EduDX lab.Asia

EduDX lab. Asiaについて

「EduDX」とは当社が提唱する、Education(教育)とDigital Transformation(デジタルトランスフォーメーション)を組み合わせた造語です。

当社は「EduDX」を「教育のデジタル化を通じて、教育プロセス、環境、体験を刷新し、教育の質向上と平等な教育機会の実現を目指す活動、プロセス、概念、枠組み」と定義しています。

そもそも良い教育とはいったい何でしょうか?どうすれば「質の高い教育をみんなに」というSDGsの目標に近づけるのでしょうか?そして「教育のデジタル化」は現代社会においてどのような効果をもたらし、何を求められているのでしょうか?

どれも非常に難しい「問い」です。 当社は20年以上続くeラーニング事業で培った経験、ノウハウを活かし、「教育のデジタル化」に関する調査、研究に取り組み、その結果を社会に還元することを目的として、「EduDX lab.Asia(エデュディーエックス ラボ アジア)」を創設しました。さまざまな角度から国内外の情報を発信することで、多くの皆さまがそれらの「問い」について考えるきっかけやヒントとなれば幸いです。

EduDX lab. Asia 所長よりご挨拶

仲林 清
EduDX lab.Asia 所長
【略歴】1982年 東京工業大学理工学研究科修士課程修了.同年日本電信電話公社入社.同社情報通信処理研究所主幹研究員,NTTレゾナント株式会社ラーニングポータル部門長,放送大学教授,千葉工業大学情報科学部教授を経て,現在,公立千歳科学技術大学教授, 熊本大学教授システム学専攻客員教授,デジタルラーニング・コンソシアム(DLC)会長.2006年早稲田大学大学院人間科学研究科博士課程修了.博士(人間科学).

このたび,EduDX lab.Asiaの所長に就任した仲林です.

インターネットやWWW( World Wide Web)の普及に伴ってITの教育活用が注目を集めeラーニングという言葉が広まって20数年が経過しました.当初のブームの盛り上がりのあと,関心の推移はありましたが,ITの教育活用は着実に浸透し,コロナ禍によるリモートワークの一般化や,近年のDX,リスキリング,情報教育の必修化,GIGAスクール構想などを背景に教育のデジタル化がふたたび着目されています.

学習・教育にコンピュータを活用しようという考え方は人工知能と同じくらい古い歴史があります.1950年代には行動主義心理学の考え方をもとに「ティーチングマシン」というアイデアが生まれました.コンピュータが学習者の理解状況をもとに個別指導を行う,という発想は1980年代のエキスパートシステムの教育応用の模索を経て,現在のeラーニングにも受け継がれています.さらに1990年代のインターネット,WWWの普及は,SNSなどのユーザ参加型メディアにつながり,教育の分野でも,一方通行の教え込みではなく,学習者の自律的な相互作用を促す学びの環境を産み出しています.

ITの進化は社会や組織の在り方にも大きな影響を与えてきました.大量生産・大量消費に価値をおいてきた工業社会から,情報社会では多様化・個別化に価値が移り,この傾向は近年ますます加速しています.このような社会の変化の中で教育や学習が果たすべき役割は何なのか,社会の多様なニーズに応えつつ,かつ,共通の学びの基盤を構築するためにデジタル化がどのように貢献することができるのかを問い続けていきたいと考えています.

EduDX lab.Asiaの設立に寄せて

松崎 剛
株式会社イーラーニング(日本)CEO
E-LEARNING LMS PTE. LTD.(シンガポール)CEO
Moodleエバンジェリスト

私は「教育のデジタル化」は、単にリアルの授業をオンラインに移行し、「いつでもどこでも」と表現されるようなお手軽な教育を行うことが目的ではないと考えています。人が人に対面で教えることは、今後、AIがどれだけ進化したとしても最も貴重な価値を持つことに変わりはないでしょう。しかしながらどの分野においてもリアルの代替手段としてオンラインという選択肢があるというのは素晴らしいことです。教育分野においても同様で、実際にリアルでは制約のある難易度の高いシミュレーションや専門的な分野の権威からの直接の授業など、これまで実現が難しかったことがデジタル技術を活用しオンライン化することで可能となっています。リアルを超える教育の実現が「教育のデジタル化」の目指すべきゴールではないでしょうか。

私自身は「教育のデジタル化」に大きな可能性を感じ、23年前に株式会社イーラーニングを設立しました。そして営利のみを目的として設計、開発されたものではなく、社会構成主義という思想に基づき設計され、「より良い世界のために、教育者の能力を向上させる」というミッションを掲げ、教育を実践するユーザが開発に参加しているOSS( Open Source Software)である「Moodle」を教育プラットフォームとして提供することを選びました。「Moodle」は単なる「いつでもどこでも」の学習環境ではなく、オンラインを通じてインタラクティブなコミュニケーションや共同作業を可能にする強力なツールです。グローバルでは大きなシェアを誇るLMSですが、今後成長が期待される東南アジアにおいても、教育のニーズが一層高まると考え、2022年には「Moodle」の普及を目的としてシンガポールに子会社を設立しました。

EduDX lab.Asiaは、当社の事業とは切り離し、「教育のデジタル化」に関するグローバルな情報を幅広く取り上げ、一般の方々にもわかりやすく発信する場として設立しました。情報の入り乱れる時代において、最新の知識や技術を紹介することで、「教育のデジタル化」の潜在的な価値や可能性を示し、真の「教育のデジタル化」を推進したいと考えています。

