解説

アダプティブラーニング（Adaptive Learning）は、学習者一人一人の理解度や進度に合わせて、最適な学習コンテンツや学習パスを動的に提供する教育システムです。例えば、問題を解くスピードや正答率、つまずきやすい分野などのデータを分析し、その学習者に最適な難易度の問題や補足教材を自動的に提示します。これは、まさに問題文で述べられている「個人の学習履歴を蓄積、解析し、学習者一人一人の学習進行度や理解度に応じて最適なコンテンツを提供する」という要件に完全に合致します。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 イ

タレントマネジメントは、組織における人材の採用、育成、評価、配置などを戦略的に管理するシステムです。個人の学習に特化したものではなく、より広い意味での人材管理を指します。

選択肢 ウ

ディープラーニングは、人工知能の一種で、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。確かに教育システムでも使用されることがありますが、それ自体は学習コンテンツを最適化する仕組みを指す用語ではありません。

選択肢 エ

ナレッジマネジメントは、組織内の知識や情報を収集、整理、共有、活用するための管理手法です。個人の学習進度に応じた最適化という観点は含まれていません。

解くときのポイント

教育とITの融合に関する用語を問う問題では、各技術やシステムの「主な目的」に着目することが重要です。この問題では、「個人の学習履歴」「学習者一人一人に応じた最適化」がキーワードとなっています。