学び手・教え手を支えるテクノロジーの歴史と進展

eラーニングなどのオンライン学習、VR、そしてAI。さまざまなテクノロジーにより、私たちの学習・教育は豊かに、そして多様になっている。本稿では、企業内教育にとどまらず、学校教育にも目を向け、学習・教育領域におけるテクノロジー活用の歴史、そして最近の動向について確認していく。

目次

テクノロジーによる学習・教育の変化 概観

4類型から見るオンライン学習の特徴

テクノロジーが疑似体験を通じた学びを豊かにする

学びの包摂性を高めるテクノロジー

データによる学習・教育の支援

AIテクノロジーによる新たな取り組み

学びの機会の活用が必要

テクノロジーによる学習・教育の変化 概観

テクノロジーは、狭義では「科学技術」というイメージで捉えられることもあるが、起源は石器の使用にまでさかのぼるという考え方もある。そこで本稿では、テクノロジーの概念を広く捉え、現在、学習・教育に大きな影響を及ぼしているコンピュータ技術の前後に時代を分け、変化の概観を振り返る。

〈コンピュータ技術以前〉

その時々のテクノロジーを用いて、学習・教育は変化を続けてきた。

歴史をさかのぼれば、口伝で行われてきた学習・教育が、竹筒や木簡などに文字を書き留める形で行われるようになったり、活版印刷により多くの人が書物を利用できるようになったりしたことも、テクノロジーによる学習・教育の変化といえる。

また、古川（2020）＊1にあるように、郵便や電話などの通信機器や、ラジオなどの電波を用いて、遠隔教育が行われるようになった。

機器や機械を用いることによって学習・教育をより良いものにしようという試みは古くから行われてきた。現在でいうコンピュータに近い機械による教育・学習支援であれば、平林（2000）＊2にあるように、1926年に「テストし、採点し、そして教えもする簡単な機械」という論文を発表した教育心理学者のプレッシーが、教師の労働負担の軽減を主目的に開発した装置の例がある。また、その後、1950年代には行動分析学の創始者として著名なスキナーが、「一連の教材を一項目ずつ順に提示できる」「学生が各項目に対する自己の回答を指示し、記録することができる」「学生の反応の正確さをすぐに確認できる」という特性をもった「ティーチングマシン」を考案した。

〈コンピュータ技術以降〉

1950年代以降、米国を起点とし、コンピュータを活用したCAI（Computer Assisted Instruction；コンピュータ支援教育）の研究・実用化が進んだ。菅原・村木（2007）＊3にあるように、1990年代以降、PC（パーソナル・コンピュータ）の普及と共にCBT（Computer-Based Training）の、WEBの普及と共にWBT（Web-Based Training）の導入が進んだ。そして、それらを統合する言葉として1999年から「eラーニング」という言葉が使われるようになった。

通信が高速化した現在では、eラーニングにとどまらず、ICT（Information and Communication Technology；情報通信技術）が活用され、教材のデジタル化や学習支援ツールの開発などさまざまな取り組みが行われている。このような、学習・教育を支援するさまざまなテクノロジーや仕組みを総称する言葉として、Education（教育）とTechnology（技術）を組み合わせたEdTechという造語が用いられている。

なお、Educational Technologyという言葉は、教育学・心理学・工学などを融合した学問領域である「教育工学」のことであり、厳密にはEdTechとは異なるものである。教育工学の創成期から2000年代の歴史は、岡本（2011）＊4では図表1のようにまとめられている。学習観の変化や技術応用の動向が確認できる。

＜図表1＞教育工学の歴史

4類型から見るオンライン学習の特徴

近年では、オンライン会議や共同編集ツールなどのアプリケーションの発展により、動画を視聴したり、クイズやテストに回答したりする形式にとどまらず、さまざまな形式でオンライン学習・教育が行われるようになった（図表2）。

＜図表2＞オンライン学習・教育の類型

図表2の縦軸は、複数の学習者がリアルタイムで同時に参加するものを「同期」、そうでないものを「非同期」としたものである。横軸は、学習者と教師、あるいは学習者同士の関わり合いがあるものを「共同」、そうでないものを「個人」としたものである。

