アダプティブラーニング
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用語解説
アダプティブラーニング（適応学習）は、学習者ごとの正誤、理解度、学習時間、つまずきなどを分析し、その時点の習熟状態に合わせて教材、難易度、提示順序、反復量、助言を動的に調整する学習方式です。
■ 試験で押さえるポイント
学習履歴を収集し、単元ごとの習熟度を推定する学習者モデルを更新し、その結果から次に提示する問題や解説を選ぶフィードバックループを形成します。
全員へ同じ順序・速度で教材を提示する一斉学習と異なり、既に習得した部分は短縮し、誤答が続く前提単元へ戻すなど、個人別の学習経路を作ります。
単に教材をオンライン化したeラーニングや、学習者が自分で教材を選ぶだけの方式とは限りません。データに基づきシステム又は指導者が適応させる点が要点です。
習熟速度に応じた効率化が期待できますが、推定誤り、データ不足、学習履歴のプライバシー、推薦の偏りに注意し、教師の確認や本人の選択肢も残します。
■ 選択肢での判断ポイント
解答履歴から理解度を推定し、次の教材を個人別に変える仕組みを選びます。「インターネットで同一動画を全員へ配信」だけでは適応学習とはいえません。
例: 分数の加算を3問続けて誤答した学習者には通分の解説と基礎問題を提示し、連続正答した学習者には応用問題へ進ませ、結果から習熟度を再計算します。