UMUは学びをオンライン化させ、AI技術を活用し、個々のスキル・スピードに合わせ知識を実践レベルまで高められる学習プラットフォームです。こちらの記事では、UMUについてのご説明と、『学習の科学』を取り入れることでどのような学習設計ができるのか、AIを学習に取り入れることでどのようなメリットが生まれるのかを紹介していきます。

 

学習プラットフォームUMUとは

UMUは最新のAIを活用し、最小限の手間で研修の成果が得られる学習プログラムを作成できる全く新しいラーニングプラットフォームです。AIでコンテンツの作成を加速させ、AIとの繰り返しの会話型トレーニングで、現場で使える「対話力」を高められます。世界203の国と地域で100万社以上、日本では25,000社以上がUMUを導入しています。

 

 

「学習の科学」をベースに作られたプロダクト

UMUは、学習者を主語として、受講生のパフォーマンス向上に繋がるよう教育学を取り込んで作った唯一の製品です。従来のLMSやeラーニングなどは、管理者が主語となり、管理者の業務が楽になるためにできた製品でした。UMUは『学習の科学』を取り入れた製品だからこそ、学習者は学んだことを定着でき、実務で発揮できる力を身につけられます。

私達が掲げている理念が、『テクノロジーと学習の科学で世の中の学びを変え、その結果世界をより良いものにする』というもので、これが私達の強みにも置き換えられます。

『学習の科学』という言葉は少し聞き慣れない言葉かもしれませんが、私達の学びを、行動変容や成果に結び付けていくという考え方です。例として「学習の科学の要素を取り入れると、こんなふうに学習が変わる」という学習方法を少しご紹介していきます。

 

「学習の科学」を取り入れると学習はこう変わる！

 

マイクロラーニング

マイクロラーニングとは「1〜5分という短い時間に学習を進める手法」と定義されており、スマホやタブレットなどのデバイスを用いて、動画コンテンツなどを使って学習するスタイルです。マイクロラーニングとeラーニングの違いとしては、マイクロラーニングは学習スタイルを指し、eラーニングは学習システムを指します。マイクロラーニングには、eラーニングなどオンライン学習管理システムが不可欠ですが、eラーニングでは約30〜60分と長尺なコンテンツが多いため、マイクロラーニング向けの短い動画・テキストが求められます。

 

マイクロラーニングについてのご説明はこちらもご確認ください

 

 

 

ゲーミフィケーション

ゲーミフィケーションとは、ゲームデザイン要素やゲームの原則をゲーム以外の物事に応用する取り組みです。例えば、ゲームにでてくる「レベルアップ」や「スコア競争」など、ゲームで利用される要素を盛り込むことで、参加者を楽しく熱中させ、学習や目標達成へのモチベーションを高めようとするものです。近年では、学校教育や企業研修、マーケティングの手法として導入されており、とくに学習においてはeラーニングとの相性がよく、成功例も多数出ていることから注目されています。

 

学習をより効果的にするために「ゲーミフィケーション」をいかに取り入れるか、設計するか詳しくご紹介しております。

 

今ご紹介した2つ以外にも、【インタラクティブラーニング】【ピアラーニング】【ピアプレッシャー】【デュアルチャンネル】等々他にも多くの学習の科学の要素を取り入れており、人がどうやったら効果的に学べるかということを日々研究をし、私達はそれを学習のデザインだけではなくてテクノロジーの機能にも反映させております。

 

学習の科学についてのコラムを定期的に更新しております。

こちらもご確認ください。

▼学習の科学コラム

https://umujapan.co.jp/column_category/learning-science/

 

AIテクノロジーを活用して学習をアップデートする

そして当然、皆様が注目をされている【AIテクノロジー】も取り入れております。

実は、【AIテクノロジー】は私達の最高の武器になっており、このテクノロジーを取り入れることで学習の効果、そしてトレーナーの生産性とコスト、これらをトレードオフではなく両立しながら、実際にAIがコンテンツ作成を手助けしてくれたり、また1人1人に合った学習を提供できるように設定できます。

また、AIがロープレの練習相手になってくれたり、ロープレの自動添削をしてくれ、私達の現在のスキルレベルを明確にしてくれる機能もあります。

こういった様々なAI機能を駆使しながら、私達は実際に、効率的でスケーラブルな学習を提供するということを実現しています。

 

学習にAIを活用するメリット、効果は？

学習にAIを活用することのメリットは以下の3点です。

 

・効果を高める

・効率を上げる

・スケーラビリティを実現する

 

 

効果を高める

「わかる」を「できる」にするためには「練習（アウトプット）」そして「フィードバック」の２つが大切です。

例えばプレゼンテーションの練習をする際に、自分で発表した動画を提出する場合、練習は提出した時点で終了してしまいます。AIが例えば、デリバリースキル（表情、スピード、明瞭さなど）や、話すべき内容が入っているかについて即時に特定してフィードバックしてくれれば、学習者は何がうまくいっていて、何がうまくいっていないかを理解、把握することができます。

また即時フィードバックは、自分の立ち位置を理解できるだけでなく、積極的な自己練習を促し、練習回数も増やすことができます。まさにリアクションがあることで、もっとアクションを起こしたくなるのです。

 

 

効率を上げる

練習後、何ができていて、何ができていないのか、フィードバックを受けることはとても大切です。ただ、人がする場合、どうしてもタイムラグができてしまいます。

AIであれば即時フィードバックで、すぐに本人に振り返る機会を提供することができます。PDCAサイクルを何回も行うことが可能になるため、学習効率を圧倒的に高めることができます。

 

 

スケーラビリティーを実現する

理想的な学びは、個別に対応して丁寧なフィードバックをすることです。しかし人が実施するとなるとその工数には限界があります。AIが練習相手となることで、これまでのトレーナーの生産性の課題をクリアし、大規模に実施することができます。

 

 

 

よりAIラーニングを取り入れた効果を知りたい方はこちらの記事をご確認ください。

 

今後も学習の科学とAI機能を駆使し、UMUは学習者のパフォーマンス向上をお手伝いして参ります。

 

 

▼ もっとUMUについて詳しく知りたい方はこちらから資料をダウンロードができます ▼

 

 

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また、常に最先端のテクノロジーと学習情報をアップデートしておりますので、お困りごとや、追加で必要な情報のご要望などございましたら、いつでもお気軽にご相談ください。

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