今年のIBM 5 in 5では、機械が学習し、判断し、より自然かつパーソナライズされた方法で人々と関与することで、あらゆるものが学習するようになるという見解を検証したという。こうしたイノベーションは、プライバシーやセキュリティーに配慮しつつ、クラウド・コンピューティング、ビッグデータ・アナリティクス、学習テクノロジーを活用し、実現に向かいつつあるとしている。


　IBM 5 in 5の詳細は以下の通り。

クラスルームが生徒について学ぶ

　将来のクラスルームでは、全生徒について学習するためのツールが教師に与えられ、幼稚園から高校、さらには就職まで、一人ひとりの生徒に合ったカリキュラムを生徒に提供できるようになる。今後5年間で、適性検査だけでなく、テストの点数、出席状況、eラーニング・プラットフォーム上での生徒のふるまいといった時系列データを用いて、各生徒について理解を深められるようになる。クラウド上で高度なアナリティクスが行われ、リスクの最も高い生徒や、生徒にとっての障害を予測し、生徒が個々の学習スタイルに基づいて課題克服に役立つ手段を提案できるよう、教師の意思決定を支援する。

　IBMの研究員は、すでにクラスルームでの取り組みを始めている。米国で14番目の規模を誇る学区のGwinnett County Public School(グィネット郡公立学校)で初の試みとして行われている研究プロジェクトにおいて、IBMはビッグデータ・アナリティクスとラーニング・テクノロジーを長期的な生徒の記録の人口分析に活用する。このプロジェクトの目的は、学習傾向の類似性を見いだし、成績と学習上のニーズを予測し、具体的な内容と効果的な指導方法を調整し、同学区の17万人の生徒一人ひとりの成績を改善し、最終的には同学区における卒業率を向上させることにある。

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