グローバルな学びとeラーニング
201７年３月１７日

一般社団法人eLearninig Initiative Japan 理事長
特定非営利活動法人Asuka Academy 副理事長

一般社団法人 IMS-Japan
内閣府認定特区高等学校使われる。結果を出す。

副理事長

明蓬館高等学校理事岸田徹

グローバルな学習最前線がeラーニングで広がっている• eラーニングは、学びのグローバルネットワーク
学習教材、学習プロセス、協働学習• 教育のグローバル化と学びのグローバル化• 学習履歴世界標準Caliper の登場• グローバルな教育と学習におけるeラーニングの役割

そして、OCW、MOOC、OER・・・

ネットラーニングの企業概要
設立：

1998年1月12日

事業内容：

ｅラーニングトータルソリューションサービス

ユーザ法人数： 4,586社（校）のべ受講生数： 3,476万7人
提供講座数：
5,970コース（自社制作）
提携大学： 英国国立オープン・ユニバーシティ （The Open University）
提供プラットフォーム：Open Learning Japan(JMOOC)
協力NPO：Asuka Academy

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＜5＞5学習者数・講座数・ユーザ法人数の推移（万人）のべ学習者数講座数ユーザ法人数30,0005,000
25,0004,000
20,0003,000
15,0002,000

10,000

1,000

5,000

00※毎年1月末現在の数値
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＜6＞

どのような時代か？

人類史で最大規模の転機
 核エネルギー
 遺伝子編集 宇宙への進出

NASAの人型ロボットR5

これからはじまる 学習能力をもったコンピュータ、人工知能
 Iot、すべてがつながる
巨大ネットワーク

人生１００歳時代、その時代に生きている。
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＜8＞

変化の規模とスピード
 ムーアの法則：すさまじいスピード
１０の２７乗 グローバル化をふくめ、社会システムや産業構造を根本からかえる根こそぎの大規模な変化（例）自動運転、電気自動車、シェアリングが、自動車産業をまったくちがうものにする。
 人生も学びもまった変わる
教育・研修・学習の世界も例外ではない。
ITの活用。プラットフォームとしてのLMS各社がいっせいに動く
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＜9＞教育・研修・学習が根本的に変わる

学習が根本的にかわる 学習がネットにつながった。
履歴が見えるようになり、学習プロセスを設計し、支援し、指導し、共有できるようになった。
学習者が、クラウドの世界につながり、あらゆるアクティブな活動の中で、学習活動を展開できるようになった。
学習者が、協働学習の本当の力を手に入れた。

 一人ひとりの孤独で、他人からはブラックボックスであった学習が、みえるようになり、つながって、学びの本来の力を開放した。
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＜11＞

eラーニングで学習は劇的にかわった

学びがみえるようになった。
→学びの支援ができる
学びの指導ができる
学びの共有・協働ができる
学びの設計ができる学びで評価がかわる→学びが進化する！！

 そして、ラーニング・デザインの登場
12

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＜12＞教育・研修が根本的にかわる 本来の学びの力を手に入れたネット学習が、教育・研修にとりいれられ、統合されたときに、ダイナミックラー
ニングがうまれる。

反転学習・反転教室という言葉に象徴されるように、統合されると、教室や集合研修がまったくちがうようになる。ネット学習も協働学習もまったくかわる。
 ネット学習が、教育・研修をつつみこむ。

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＜13＞次世代の教育・学習

ﾀﾞｲﾅﾐｯｸﾗｰﾆﾝｸﾞ
PC
タブレット
スマートフォン
フィーチャーフォン
教室・集合研修
学習履歴VR
Iot
ビッグデータ＜集合＞
教室・集合研修
ネットライブ[教育・研修]＜個別＞
eラーニング[学習]

実践と深く結びつく＜協働＞
ソーシャル・ラーニング[協働学習]
14

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＜14＞学校教育・教育ビジネスは大変動期へ
 学校教育は、激変する。
アメリカの大学で始まった新しい動き
OER、OCW、反転教室
教育における破壊的イノベーション（ハーバード大MBAクリステンセン教授）
学校教育に学びがとりいれられる 教育ビジネスも激変する
ネットの学習の導入、あるいは、ネットの学習が主流に。