「非同期×個人」学習は、例えば企業において、コンプライアンスなどの必須講座を、教育部門などからの通知を基に、個々人がeラーニングで受講するようなものである。なお、eラーニングは当初はある程度長い時間のコンテンツが主流であったが、最近ではモバイル端末を用いて、隙間時間に学んだり、必要なときにすぐに学んだりすることができる、短時間のコンテンツを主としたモバイル・ラーニングという形態も導入されている。

「非同期×共同」学習は、共同編集ツールや掲示板機能を用いたりして、学習者同士、あるいは学習者と教師が同時ではなくとも、コミュニケーションをとりながら学びを深めるものである。「同期×個人」学習の代表的なものはウェビナーである。リアルタイムで配信される講義や講演を、多くの参加者が聴講するもので、一部質疑応答などが行われるが、インタラクションは限定的なものである。

「同期×共同」学習は、オンライン会議ツールを用いた研修や講義である。オンライン会議システムが普及しつつあったことに加え、対面的な接触が限定されたコロナ禍のインパクトもあり、急速に活用が広まった。このような方法は、近年注目されている、複数の学習者が継続的に双方向のコミュニケーションをとりながら学習を行うコホート学習を支えるものといえる。

オンラインを用いた学習・教育は、さまざまなメリットをもたらしている。学び手にとっては、時間や場所にとらわれずに学べることなど、教育機会の提供者にとっては実施コストを抑えられることなどが挙げられる。

ただし、特に非同期的学習は、個人にとって利便性が高い一方、動機が十分でない場合、学習を行わなかったり、継続できなかったりするなどの問題点がある。それらを解消するために、非同期的学習と、同期的学習や集合学習を組み合わせる、ブレンディッドラーニングが取り入れられることもある。ブレンディッドラーニングの動向については、長濱ら（2022）＊6などに詳しくまとめられている。

テクノロジーが疑似体験を通じた学びを豊かにする

コンピュータや機械を用いることは、疑似体験による実感・体感を通じた学びを促す効果もある。

例えば、学校教育の場面であれば、コンピュータを用いた「シミュレーション」は古くから使われてきた方法の1つである。自由にパラメータを設定し、さまざまな物理現象をシミュレーションすることで、機材を用いずに実験の代替を行うことなどができる。

人材育成の分野では、現実の状況を模擬的に実現した環境で課題に取り組み、振り返りを行うことなどによって知識や技能の向上を図る手法にシミュレーション・トレーニングがある。このような方法は、特に運転や医療など、事前に入念な準備を行い、本番状況下でパフォーマンスを上げる必要があるような分野で用いられてきた。例えば、パイロットのフライト・シミュレーターを用いたトレーニングなどは、コンピュータや機械を用いたシミュレーション・トレーニングである。

近年では、体験のリアリティを高めるために、VR（Virtual Reality；仮想現実）やAR（Augmented Reality；拡張現実）などのXRテクノロジーも用いられるようになっている。例えば、溶接などの技能の習得、また被害者の視点・立場からのハラスメントの体感など、さまざまな目的や場面において、XRテクノロジーを用いた学習・教育が行われている。

学びの包摂性を高めるテクノロジー

テクノロジーにより、より多くの人が学びの機会を得られるようになった。また、さまざまな個性をもった人が、自分に合った学びの機会を得られるようになった。

例えば、オンライン教育の1つであるMOOC（Massive Open Online Courses；大規模公開オンライン講座）により、誰もが無料で高度な学びを行うことができるようになった。日本でも、JMOOCの取り組みが行われている。

また、人によって、どのような方法での学びが好みか、得意かということには違いがある。学習スタイルの例としては、経験学習の理論で著名なデイビッド・コルブが提案した図表3にある、発散型・同化型・収束型・適応型のようなものがある。

