eラーニングアワード2016フォーラム、おかげさまで無事に終了しました。第六回目を迎える当フォーラム、事務局発表によると総受講者数も１万名を突破し、eラーニング系イベントとして定着してきたように感じます。
前回のブログでも紹介しましたように、今回のアワードフォーラムでは弊社関係の講演が１０講演あり、こちらにも数多くの人が御参加いただきました。
私も「「eラーニング」と「最旬教育テクノロジー」が本当に効く使い方 ～教育ビッグデータ、ラーニングアナリティクス、アダプティブラーニング、モバイルラーニングetc～」というタイトルで講演させていただいたり、
eラーニングアワード2016フォーラムの講演の様子
各界のキーパーソンの方々に（恐れ多くも）混じって「教育ICT キーパーソンサミット ～各界キーパーソンの集い～」に参加したり、
eラーニングアワード2016フォーラム キーパーソンサミット
２つほど登壇する機会をいただきました。私自身も学ぶことが多く有意義な場でした。ご参加いただいたみなさま、どうもありがとうございました。
（写真は、eラーニングアワードフォーラムの公式FBアカウントから借用しました）
今回のフォーラム全体を通しての印象でいうと、やはり「教育ビッグデータ」と「ラーニングアナリティクス」に関する発表が多かったですねぇ。去年が黎明期とすると、今年はいよいよアーリーアダプターの導入が進みつつあるという感じでしょうか。
（追記：この補足記事をアップしております。詳しくはこちら）
その中で、最も個人的に印象的だったのはIMS Japan賞で弊社のエンジニア＆ラーニング・データサイエンティストである畠山が優秀賞をいただいたことでした。
IMS Japan優秀賞受賞！
彼が発表したタグクラウドとタグクラウドを活用したアダプティブエンジンは、弊社のチャレンジプロジェクト制度、通称「チャレプロ」から生まれたものです。チャレプロは就業時間の５％を自身の好きな研究に使って良いという制度で、空き時間でせっせと考え作ったものです。
社内ミーティングでこのアイディアを聞いた時には「これは面白そうだ！」と思ったものですが、実際形になり実装され、こうして評価れると、また感慨もひとしおです。事前の各単元の構造データやコンテンツに付帯したメタデータの入力なしにアダプティブを実現できます。まだまだ精度は甘いかもしれませんが、ぜひ多くの方に使っていただき、フィードバックを頂き、精度を高めていきたいと思います。
なお、当機能は弊社LMS：KnowledgeDeliver 6.3以降に搭載をしておりますので、すぐにご利用いただけます。詳しくはリリースノートをご覧ください。
改めて、ご来場ありがとうございました。
来年も、またお会いしましょう！
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