適応学習の説明生徒のニーズに合わせた教育

アダプティブ・ラーニングの概念を示す女性教師とITクラスでコンピュータに向かう中学生または高校生のグループ。

典型的な教育者が、ユニークな長所、課題、背景、学習ニーズを持つ若者でいっぱいの部屋にいるところを思い浮かべてください。教師の専門知識に関係なく、このようなシナリオで各生徒に最良の結果をもたらすのは難しいことです。特に、生徒のニーズは、学習するにつれて(あるいは学習しないうちに!)変化していくからです。

適応学習は、具体的なフィードバック、個人に合わせた指導、継続的な調整、柔軟な学習順序を使用して、高度なパーソナライゼーションを実現します。また、AIやデジタル評価などのテクノロジーの出現により、アダプティブ・ラーニングの提供は容易になってきている。この記事では、アダプティブ・ラーニングの仕組み、生徒の学習成果に対するメリット、そして教室でこの戦略を導入するための具体的な方法をご紹介します。

キーテイクアウツ 

  • アダプティブ・ラーニングは、定期的な評価によって生徒の理解のギャップを把握し、柔軟で個別化された指導によってそのギャップに対処する。
  • TAOのようなデジタル評価プラットフォームは マルチモーダル学習をサポートし、時間を節約してエンゲージメントを高めることができます。
  • 教師は、生徒の成績のスナップショットを取得するために、形成的評価で小さく始めることができます、そして、彼らが必要とするものを完全に理解するために、定期的なデジタルテストをもたらす。

適応学習とは何か?

ほとんどの伝統的な教室では、クラス全体で一つの「学習スキーム」を使っている。これは通常、全員に同じテキスト、問題、課題を与えることを意味します。しかし、このような「画一的な」スタイルは、本当に生徒一人ひとりの現状に合っているのでしょうか?

アダプティブ・ラーニングは、継続的な評価プロセスによって指導を個別化し、その後、各生徒のレベルと要求に対応するように指導を修正する方法である。この調整は、指導が固定されたものではなく、真に柔軟なものとなるよう、この戦略の鍵となる。

適応的な学習スキームを開始する前に、教師は事前のアセスメントを利用し、生徒の基本的な理解レベルを把握し、特別な学習ニーズを特定する。その後、教材を消化しやすい大きさに分解し、教材を準備する。

レッスンの一連の流れの中で、教師は頻繁に次のような方法で生徒の理解度を測ります。 形成的評価を用いて生徒の理解度を測定し、理解度のギャップに対応できるよう、課題に「その場」で修正を加える。

各レッスンの後、教師は各生徒が到達したポイントを振り返り、今後の計画に役立てる。理想的には、生徒が個人化された学習順序を進むことです。個々の課題を割り当てたり、(教材、次のトピック、学習方法の)選択肢を提供することもできます。こうすることで、すべての生徒が学習目標に近づきますが、それぞれが異なる道を歩むこともあります。

デジタル評価ツール、AI、マルチモーダル学習といった最新のテクノロジーやアプローチは、アダプティブ・ラーニングをより簡単に、より魅力的に、より効果的にすることができる。

適応学習の利点 

アダプティブ・ラーニングは、教師にも生徒にも、ひいてはその教育機関にも、多くのメリットをもたらす。 

学生にとってのメリット

アダプティブ・ラーニングは、誤解が定着する前にリアルタイムで迅速に対処することで、生徒がより進歩するのを助けることができる。生徒が習得に達するまで、コンセプトは時間をかけて強化される。国際学習到達度調査(PISA)が、次のような結果を示しているのも不思議ではない。 適応型授業は、よりよい学習成果をもたらす。

また、生徒のエンゲージメントの面でもメリットがある。 生徒のエンゲージメント.生徒は、すでに理解していることを素早く進めることで、退屈を避けることができる。教材は個人化され、的を絞ったものに感じられるため、より適切なものになる可能性があります。生徒がどのようにレッスンを進めていくかを選択できるようにすれば、生徒の主体性も高まります。

必要性に応じて、物事を早く進めたり、ゆっくり進めた りすることで、学業上の利益を得る生徒もいる。例えば、圧倒されてその科目から遠ざかってしまうよりは、トリッキーなトピックにじっくり取り組んだ方が有益な場合もある。

また、マルチモーダル学習を取り入れることで、ただ教室の前で先生の話を聞くよりも楽しく学ぶことができます。ディスレクシア(読み書き障害)やEAL(母国語としての英語)のような学習ニーズのある生徒には、写真やビデオ・音声を使うことで、コンテンツをより身近なものにすることができます。 

教師にとってのメリット

アダプティブ・ラーニング方式は、頻繁に評価の機会があるため、教師は自分のクラスで何が起こっているかを正確に把握しやすい。教師は、生徒が理解していないことを発見するためだけにレッスンを読み進める無駄な時間を減らすことができます。

アダプティブ・ラーニングとアセスメント・テクノロジーは、教師の時間とエネルギーを大幅に節約するのに特に役立つ。生徒一人ひとりに合わせた教材を作成するには何時間もかかるが、AIプログラムなら数分でできる。定期的な評価の作成と採点も、テクノロジーによって数クリックで済む作業です。 

