人工知能: 教育を変える革命的な力-AI-php.cn

テクノロジーの継続的な発展に伴い、オンライン教育とデジタル学習の分野への注目が高まっています。この記事では、オンライン教育を成功させるためのこれらの分野の標準の重要性を詳細に検討し、その実装方法について説明します。一緒に調べてみましょう。

テクノロジーが進歩し続けるにつれて、デジタル学習とオンライン教育が注目の話題になっています。

しかし、質の高いオンライントレーニングを検討する際に無視できないのは、オンライン学習テクノロジーの標準に関する議論です。これらの基準はオンライン教育の成功に不可欠であり、この記事ではその重要性とその実装方法について詳しく説明します。

1. コースウェアとプラットフォームの選択: オンライン教育コースの標準化

標準化されたオンラインコースは移植性が高く、ユーザーの変化するニーズに合わせて複数のデバイスやオペレーティングシステム上でシームレスに実行できます。さらに、このコースでは、インターネット上の豊富で多様なマルチメディアリソースを最大限に活用して、教育の質を向上させ、従来の教材への依存を減らし、学習コストを削減することもできます。

標準化されたオンライン学習テクノロジーは、学業追跡サービスを通じて効率的かつ正確なガイダンスと提案を提供し、それによって学習効率と結果を向上させます。生徒の学習行動とフィードバックを収集して統合し、教師と生徒に的を絞った指導と提案を提供します。同時に、これらの学習データは、教育プロセスにおける欠陥の評価と改善にも役立ち、将来の教育に関する意思決定のための信頼できる基礎を提供します。

たとえば、MOOC (Massive Open Online Course) は大規模なオープンオンラインコースプラットフォームであり、インターネット時代の質の高いオンライン教育のモデルの 1 つとなっています。 MOOC コースは、国際的に受け入れられている先進的な教育概念を採用しており、指導内容、指導設計、指導方法に至るまで慎重に構築されています。これにより、学生はどこにいても質の高い教育リソースを簡単に享受できるようになります。 MOOCを通じて、学生は自分の時間や興味に応じて自分に合ったコースを選択し、地理や時間に制限されることなく知識やスキルを向上させることができます。この柔軟性と利便性により、MOOC は現代の教育において重要なツールとなり、生徒にグローバルな教育の機会を提供します。

標準化されたオンライン学習テクノロジーにより、教育効果が大幅に向上し、教師と生徒により効率的なインタラクティブな環境が提供され、双方が学習目標をより良く達成できるようになります。さらに、ライブビデオやインタラクティブな Q&A などの多様な教育方法により、生徒の注意を引き付け、学習体験を大幅に向上させることができます。

2. オンラインコースウェアの国際標準

オンライン学習の質を確保し、指導プロセスを標準化することは課題です。多様な学生のニーズに応えるためには、標準化されたオンライン学習システムを確立する必要があります。米国は、基礎となる技術標準の策定において常にリーダーであり続けてきました。

いくつかの一般的なオンライン学習標準について詳しく説明します: AICC、SCORM、xAPI、CMI5。

AICC航空業界コンピュータベースのトレーニング委員会の正式名称は、1988 年に米国の航空業界によって設立されました。この規格の本来の目的は、航空輸送の安全性と信頼性を確保するためにパイロットの訓練教材を標準化することでした。しかし、主に航空分野に焦点を当てており、他の分野の知識やスキルを網羅していないため、モバイルインターネット時代のオンライン学習ニーズには不十分です。

3. SCORM、最も広く使用されているオンライン学習テクノロジー標準

人工知能: 教育を変える革命的な力 SCORM は「Sharable Content Object Reference Model」の略で、2004 年の創設以来、多くのオンライン教育プラットフォームの最初の選択肢となっています。この標準の中心的な概念は、共有可能なコンポーネントに基づいてオンライン学習リソースの統一標準を確立し、さまざまなプラットフォーム間での互換性とデータの相互運用性を確保することです。さらに、SCORM は学習成果の評価にも特別な注意を払い、学生に豊富な対話とフィードバックのメカニズムを提供します。この標準は現在でも多くのオンライン教育プラットフォームで使用されていますが、学生の今後の学習経路や勤務状況を追跡できないなど、同様に重要な制限もあります。