組織構成

所長
仲林 清
Moodleエバンジェリスト
松崎 剛
事務局長
中尾 愛美
研究員
塚本 千恵
研究員
古長 ダイアナ
研究員
青木 泰子
 

EduDXレポート

◆画像をクリックするとレポートをご覧いただけます。



タイトル:SCORMの概要から応用まで
著者:仲林 清(EduDX lab. Asia所長)
公開日:2023.12. 15
概要:eラーニングコンテンツの標準規格SCORM.SCORMには2001年に発表されたSCORM 1.2と,その後,2004年に発表されたSCORM 2004の2つのバージョンがあります.本レポートではまず技術標準化の意義について解説し、SCORMの構成や標準化の内容を紹介します.


Title: From Overview to Application of SCORM
Author: Kiyoshi Nakabayashi (EduDX lab.Asia Director)
Publication Date: December 15, 2023
Overview: The standard specification for e-learning content, SCORM. SCORM has two versions: SCORM 1.2, released in 2001, and SCORM 2004, released in 2004. This report first describes Significance of Technical Standardization, and then introduces the structure and standardization of SCORM.



タイトル:教育におけるデジタルバッジ活用の可能性はどこに? 〜連載:インストラクショナルデザインから見るデジタルバッジの可能性(1)〜
著者:天野 慧(グロービス経営大学院主任研究員)
公開日:2024.1. 31
概要:従来の教育の効率化・強化とは異なるデジタルバッジ活用の可能性をインストラクショナルデザインをベースとして多様な切り口で探っていきます.


Title:What are the possibilities for using digital badges in education?~Series: The potential of digital badges from the perspective of instructional design (1) ~
Author:Kei Amano (Graduate School of Management, GLOBIS University the Chief Research Officer)
Publication Date:31 January 2024
Overview:The possibilities of using digital badges, which differ from the efficiency and enhancement of traditional education, will be explored from a variety of perspectives based on instructional design.


タイトル:デジタルバッジとは何か? 〜連載:インストラクショナルデザインから見るデジタルバッジの可能性(2)〜
著者:天野 慧(グロービス経営大学院主任研究員)
公開日:2024.9. 22
概要:教育工学の国際会議AECTの元会長Kyle Peckのデジタルバッジモデルを踏まえつつ、単なる外発的な動機づけを促すツールとは異なる教育におけるデジタルバッジの可能性を示します.


Title:What is a Digital Badge?~Series: The potential of digital badges from the perspective of instructional design (2) ~
Author:Kei Amano (Graduate School of Management, GLOBIS University the Chief Research Officer)
Publication Date:22 September 2024
Overview:Based on the digital badge model of Kyle Peck, the former president of the AECT, this report highlights the potential of digital badges in education, which goes beyond being mere tools for extrinsic motivation.


タイトル:デジタルバッジによって学習評価のプロセスを透明化する意味 〜連載:インストラクショナルデザインから見るデジタルバッジの可能性(3)〜
著者:天野 慧(グロービス経営大学院主任研究員)
公開日:2024.10. 20
概要:Chicago Learning ExchangeのDyson(2018)のキーノートスピーチの内容を紹介しつつ、デジタルバッジの活用の可能性について議論します.


Title:The Significance of Digital Badges in Enhancing Transparency in Learning Evaluation Processes~Series: The potential of digital badges from the perspective of instructional design (3) ~
Author:Kei Amano (Graduate School of Management, GLOBIS University the Chief Research Officer)
Publication Date:20 October 2024
Overview:Introducing the outline of Dyson's (2018) keynote at the Chicago Learning Exchange and discuss the potential use of digital badges.


タイトル:DigCompEdu 紹介
著者:塚本 千恵(EduDX lab.Asia研究員)
公開日:2024.7. 17
概要:教育者向けデジタルコンピテンスフレームワーク(DigCompEdu)を紹介しています.


Title:Introduction to DigCompEdu
Author:Chie Tsukamoto (Resercher of EduDX lab.Asia)
Publication Date:17 July 2024
Overview:Introducing DigCompEdu, a digital competence framework for educators.


タイトル:AIが言語学習に与える影響 〜連載:AI と語学学習の理解(1)〜
著者:古長 ダイアナ(EduDX lab.Asia研究員)
公開日:2024.10. 24
概要:言語学習におけるAIの変革的な役割について, 特に自然言語処理(NLP), 音声認識, 機械学習といった技術がどのように活用されているかを解説します. AIが教育におけるパーソナライズとアクセシビリティに与える影響について, オープン大学やGoogleの事例を交えながら紹介しています. また, 文脈理解やアクセント認識などの課題についても言及し, 今後のレポートで更なる考察が行われる予定です.


Title:The Impact of AI on Language Learning ~Series: Understanding AI in Language Learning (1)~
Author:Diana KOCHO (Resercher of EduDX lab.Asia)
Publication Date:24 October 2024
Overview:This report discusses AI’s transformative role in language learning, driven by technologies like Natural Language Processing (NLP), Speech Recognition, and Machine Learning. It highlights AI's impact on personalisation and accessibility in education, with examples from The Open University and Google. Challenges such as context comprehension and accent recognition are noted, setting the stage for further exploration in future reports..

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