、そろそろお別れの時間です。
番組を最後まで聞いていただき、ありがとうございました。
また次回も、ぜひ聞いてくださいね。
