昨日のAI英会話教材オーサリングツールに続き、今回もEDIXに出展した、ほやほやの機能を紹介します。
弊社は2年前にAnalytics+をリリースし、教育ビッグデータを分析し活用するラーニング・アナリティクスのサービスを開始しました。当時のリリースの経緯はこちらのblogをご覧いただくとして(やや脱線した内容ですが、当時の状況を正しく伝える記事です)、おかげさまで利用者も増え、だんだんとラーニング・アナリティクスが普及しているのを感じています。
昨日のAI英会話教材オーサリングツールに続き、今回もEDIXに出展した、ほやほやの機能を紹介します。
弊社は2年前にAnalytics+をリリースし、教育ビッグデータを分析し活用するラーニング・アナリティクスのサービスを開始しました。当時のリリースの経緯はこちらのblogをご覧いただくとして(やや脱線した内容ですが、当時の状況を正しく伝える記事です)、おかげさまで利用者も増え、だんだんとラーニング・アナリティクスが普及しているのを感じています。
今年の教育ITソリューションEXPO、EDIXも無事終わり、多くの方に弊社ブースをご訪問いただきました。また最終日には無料公開セミナーで私が登壇させていただき、あいにくの満席で当日受付ぶんを泣く泣くお断りする方もいらっしゃり、大変申し訳ありませんでした。
EDIXでは弊社のこれまでのサービスや新製品だけでなく、まだ生煮えだけれど皆さんにお見せしたい! というものもいくつか展示しておりました。
その中で今回紹介するのが「AI英会話教材オーサリングツール」です。
5月17日(水)?19日(金)の三日間、東京ビッグサイトで開催されるeラーニングや教育ITの日本最大の展示会、教育ITソリューションEXPOに今年もデジタル・ナレッジは出展いたします。
こんにちは!平田です。ご無沙汰しております。
ロンドンの気温はだいぶ暖かくなり、18時頃をすぎても明るいです。
実は、全ての授業を春学期までに履修し終えましたっ!!
そこで、今回は、UCL Institute of Education (IOE)にて何を勉強してきたかについて書いていこうと思います。
どのような環境で勉強してきたかについては、前回の記事、大学院の授業が始まりましたっ!!_秋学期編【新卒社員Hの英国留学奮闘記】に記載しております。
さて、私の専攻は、Education and Technologyといいます。日本語で言うと、教育工学に該当します。
その中でも、どんな科目を履修してきたかについてざっくりっ!!とまとめていきます。「ざっくり」と強調したのも、約一年間学んだ内容をワード数枚分にまとめることは私にとっては中々、難しいためです。細かい内容については、今後の記事にて少しずつ記載していけるよう、努力致します。
■履修した授業内容について
①Education and Technology: Key Issues And Debates
一言要約:教育工学の分野でよく話題になるテーマについて議論を通して理解を深めようという授業。例えば、なぜテクノロジーが教育現場で必要だと認知されているにも関わらず、上手く活用されきれていないのか、について議論しました。
②Researching Digital Learning
一言要約:質的・量的研究方法のようなリサーチャーとして必要なスキルの中でも、主に具体的な研究メソッド(統計分析の仕方やインタビューの仕方などなど)について研究事例の分析を通して学ぶ授業。
③Design and Use of Technologies for Education
一言要約:テクノロジーを利用した学習環境のデザイン方法について、割り当てられた各グループでケーススタディを通して学ぶ授業。私のグループは、ディスレクシアという識字障害を抱えた学生にカラオケアプリケーションが利用できるであろう学習環境について発表しました。
(プレゼン時に使用したスライド一枚目。スライドを作成してくれたチームメイトの方はメキシコのEdTech系スタートアップに勤務している方でSXSWのパネリストとして参加した経験もあるとのこと。チームを主にリードして頂き、本当に色々と助けて頂きました。)
(各チームの考えた学習デザインについて最終プレゼンテーション中の写真)
④Systematic Reviews: Diversity, Design and Debate
一言要約:システマティック・レビューという、比較的新しい文献調査方法をワークショップ形式で学ぶ授業。研究のもととなる文献を探すのと、今までどのような研究内容がどれだけ研究されてきたのかをより効率的に知るのに役立ちました。
■個人的な正直な感想
授業が始まる前に期待していた内容とは、大幅に異なっていました。
以前は、エンジニアリングという側面からよりテクニカルな内容を期待していましたが、実際は、教育理論やリサーチャーとしてのスキルを主に学習していきました。(イギリスの教育工学の分野は、どの大学でも全体的に理論についての学習が主になるとのことを先輩の方々からお伺いしました。)
そのため、e-learning業界でのエンジニアという職業にどう授業内容がリンクしていけるかということを常に意識してきました。その点を意識しつつ上記の授業を履修した結果、人工知能(とくに、機械学習)をどうe-learningに組み込んでいけるかという課題がでてきたのと同時に、とても興味がわきました。
ということもあって、現段階では、修論のプロジェクトとして、UCLのブレンデッドラーニング構成のコースで利用されているMoodleの学習ログデータ解析から学習行動パターン可視化まで自動化するコーディングに日々試行錯誤しながら勉強しつつ、取り組んでいます。当プロジェクトの趣旨は、デジタル・ナレッジでも提供しているAnalytics+と似ている部分があるかと思います。詳細は、今後の記事にて少しずつ記載できればと思います。
■次回
ここ最近は、授業内容や勉強内容について記載してきたので、次回はもう少し緩い勉強以外の内容について掲載できればと思います。今後とも、ご愛読のほど宜しくお願い致します。