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＜15＞学習履歴活用の新時代
 世界標準Caliper の本格的な普及
日本でも、日本IMS協会がスタート
ネットラーニングのLMSが、日本初Caliper 搭載の認証
 世界中の学習履歴の統合
 学習者の個人履歴の統合
 そして、ビッグデータの活用 第二世代eラーニングがはじまる。
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＜16＞

動画に活用した場合 Caliper Analytics【Metric Profiles】

学習者のどのような学習履歴を取得するかを定義したもの

たとえば、講義動画にて学習した場合▶Media Playerにて、講義動画を視聴開始した▶動画を一時停止した▶全画面表示した■Metric Profilesによる定義▶巻き戻しした▶再生スピードを変更した▶音をミュートした

学習履歴(Learning Events)

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＜17＞実装の例ｖ

当社LMSが、日本初Caliper の公式認定をうけました学習履歴の世界標準Caliper 日本の教育機関でもフル活用の可能性
 個人が学習履歴をもちあるくことができる（学習履歴は、だれのものか） 個人の生涯の学習履歴を活用できる ビッグデータ分析ができる
機械に学習させる
Google がツールを公開（なぜか）
いかなるデータをいかにあつめるか
Caliperの決定的な役割

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＜20＞機械学習によるビッグデータ分析
学習パターンと成績の関連
タイプ