＜図表3＞コルブの経験学習サイクルと学習スタイル

タンブリンとウォード（2009）＊8が提案した、「図表を見たり文字に書いたりすることから学ぶことが得意な、視覚型（Visual）」「話を聞いたり声に出したりして学ぶことが得意な、聴覚型（Auditory）」「模倣をしたり体験をしたりして学ぶことが得意な、運動感覚型（Kinesthetic）」「手で触ったり物を作ったりして学ぶことが得意な、触覚型（Tactile）」の4つに分けるVAKTモデルもある。

読み上げ機能や、キーボードによる操作、モーションセンサーなど、さまざまなテクノロジーを使うことで、多様な学習スタイルに合った学びの体験を得やすくなっている。このような学びの多様化は、障害のある学習者の支援にも通ずるものである。

また、ゲーミフィケーションのように、ゲームの要素を取り入れることで、学びを始めたり、継続したりできるような取り組みも、多様な学習者を支援するものといえる。テクノロジーによって、学びはより包摂的なものとなっている。

データによる学習・教育の支援

オンラインでの学習・教育を支えるシステムは、教材の配布や学習履歴の管理や運用を行うLMS（Learning Management System；学習管理システム）だ。そして、LMSに蓄積された学習履歴データなどを活用する方法として、ラーニング・アナリティクスがある。

ラーニング・アナリティクスは、緒方（2017）＊9にあるように、学習者の支援、教育者の支援、そして教育を行う機関の支援などのために行われる。例えば、学生の理解度などを教師にフィードバックすることが、教育者に対する支援である。また、効果検証などによりカリキュラムに対する評価を行い、教育の質を高めていくことなどが、教育機関への支援である。そして、個々人に適した学習機会を提供することなどが、学習者に対する支援である。

個々人に適した学習機会を提供する取り組みは、アダプティブ・ラーニングといわれる。具体的には、個々人の理解度や習熟度に応じて、学ぶべきコンテンツを推奨したり、出し分けたりするものである。学習構造が具体的な学校教育の分野で先行して実用化が進んでいる。

なお、学習を支えるシステムであるLMSは、どちらかというと「管理」に重きを置くものである。近年は、個々人に豊かな学習経験を提供することに重きを置く、LXP（Learning Experience Platform；学習体験プラットフォーム）へのアップデートが行われつつある。LXPには、企業であれば従業員が学習するのみでなく、自身の知見を基にしたコンテンツを作成し、そのコンテンツで相互に学び合う機能を搭載するなど、学習体験を一層豊かにする工夫が施されている。

AIテクノロジーによる新たな取り組み

2006年にジェフリー・ヒントンらが提唱した手法により実用化が加速したディープ・ラーニング以降注目を集めるAIテクノロジーも、学びに新たな発展をもたらしている。

先に挙げたアダプティブ・ラーニングは、機械学習の予測アルゴリズムによる恩恵を受けている。また、熟達者の暗黙知をAIにより抽出し、技能伝承に生かす取り組みも行われている。

2022年にChatGPTが公開されてから急速に普及している生成AIも学習領域での導入の試みが進んでいる。例えばChatGPTを用いることによるコンテンツ作成の効率化や、企業内教育場面におけるAIコーチングのような取り組みも行われている。

学びの機会の活用が必要

ここまで述べたとおり、テクノロジーは、私たちの「学び方」を変え、学びの質を高めたり、学びの機会を豊かなものとしたりしている。同時に、テクノロジーは、私たちが「学ぶこと」も変えている。IT機器を使う機会が増えたことでITリテラシーを学ぶようになったり、AIを使う機会が増えることでAIリテラシーを学ぶようになったりしている。

しかしながら、日本においては、厚生労働省（2018）＊10にあるように、GDPに占める企業の能力開発費の低さが指摘されている。また、パーソル総合研究所（2022）＊11で指摘されているように、個人の学習・自己啓発に対する自己投資の意欲も低くなっている。

環境変化に対応するためには、企業・個人ともに意識を変え、豊かな学びの機会を活用していくことが必要だと考えられる。