施設にとってのメリット

より多くの生徒が習得を目指すようになると、教育機関は全体的な成績の面で報酬を得ることができる。頻繁な評価は、学校が教室で何が起こっているかをよりよく理解するのに役立つ、より豊富なデータセットをもたらします。また、教師の負担が軽減されることで、教師がより働きやすくなり、すべての人にとってより良い環境がもたらされます。

適応学習を教室に導入する3つの方法 

適応学習の利点は明らかである。しかし、この方法を教室で実践するにはどうすればいいのでしょうか?ここでは、このテクニックを授業で使い始めるための実践的な方法を3つ紹介する。

1.形成的評価は小さく始める

アダプティブ・ラーニングを教室に導入する最も簡単な方法は、定期的な形成的評価を用いることである。 形成的評価を使うことです。それには たくさんの方法があります。例えば、ミニホワイトボード、ハンズアップ、コンピューターなどを使って生徒にアンケートをとったり、簡単なクイズを出したりしてみましょう。その結果を使って、よくある誤解に対処したり、生徒を次のレベルに押し上げるために、次の課題やレッスンに適応させることができます。

例えば、こうだ:

  • 理解度の高い生徒には、クラスの前で要点をまとめてもらう。
  • ホワイトボードにビジュアルや図を作成し、さらなる説明をサポートする。
  • 追加の語彙を与えるか、生徒に辞書を使って用語集を作るように指示する。
  • ある問題の解き方を実演し、別の問題を生徒に与え、2人1組やグループで解く。

より個人的な気づきを与えるテクニックもある。例えば、退室する前に、理解度を簡単にまとめた「退室カード」を生徒に書かせる。その後、各生徒に個別のフォローアップ演習を割り当てるか、関連する概念に従ってグループ分けして時間を節約することができます。例えば、カードに「1」と書かれた生徒は、ワークシート1番を手に取る必要がある、といった具合です。

2.アダプティブ・アセスメント・テクノロジーを使って学習をパーソナライズする

頻繁に評価ポイントを使用するようになったら、適応性のあるデジタル評価を導入することで、時間を節約しながら、さらに効果的な授業を行うことができます。 

アダプティブ・テスト・プラットフォームは、生徒の過去の解答に従って問題の難易度を調整するアルゴリズムを使用します。そのため、問題を正解するとより難しい問題が出題され、間違えると別のチャンスが与えられるといった具合です。このようにして、各生徒のテストはその能力に合わせてパーソナライズされ、評価内容が高すぎたり低すぎたりすることによる落胆を避けることができます。 

テストは即座に採点されるため、あなたも生徒も貴重なフィードバックをすぐに得ることができます。そのため、定期的な評価を実施し、その情報を今後の計画に役立てることがより可能になります。また、次のことも可能になります。 迅速な洞察各生徒がどこで助けを必要としているのか、また教室の全体的な傾向も把握することができます。

3.必要に応じて柔軟に生徒をグループ分けする。

評価データを収集しながら、次のレッスンのために生徒をグループ分けすることは、生徒のニーズに合った指導を行うための強力な方法となります。グループは2人1組、3人1組、またはそれ以上でもかまいませんが、生徒のニーズにできるだけ近づけたいので、少人数で行いましょう。

特定のグループに練習問題を割り当てたり、さまざまな足場となる教材を提供したり、あるいは知識の差が正反対の生徒をペアにして、互いに個人指導し合うこともできます。 

重要なことは これらのグループは柔軟であるべきです。そうすれば、各生徒の進歩や学習目標の変化に対応することができます。例えば、生徒が特定のスキルを身につけたり、特定の活動を完了したりするのに必要な期間だけ、グループ分けを行うことができます。

ボトムライン

アダプティブ・ラーニングは、生徒の理解度をより深く理解し、個々のニーズに合わせて指導をパーソナライズするための強力な方法です。アダプティブ・ラーニング・プラットフォームを活用すれば、貴重な時間とエネルギーを節約しながら、生徒が自分の学習をより自主的に行えるようになります。その結果学習格差が解消され、より多くの生徒が習得レベルに達することができます。 

デジタルアセスメントの詳細については、当社のガイドをご覧ください。デジタルテスト技術でオンライン教育を強化する."また 診断ツールの活用については、私たちのブログをご覧ください。

よくある質問

適応学習とは何か?

アダプティブ・ラーニングとは、生徒一人ひとりのニーズを把握するために頻繁にアセスメントを行い、柔軟で個別化された指導で対応する教育スタイルである。

適応学習の特徴とは?

アダプティブ・ラーニングはフレキシブルに構成されるため、固定された構成に固執するのではなく、生徒が本当に必要としているものを中心に授業を組み立てることができる。

適応学習の例とは?

教師は定期的に生徒を評価し、知識のギャップを分析し、次のレッスンで生徒をグループ分けして、理解のギャップを埋めることを目的とした的を絞った課題に取り組ませる。

 

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