割合12345678

910

正答率

A8.35%

1

0.3667

20.264200.2286

30.06084

0.028150.011080.0089

70.0087

60.0085

90.0029

90%

B

7.76%

00.7261

10.212120.018330.012850.0058

60.0048

40.003480.003170.0031 12

0.0013

91%

C

6.85%

2

0.102010.089030.0801

40.0795

00.0792

50.0745

60.0563 12

0.053980.0489 13

0.0431

93%

D

6.46%

60.234670.2272

50.1098

40.0804

80.0700

20.0605

30.0602

10.055190.033200.031392%E

6.33% 250.5744 24

0.1128 26

0.0351 21

0.0299 23

0.0293 22

0.0255 20

0.017600.0148 19

0.0144 15

0.012579%F

6.10% 210.1331 22

0.0558 23

0.0467 20

0.0467 16

0.040770.0406 19

0.0403 15

0.036540.036480.0355

83%

G

5.90%

30.3308

20.2284

10.1387

40.112800.071150.0426

60.0252

70.0166

80.011690.007090%

H

5.83% 100.245190.243980.0912 11

0.081870.073460.053440.0375

50.034200.031030.027492%0.256140.2558

00.118110.1087

30.0783

20.072960.068170.0156

80.0052

90.003991%90.041380.0403 16

0.040170.0357 10

0.0355 11

0.0335

91%

I

5.41%

J

4.80% 140.1962 15

0.1890 13

0.1531 12

0.0462K

4.77% 230.3259 24

0.2086 25

0.0950 22

0.0464 20

0.0283 14

0.0260 19

0.020700.0184 15

0.018210.018191%

L

4.43% 170.2079 160.1790 180.0709 150.0708 100.0400

70.0384 110.0374 120.0332 140.0302

90.029392%M

4.35% 110.3416 120.2431 100.0919 13

0.08680.033880.0257

0.02020.02010.015720.015793%N

4.12% 220.3500 23

0.1243 21

0.1134 24

0.0771 20

0.0437 19

0.0338 25

0.0335 18

0.0263 150.0183 16

0.017092%

O3.60% 26

0.4918 25

0.1532 24

0.0515 23

0.0304 220.0231 190.0154 210.0152

60.0138 110.0137 20

0.0120

85%P

3.54%

0.14490.137820.0935 25

0.074330.0734 24

0.04050.0399 22

0.0383 23

0.0321 26

0.022493%Q

3.31% 180.2461 19

0.2221 17

0.0621 13

0.0456 20

0.0434 14

0.0431 15

0.029490.0197

30.0195 11

0.0178

90%

R

3.30%

0.50820.10780.06620.04660.04280.04160.040420.0382

60.0360

30.029488%

S

3.01% 200.4304 19

0.1368 21

0.0899 18

0.0445 17

0.0328 23

0.0254 22

0.0245 16

0.0242 15

0.0239 24

0.022688%T

1.78% 240.44000.1393 10

0.0887 25

0.0858 45

0.0364 22

0.02730.0185 26

0.0160 23

0.01070.010588%518079959147408655

協働学習が力を発揮する
 ネットは、人と人をむすぶ。

 ネットのライブ・グループディスカッション
 チャット、専用掲示板
 資料・成果物の共有
 提出された課題の相互評価

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＜22＞

eラーニングは、個別・能動・協働 eラーニングは、個別・能動・協働をフル活用する。

 学習履歴・ビッグデータ→個別 ネットワークとクラウド→アクティブ 人につながるネットワーク→協働 いかに、それをラーニング・デザインするか。
 たんなる教材設計ではない。
学習プロセスの設計！
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＜23＞

双方向を活用 学習教材は、クラウドのネットワークのなかで、コンテンツの海となる。
まず、コースウエアは部品化され、自由に組み合わあせて学習される。
学習履歴とビッグデータにより、個人別の学習ルートが自動生成される。
 学習者は、テストへの解答、課題作成、調査研究・分析など、クラウドのなかで、積極的な学習活動を展開する。

 チュータの役割
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＜24＞

そのeラーニングを教育研修と統合

ﾀﾞｲﾅﾐｯｸﾗｰﾆﾝｸﾞ＜集合＞
教室・集合研修
ネットライブ[教育・研修]＜個別＞
eラーニング[学習]

実践と深く結びつく＜協働＞
ソーシャル・ラーニング[協働学習]
25

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＜25＞学習履歴をいかに活用するか

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＜26＞

テストに活用する場合
誤答分析の活用
最初の数問の誤答分析で、出題をかえる。
レベル判定では、レベルをさぐりあて、そのレベルの問題を集中的に出題する。
弱点分析では、弱点ある分野をさぐり、弱点分野のレベルも判定
完全習得学習では、そのスタートラインをさぐる。
出題をかえながら、わからないポイントをみつける。
合否判定では、合格ラインに近い受験者を正確に判定するために、そのレベルの問題を集中する。
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＜27＞

テストに活用する場合
レベル判定テスト
弱点分析テスト
合否判定テスト
わからないところを判定するテスト
完全習得判定テスト
練習問題
模擬テスト
確認テスト
学習効果測定テスト＜テストに必要な時間が短く、効率的＞
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＜28＞

学習の出発点をさぐる
 二次方程式の場合
最小学習単位に分割係数のある二次元方程式
係数に分数がふくまれる二次元方程式
係数に小数点がふくまれる二次元方程式
係数が１である二次元方程式
二次元方程式の解法
 誤答分析・解答不能から、理解できていないポイントをみつけ、そこまでもどって、解説しながら理解させる。
 理解できれば、次のステップへ、あるいは、類題による練習。
 出発点から、完全習得学習のつみかさね。
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＜29＞学習ルートを自動生成する
 即時確認の原則
 誤答分析による解説の表示と次のステップの生成
 同レベルの出題による練習と学習特性の分析
まちがいが多い場合のビッグデータ分析
 学習スピードと正解率、その他の学習特性分析（ビッグデータ分析も） 手書き分析 やる気度の分析や自己申告 解答にかかる時間の分析と学習ルートの生成
集中度、正確度、個性・・
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＜30＞

学習プロセスを分析する
 どのくらい時間をかけて学んでいるか。
問題別の解答に要した時間、１回の学習時間
 いったんまちがったあと、正解に訂正したのか、あるいは逆だったのか。
 解答の順番
 ビデオのように学習プロセスを再現することもできる。

