アダプティブラーニング

アダプティブラーニングは、AIなどの技術を活用して学習者一人ひとりに最適な学習体験を提供する仕組みです。学習者が問題を解くと、正誤や解答時間に基づき理解度を分析し、次に解くべき問題や解説を提示します。苦手な項目は重点的に補強し、理解できている項目は飛ばすことで、効率的な学習が可能です。試験では、個別の学習最適化という点が問われます。関連語のeラーニングは教材配信が主ですが、アダプティブラーニングはそれに分析と個別最適化が加わります。身近な例では、資格試験対策アプリで苦手な問題が自動的に繰り返される機能などがあります。