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iQsolutions

教育

教育・エドテック

学習者と教育者、そして両者をつなぐデータを中心に設計した学習システム。

ビジネス上の課題

教育機関や研修事業者は、学習管理システム(LMS)、学籍情報システム(SIS)、評価ツール、コンテンツライブラリ、動画プラットフォーム、さらに部門ごとに導入された数多くのアプリケーションなど、多岐にわたるテクノロジーを抱えています。それぞれが学習者に関する情報の一部を保持していますが、それを円滑に共有できているシステムはわずかです。教育者は成績や名簿の再入力に時間を取られ、アドバイザーは困難を抱えている学習者をタイムリーに把握できず、管理部門は手作業でレポートをまとめています。学習者を支援するためのデータは存在していても、それらをつなぐ仕組みはたいてい存在しません。

生成AIの登場により、この課題はさらに切実になっています。学生はすでに生成AIを使っており、教員と経営層は、学術的誠実性を損なったり学生記録を危険にさらしたりすることなく、教育、評価、学生支援に生成AIをどう取り入れるかを判断しなければなりません。FERPA、年少の学習者に関するCOPPA、海外向けプログラムに関するGDPR(EU一般データ保護規則)に基づく義務が、何が許容されるかを左右します。教育機関に採用される製品を開発するエドテック企業も、同じ制約に直面しています。前進の鍵となるのは、相互運用性のあるアーキテクチャと、教育者に一方的に提供されるのではなく、教育者とともに設計されたAIです。

業務上の課題

  1. 01

    サイロ化した学習データ

    名簿、成績、エンゲージメント、学習成果のデータは、SIS、LMS、評価ツールに分散しています。標準規格に基づく連携がなければ、教育機関は学習活動を在籍継続、進級、プログラムに関する意思決定と、手を打てるうちに結び付けることができません。

    iQsolutionsによる解決策

    標準規格に基づく相互運用性

    LTI 1.3、OneRoster、および関連する1EdTech標準を実装し、ツールの起動、ユーザーのプロビジョニング、成績の受け渡しを一貫した方法で行えるようにします。これにより個別の連携開発を減らし、コンポーネントの導入や入れ替えを容易にします。

  2. 02

    連携にかかる負担

    新しいツールを導入するたびに、シングルサインオン、名簿のプロビジョニング、成績の連携(グレードパスバック)、コンテンツの起動への対応が必要になります。LTI、OneRoster、Caliperといった1EdTech標準への対応状況がツールごとにまちまちなため、本来は定型的なはずの導入作業が個別の連携開発になってしまいます。

    iQsolutionsによる解決策

    学習者データ基盤

    ガバナンスの効いたデータレイヤーで、SIS、LMS、エンゲージメントのデータを明確な定義とロールベースのアクセス制御のもとに統合します。各ロールに必要な範囲を超えてデータを開示することなく、アドバイジング用ダッシュボード、プログラム分析、早期アラートのワークフローを支えます。

  3. 03

    学習における責任あるAI

    AIによる個別指導、フィードバック、コンテンツ生成には、正確性、バイアス、学術的誠実性、年齢への適合性といった課題が伴います。教育機関には、ガードレール、学習者と教育者に対する透明性、そしてどのモデルがどのデータを参照できるかを管理する仕組みが求められます。

    iQsolutionsによる解決策

    教育者とともに設計するAI

    AI機能は教員やインストラクショナルデザイナーと共同で設計します。コース教材に根拠を置き、AIとしての役割を明示し、コース単位またはプログラム単位で設定できるようにすることで、AIをいつ、どのように使うかを教育者自身が決められます。

  4. 04

    学生のプライバシーに関する義務

    FERPA、COPPA、米国各州の学生プライバシー法、GDPRは、学習者データをどのように収集、共有、保持してよいかを定めています。ベンダーと教育機関は、データの最小化、アクセス制御、明確なデータ処理条件を実証できなければなりません。

    iQsolutionsによる解決策

    アーキテクチャによるプライバシー保護

    データの最小化、分析用データの仮名化、保持期間の管理、監査ログをプラットフォーム自体に組み込みます。ポリシー文書や契約条件だけに頼るのではなく、FERPAや同等の規制に基づく教育機関の義務の履行を支援します。

リファレンスアーキテクチャ

エクスペリエンス
  • 学習者ポータル
  • 教育者向けワークスペース
  • アドバイザー向けダッシュボード
  • モバイルラーニング
インテリジェンス
  • 学習アシスタント
  • 早期アラートモデル
  • フィードバック下書き
  • コンテンツのタグ付け
相互運用性
  • LTI 1.3
  • OneRoster
  • SAMLとOIDCによるSSO
  • 成績連携(グレードパスバック)
データ
  • 学習者記録
  • エンゲージメントイベント
  • 学習成果データウェアハウス
  • 同意・保持期間の管理
プラットフォーム
  • LMS
  • 学籍情報システム
  • コンテンツリポジトリ
  • クラウドサービス

インテリジェントな自動化の機会

早期アラートによる働きかけ

出席、課題提出、成績から得られるシグナルをもとに支援が必要と考えられる学習者を特定し、背景情報と働きかけの提案を添えてアドバイザーに通知します。何をいつ送るかはアドバイザーが判断するため、人による判断を経ずに自動メッセージが学生に届くことはありません。

コース教材に基づく学習アシスタント

アシスタントは、そのコース独自の教材と担当教員の指示に基づいて学習者の質問に回答し、出典を示します。また、成績評価の対象となる課題の代行や、実施中の試験問題への回答など、教育者が禁止に指定したタスクには応じません。

フィードバックの下書き作成

記述式課題に対してルーブリックに沿ったフィードバックの下書きを作成し、大人数のクラスでも教員がより迅速かつ一貫性をもって対応できるよう支援します。学生に届くすべてのコメントと記録されるすべての成績は、教員が確認・編集し、責任を持ちます。

事務ワークフロー

在籍確認、成績証明書の発行依頼、既修得単位の認定審査、スケジュール調整といった業務を、文書処理とワークフローツールで処理します。これにより、教務部門や入試部門の職員は、例外的なケースとその背後にいる学生への対応に集中できます。

製品・プラットフォームの機会

1

アダプティブラーニング製品

実証された習熟度に応じて、演習、学習ペース、コンテンツを調整する学習アプリケーションです。相互運用可能な標準規格に基づいて構築するため、教育機関のLMS環境に組み込むことができ、進捗を教育者に報告し、孤立したツールがまたひとつ増える事態を避けられます。

2

人材育成・企業内アカデミー

スキルフレームワーク、学習パス、アセスメント、Open Badgesなどの検証可能な資格証明を組み合わせた、企業向けの研修プラットフォームです。人事システムと連携させることで、学習を職務、社内異動、キャリアアップに直接結び付けます。

3

教育機関向けインテリジェンス基盤

入試、学習、学費・奨学金支援、学生の成功支援を横断する統合分析により、経営層に対して、学生募集と在籍継続の計画に役立つタイムリーで明確に定義された指標を提供します。その際、あらゆる粒度において、ロールベースのアクセス制御と学生のプライバシー要件を尊重します。

学習プラットフォームについてご相談ください

改善したい学習体験や教育機関の業務プロセスをお聞かせください。教学、IT、プロダクトの各部門の関係者の皆様と、相互運用性、AIのガードレール、プライバシーに配慮したアーキテクチャについて検討し、現実的な最初の一歩を見極めます。