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＜31＞人によるサポート 自動生成と人によるサポート

学習プロセスのサポート
 つまづきサポート
 学習計画サポート
 やる気サポート

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＜32＞

アンケートの分析 さまざまな統計的な分析
 ビッグデータ分析

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＜33＞機能か、価値かビッグデータのeラーニングにとっての価値

学習効果＝学習目的の達成＋学習効率
eラーニングにおけるビッグデータ個別履歴があるビッグデータの活用まず、修了率のアップ
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＜35＞なぜ学習個別履歴が大切か？

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＜36＞

学びの革命Copyright©2015. NetLearning,Inc. All Rights Reserved.

＜37＞学習について 学習は、ずっと個人にまかされ、他人からはブラックボックスでありつづけた。
 教材やラジオ・テレビ番組や通信教育が提供され、宿題がだされ、あとは自分で学習しなさい。

「ラーニング・アローン」

38

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＜38＞

学びの力

自分で考える好奇心、思考、発想、創造自分でアクションをおこす個別
学習速度、理解度、レベル、テーマ・・・
完全習得学習学びは標準化できない

39

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＜39＞

学びの継続モチベーション・達成

手ごたえ・面白さつまづきの発見と解決
多少の強制Copyright©2015. NetLearning,Inc. All Rights Reserved.

＜40＞

学習履歴

学びが見えるようになった！

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＜41＞

eラーニングで学習は劇的にかわった学びがみえるようになった。
→学びの支援ができる学びの指導ができる学びの共有・協働ができる学びの設計ができる
学びで評価がかわる→学びが進化する！！

 そして、ラーニング・デザインの登場
42

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＜42＞

Edupub と Caliper

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＜43＞

オンライン教育の現状と課題
プラットフォームや教育アプリケーションのサイロ化
学習履歴の断片化が発生している

各システムの学習履歴の比較、関連付けが困難

LMSから外部アプリの利用

Video
App

LMS

ビデオ視聴履歴がLMSにフィードバックされない
DBDB

Caliper による学習履歴の標準化
Caliperフレームワークの学習履歴の標準化により、システム間の相互運用が可能となる【Caliperのコンセプト】
・Learning Metric Profiles
・Learning Sensor API
・LTI / LIS / QTI

学習履歴の有効活用化

LMSから外部アプリの利用

LMS
Learning
Events

DBReport

Video
AppDBAnalytics
StoreSensor
API

ビデオ視聴履歴がLMSへフィードバック

受講修了までの期間とテスト正答率の相関
受講修了までの期間とテスト正答率の相関
120%

100%

記
述
問題の正答
率

80%

60%

（％）
40%

20%

0%
030

60

90

120

150

180

210

修了にかかった日数 （日）46

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＜46＞

各受講期間での修了者における正答率８０％以上の受講者の割合
受講修了までの期間と、各期間での修了者における正答率80%以上の割合
85%

80%

75%

70%

65%

60%
0日～60日61日～90日

91日～120日

121日～150日

151日～184日

47

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＜47＞

＜事例１＞コンプライアンス研修の修了者数、修了率の推移
受講者約６，０００名
開講から受講期限までの日別修了者とその推移。修了率は98.6％。
修了率98.6％

促進メール配信日
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48

アクセス傾向（曜日、時間帯別）
午後、特に14時~16時台に学習する方が多かった。また、水曜日のアクセスが多く見られます。

曜日別ログイン数

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時間帯別ログイン数49

【学習成績分布】
80点台が一番多く、続いて90点台、70点台です。
以下の2つの表の結果に大差が見られないのはWeek1から最終テストまで挫折する人が少ないからだと思われます。
（P12参照）
また、表１のほうは10点未満や10点台がやや多いのに対し、表２は一人もいないことから最後まで受講する人はみんな熱心で真面目に勉強したことがわかります。

表１：テスト回答者全員の集計（一つしかテストを受けていない人も含める）

50

表２：
すべてのテストを受けた人を対象にした集計

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