アダプティブ・ラーニング（Adaptive Learning）とは？【AIが実現する個別最適化教育】
【定義】アダプティブ・ラーニング（適応学習）とは、AIやデータ分析を活用し、学習者一人ひとりの理解度、習熟度、弱点、学習履歴に合わせて、提供する教材や難易度を動的に変化させる教育手法です。全員が同じ内容を学ぶ「一律の研修」とは異なり、個々のレベルに合わせた「個別最適化された学習」を実現します。
社員のスキルレベルが多様化する中、効率的な能力開発のために、HRテック と教育を融合させたこの手法が注目されています。
アダプティブ・ラーニング導入の3大メリット
1. 学習時間の短縮（効率化）
すでに習得している内容を飛ばし、苦手な部分に集中して学習できるため、習得までの時間を大幅に短縮できます。リスキリング が急務な企業にとって強力な武器となります。
2. 脱落者の防止とモチベーション維持
難易度がその人の現在地に最適化されるため、「難しすぎて諦める」「簡単すぎて飽きる」という事態を防ぎ、高い学習意欲を維持させることができます。
3. 育成データの可視化（人的資本経営への活用）
誰がどのスキルを、どのレベルまで習得したかが詳細なデータとして蓄積されます。これはピープルアナリティクス の貴重な情報源となり、戦略的な人員配置にも活用可能です。
中小企業での活用イメージ
「うちはまだAI教育なんて早い」と思われるかもしれませんが、現在はクラウド型のeラーニングシステムで、アダプティブ機能が備わったものが安価に提供されています。まずはITスキルの習得や資格試験対策など、正解が明確な分野から導入を検討するのがスムーズです。
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