4. XAPI、モバイルインターネット時代の新しいオンライン学習標準

XAPI は米国の Advanced Distributed Learning (ADL) に由来し、2013 年に実用化されて以来、徐々に登場してきました。過去の標準と比較して、XAPI は純粋なオンラインリソース共有から、教室への参加、対話効率、その他の側面を含む生徒の実際の経験と学習プロセスに焦点を移しました。その核心は、生徒の学習プロセスを深く理解するためのより詳細かつ包括的な視点を提供し、新しいリアルタイムおよび状況に応じた学習方法を補完することです。

5. 最新のオンライン学習標準 CMI5

CMI5 (正式名称は「Constructed Methods Interoperability V5」) は、国際的に認められたオンライン学習標準の 1 つです。上記の 3 つの主要な基準と比較して、CMI5 は学生の個人差や個別のニーズにより重点を置いています。この基準は最新の教育理論と実践経験に基づいており、生徒の自己調整と成長をより促進することができます。 CMI5 は 2015 年に登場しましたが、国内市場での人気はまだ向上する必要があります。

人工知能: 教育を変える革命的な力

6. AICC、SCORM、xAPI、CMI5 の違いの比較

まず、AICC と SCORM の違いを見てみましょう。 AICC は 1980 年代に始まった標準です。この標準は古すぎるため、現在の機器やプラットフォームには対応できません。一方、SCORM は比較的新しいです。その主な目標は、インタラクティブな追跡と学習を実現しながら、インタラクティブな学習エクスペリエンスの一貫性を確保することです。結果分析、SCORM のコースウェア形式は現在最も広く使用されている標準形式のはずです。

第二に、xAPI はまもなく SCORM に取って代わり、新しい主流の業界標準となり、SCORM と下位互換性があります。この新しい標準は、柔軟性と拡張性の向上を目的としており、新しいオンライン学習環境では、将来的にはさらに多くのアプリケーションが登場する可能性があります。対照的に、SCORM は長年にわたって実際に使用され、実証されており、安定した信頼できるサービスサポートをユーザーに提供できます。

さらに、CMI5 が以前の標準とどのように異なるかについて説明しましょう。 CMI5 は「学習成果評価モデル」の略で、ユーザーの学習プロセスとその結果の識別により重点を置いています。 CMI5フレームワークシステムの中で、より科学的かつ包括的な学習評価の仕組みを構築することが可能になりました。これに基づいて、生徒の学習状況と能力レベルをより適切に把握し、学習活動の展開を効果的に指導し、指導効果を向上させることができます。

記録学習を例に挙げます:

AICC:コースウェア自体はデータを収集せず、スコアのみを記録します。たとえば、Zhang San は 60 点を獲得しました。
SCORM: 簡単な行動記録を用意してください。例: Zhang San – PS コースを修了 – スコア 60"
XAPI&CMI5: 学習プロセスを完全に記録しますたとえば、「Zhang San はコース開始時から 60 点のスコアで PS コースを修了しました。学習プロセス中にビデオ学習はどのくらい続きましたか?」「どの知識ポイントの学習を何回繰り返しましたか?」、知識ポイントと演習を何回繰り返しましたか、どの知識ポイントが習得できていないか、全体の試験合格率はどれくらいですか...

人工知能: 教育を変える革命的な力

AICC、SCORM、xAPI、cmi5 の 4 つの技術仕様を比較的詳細に分析すると、これらの技術には開発段階、機能特性、応用分野にそれぞれ独自の特徴があるものの、全体としては、その目的は、ユーザーにより良いモバイル学習体験を提供し、教育情報化の構築をさらに推進し、 学習成果の向上を最終目標とすることです。続いて、「イマーシブラーニング」について掘り下げて説明していきます。

上記は私の個人的な考え方と仕事での実践ですので、ぜひ皆さんも一緒に議論してみてください。

タイトル画像は、CC0 プロトコルに基づいた Unsplash からのものです

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