学習者の行動をトラッキングするxAPIのこれから

将来技術という観点では、今回のATD ICEにおいてもVR、AR、MR^※4 やAIについてのセッションが少ないながらもありました。しかし、いずれも単なる技術の紹介であったり、ぼんやりとした感じの印象が否めませんでした。その中でxAPI^※5 に関しては「おや？」と思わせるセッションがありましたので、ご紹介しておきます。

xAPIは、ガートナーが発表している “Hype Cycle for Education, 2016” において、VRやARよりもはるかに先の「実用まで10年以上かかる」とされる技術ですが、教育ビッグデータやラーニングアナリティクスなどを語るうえで、不可欠な標準規格でもあります。1月の「ATD TechKnowledge 2017」では、xAPIがカークパトリックの4段階評価モデルの最高位評価（Level 4）に寄与するだろう、というコンセプト的な発表がありましたが、特に具体例は示されませんでした。ところが今回のATD ICEでは、xAPIに関するほぼ唯一のセッションである “XAPI: Getting Internal Buy-in From Your Stakeholders” で、少し違う観点からxAPIについて解説していました。

今回のプレゼンテーションは、TorranceLearning社のCEOであるMegan Torrance氏とRISC社のPresidentであるArt Werkenthin氏の共同発表の形をとっていましたが、まず力説していたのは、SCORMには限界があること、そしてxAPIが経営者、IT部門、学習者、人材育成部門、ベンダーなどのそれぞれの立場にもたらすベネフィットの数々です。さらにxAPIへの移行は、日帰りハイキングくらい気軽にできるものだ、とその簡便性を主張していました。そして興味を引いたのは、学習者の行動データを蓄積する実施例として、BookmarkletとMobile Checklistという二つのツールの紹介があったのですが、これらを使うことによって、ごく自然に日々の学習行動データがLRS^※6 に蓄積される工夫がされていました。まだ完成度は低いものの、こうした考え方のツールは、特にミレニアル以降の世代に馴染むことが予想され、xAPIの活用が一気に広がる可能性があります。今回のATD ICEの並みいるセッションの中でも、しっかりと未来を予見させるセッションの一つだったように思います。

その他、人気のあったセッションとしてはAdaptive Learning^※7 に関するものがありました。今回開催されたいくつかのセッションでは、内容的にCurationやMicrolearningとかぶる点も多いのでここでは割愛しますが、中にはAdaptive LearningとAIの関係性を語るセッションなどもありました。Adaptive Learningは、ここ数年いわれているパーソナライズ化やLearner Centric（学習者中心主義）の考え方に完全に合致しており、確実にFuture of Learningのキーワードになるだろうと思います。

4日間の参加を通して感じることは、ラーニングテクノロジーに関してはさまざまなキーワードが飛び交っており、それぞれがバラバラのことを言っているようでいて、実は向かっている方向はひとつだということです。それはまさに学びは時と場所を選ばずに発生し、学びを通じて個々のパフォーマンスを向上させる、という点に集約されます。もちろん中には話題性だけで消えてしまうコンセプトもあるかもしれません。しかし、着実に人材育成、人材開発の領域にもIT化の波がさまざまな形で押し寄せているのは事実ですし、もはやそこから目を背けられない状況になっていることを、今こそ経営者も教育担当者も知っておかなければならないと思います。

＜注＞

^※1 Neuroscience（ニューロサイエンス）

神経科学。脳の機能を解明し学習の最適化を図ることで、タレントマネジメントやパフォーマンスの向上、ラーニングデザインなどの改善に役立てていこうとする学問領域。脳の活動を支援することが企業活動の成果に結びつく、という文脈でATDでも2014年ごろからテーマ化されている。

^※2 Oxytocin（オキシトシン）

脳内ホルモンの一種で、幸せホルモンとか愛情ホルモンと呼ばれることもある。今年の基調講演ではスタンフォード大学のKelly McGonigal博士（『スタンフォードのストレスを力に変える教科書』などの著書で日本でもよく知られている）が、ストレスとホルモンの関係についてプレゼンテーションを行い、オキシトシンの効用を説明していた。

^※3 Generation Z（ジェネレーションZ／Z世代）

1990年以降に生まれた世代のことを言う。スマートフォンやインターネットが普及した環境で成長し、サービスのスピードをより重視するといわれている。また、ハイテクを信頼し、消費性向が他の世代より高い傾向がある。アメリカではミレニアル世代（2000年以降に成人になる層で、Z世代よりもレンジが広い）よりもZ世代への関心が高まっている。

^※4 VR、AR、MR

VRは仮想現実（Virtual Reality）、ARは拡張現実（Augmented Reality）、MRは複合現実（Mixed Reality）のこと。

^※5 xAPI

Experience APIの略。米国 ADL（Advanced Distributed Learning：米国国防総省組織のひとつ）により策定・公開された学習履歴（経験）データを収集・記録するためのデータ仕様のオープン標準規格。

^※6 LRS (Learning Record Store)

xAPIによって集められたデータを蓄積するためのデータベース。さまざまなシステム間での相互運用が可能という特徴を有している。

^※7 Adaptive Learning

個人個人に合わせて学習内容を提供すること、およびその仕組み。生徒対象の学習プログラムにおいては日本でも複数のサービスが立ち上がっているが、企業における人材育成分野では海外でもまだそれほど普及していない。ガートナーのHype Cycleでは実用化までの年数が2年から5年と推定されている。将来は学習ビッグデータとアナリティクスにより適合性を高めていくことになり、AIの利活用が基本となる。