ストラテジ系 / 企業活動
アダプティブラーニング
アダプティブラーニングは、学習者の理解度や解答履歴に合わせて、教材や問題を個別最適化する学習方式です。
もう少し詳しく
学習データを分析し、苦手分野、正答率、学習速度などに応じて次に出す問題や解説を変えます。eラーニングがオンラインで学ぶ仕組み全般を指すのに対し、アダプティブラーニングは学習内容を個人ごとに調整する点が特徴です。AIやデータ分析と組み合わせて使われることがあります。
試験での見方
例：計算問題を連続で間違えた学習者には基礎問題を増やし、正答率が高い学習者には応用問題を提示する。
『一人一人に合わせて教材や問題を変える』とあればアダプティブラーニングです。単なる動画配信やLMS管理とは区別しましょう。