世間では「生産性の向上」というテーマで各分野での取り組みが取り上げられていますね。
今回は、「学び」にフォーカスして、学びの生産性を高めることについて考えてみたいと思います。
「学びの生産性」を高めるとは、かけた時間あたりの学んだ量の多さ（学習量／学習時間）だと考えますと、要は「学んでいる最中の集中度を高める」ことだとも考えられますね。
ところで、「集中度を測定」することが、ICT機器の進化によって徐々に現実的になってきています。フランスのとあるビジネススクールでは、人工知能と顔認証システムを活用した生徒の授業態度管理システムが導入予定だそうです。
居眠り絶対できない 顔認識AIで授業中の集中度を数値化、仏ビジネススクールで導入開始
「Webカメラを通して常に生徒の顔が撮影されていて、生徒の集中度が下がっていると測定されると、いきなり教材画面内にクイズが自動的に表示・出題される」といったしくみも、なかなか考えられていますね。むしろ自分の学習態度を見透かされすぎて生徒側に受け入れられるのかどうかはわかりませんが、そのチャレンジには要注目です。
・従来のeラーニングでの学習履歴は、その学習者の｛テストの成績、学習時間、修了した単元数、ディスカッション機能でのコメント発信数、自由記述レポートでの成績｝といったアウトプットをもとに、学習結果を測定していました。それが上記のように、学習中のプロセスや態度についても測定が可能になっていくのではないか？ということが考えられますね。
極端に言えば、
●例）ぜんぜん集中していないのにテスト成績がよい場合：本人の実力がもともと高く、学習コンテンツのレベルが本人にマッチしていない
●例）とても集中しているのにテスト成績が悪い場合：本人の実力と学習コンテンツはマッチしているが、学習コンテンツの教育内容（教育手段）が不適切か、もしくは学習コンテンツとテスト問題との不適合（コンテンツで説明している内容が、テストでは出題されていない等）
といったことも考えられますね。未来は、学びそのものの質がどんどんよくなっていくことをアシストしてくれるようになっていくのだと期待しています。
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