アダプティブラーニング
アダプティブラーニングとは、データを元に学習者一人ひとりの進捗度に最適化された学習方法と教材を選択し、提供する学習サービスなどを指します。近年、IT技術を教育分野に活用する「EdTech」の1つとして世界中から注目を集めています。今回は、その定義や導入効果(メリット)、注意点（デメリット）、企業向けアダプティブラーニングサービスなどの項目にまとめて分かりやすく解説致します。
アダプティブラーニングとは
アダプティブラーニング（Adaptive Learning／略称：AL）とは、学習者一人ひとりの学習進捗度(学習進度)に最適化された学習方法と教材を選択し、提供する仕組みを持つ学習エンジンやシステム、ソフトウェア、サービスなどを統括的に指す言葉です。
『適応』の意味を持つadaptiveと『学習』という意味を持つlearningによって構成されている言葉であることから、日本語では『適応学習』と訳されます。
アダプティブラーニングは、IT技術を教育分野に活用するEdTech(Education Technology)の1つとして世界中から注目を集めています。
アダプティブラーニングの定義
アダプティブラーニングの先駆企業であり、世界中でシェアを獲得している米Knewton社CEOのライアン・プリチャード氏は、日本法人であるニュートンジャパン株式会社主催のイベント『Knewton Day Tokyo 2017- Adaptive Learning Summit -』のQ＆Aセッション内で、その定義について下記のように回答しました。
「Knewtonでの定義では、データをもとにパーソナライズされた経験を継続的に提供するもので、生徒がシステムを使うたびにコンテンツやモデルをアップデートし、最適な道筋をアップデートするもの」
【引用】EdTechで注目される「アダプティブラーニング」にフォーカスしたイベント「Knewton Day Tokyo 2017- Adaptive Learning Summit -」レポート／技術評論社
アダプティブラーニングサービスを提供する企業の多くはKnewtonを参考に開発を行っているため、同社の掲げる定義が世界共通と考えてよいでしょう。
アダプティブラーニングと日本の教育
世界中から多くの注目を集めているアダプティブラーニングですが、日本でもすでにいくつかの学校に導入されており、教育現場での活用が開始されています。
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