【メルマガコラム】数十秒で効率よく学習するマイクロラーニング

Rejoui 菅 由紀子 発信元:メールマガジン2017年2月8日号より Rejoui 菅 由紀子

以前のコラムで学習者の習熟度や興味・関心に応じてレベルや内容を個別に提供する学習方法である「アダプティブラーニング」について紹介させていただきました。
【メルマガコラム】習熟度に応じた学習を提供する「アダプティブラーニング」

ここで簡単に「アダプティブラーニング」を振り返ると、学習者の習熟度や興味・関心をトラックして、それに応じたレベルや内容を個別に提供する学習方法のことです。

今回は、その1つの手法として注目されている「マイクロラーニング」についてお話ししてみたいと思います。

マイクロラーニングとは、主にe-learning(音声・動画等)で何かを学ぶ際、本来数十分ある教育コンテンツを数十秒~数分程度に分けて学習させるという手法です。Bite-Sized learningと呼ばれることもあります。

人が本当に集中できる時間は限られていると言われています。その集中できる時間にコンテンツを凝縮し、効率よく学ぼうというのがマイクロラーニングの目的とするところです。また、その場合にアダプティブであることは不可欠であるというのが私の考えです。

マイクロラーニングについては日本国内では、ようやくその概念が知られるようになり、真の実用化はこれからかなという印象です。既存の数十分のコンテンツを数分ずつに分割するツールなどはありますが、本当に効率の良い学習をするためには、マイクロラーニング用に新たにコンテンツを作成するほかないのではないでしょうか。

もちろん、既存コンテンツを画像認識・音声認識の技術を用いて凝縮させるということはある程度可能だと思いますし、新たにマイクロラーニング用にコンテンツを作成する際にも、既存の長時間のコンテンツの視聴履歴を解析してエッセンスとなる部分を見出すということは必要であると思います。

さて、良いコンテンツが用意できたとしても、それを学習対象者に一律に視聴させたのでは意味がなく、学習者の習熟度や視聴態度に応じたコンテンツのパーソナライズが必要となってきます。また「その人にとっての最適で短い視聴時間」というのがその次の課題として存在しているのは間違いありません。

WEBサイト上のマーケティングや小売などではかなり以前から行われている「個々に最適なものを提示する」レコメンドの手法などに、この領域で活かせることは多くあると思います。

個々に最適化された最小時間での学習手法であるマイクロラーニング、これが少し学ぶことに億劫になってしまう領域(統計やデータマイニング等も含まれるかもしれません)に活用されることを願っています。


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