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教育環境分科会 2019年度会合 [開催済]
つながる拡がるLMS -次世代教育・学習支援環境のススメ-

Society 5.0、人生100年時代など、さまざまな未来が語られています。共通する要素として、多様性や多元性を前提に生涯にわたって主体的に学びを継続すること、ひとりひとりの個性や目標に応じた、公正で個別最適化されたパーソナル学習を実現することがあります。そのためには、人工知能（AI）とともに、複数の教育情報システムからデータを収集しビッグデータとして再利用する技術、散在するリポジトリから必要なリソースを選択し、最適な学習環境と学習過程を構成する技術が必要です。こうした次世代電子学習環境をエコシステムとして構築するには相互運用性が必要です。相互運用性を保証するIMS Global Learning Consortiumの技術標準について、その概要と導入事例を紹介します。

LMSが標準装備していない機能を補完するシステムやサービス、あるいは大学独自で開発した教育支援ツールをLMSと連携する際に、IMS GLCが策定する技術標準であるLTIが多く利用されている。IMS GLCでは2018年にLTI v1.3 および LTI Advantageを発表し、セキュリティの強化と機能の整理を行った。本講演では最新のLTIの概要を説明するとともに、この標準を用いてLMSのCanvasとGitHubで公開されているPHPデモプログラムを連携した事例を紹介する。

LMSは教材やクイズを蓄積・配信するだけでなく、学習者の履歴を自動的に蓄積する機能があります。これを分析し、学習者や教員向けに活用する学習履歴分析 (Learning Analytics: LA) の研究が盛んで、その成果は現場でも活用されはじめています。LAを用いて適応型学習や退学予兆予測が実現できます。また、学習者の振る舞いや生理情報を利用するマルチモーダルLAの研究も盛んになっています。講演ではこれらの動向をご紹介します。