社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1...

1

Transcript of 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1...

Page 1: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析
Page 2: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、そして学び合いの「つなぎ」に

1

Page 3: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

教員の業務を抱え込んでいませんか?

ベテラン教員の指導技術の若手教員への継承

学校でも遠隔でも実施できる協働的な学習

教室等でのマスクの着用、3密回避

社会の変容

ワークスタイル

コミュニケーショ

ライフスタイル

2

Page 4: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

先端技術を活用し、学びの効率化やさらなる質の高い指導を目指す教員の「みたい」に応えます

コニカミノルタのDNA

3

見たい

観たい

視たい

診たい

看たい

見せる

観せる

視せる

診せる

看せる

材料

光学

画像

微細加工

コア技術 介護士の業務をみえる化

疾病・がんの兆候をみえる化

ものづくりの品質、ガス漏れやインフラ老朽化をみえる化

印刷物を高精彩に、業務プロセスの課題をみえる化

美しい映像をみえる化

社会課題と向き合い、顧客の「みたい」に応え、人々の 生きがい を実現してきました

Page 5: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

画像処理技術とAI技術

4

https://promarketing.konicaminolta.com/

都道府県

政令指定都市

中核市

基礎自治体

50自治体

自治体業務改善カタログ

事例1

マーケティング天井のカメラでの撮影による「人行動」認識技術は、店舗における購買行動プロセスをデータ分析してマーケティング活動につなげます。顧客の滞在時間・棚前行動などの分析にも活用されています。

事例2

介護ケアサポート居室の天井に取り付けたセンサーで入居者様の行動を分析します。 起床/離床/転倒・転落などの注意行動を認識すると、スマートフォンへ映像と共に通知します。

行動分析センサー

転倒・転落検知

ケア判断支援

事例3

自治体業務標準化支援AI地方自治体の行政事務の見える化を通して、AIによる業務改善の支援に積極的に取り組んでいます。2020年12月末現在では、約50の自治体の業務改革を支援しています。

https://www.konicaminolta.com/jp-ja/care-support/index.html

Page 6: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

実証事例(1)学習活動の可視化

「学習活動の可視化」の検証を実施。指導技術の改善に活用

画像、音声データの収集

データ学習、アルゴリズム開発

見えるか

5

画像センサー教員の動線

発話比率の可視化

時間

割合教員

児童生徒

その他(無音等)

発話内容の内訳(ST分析)

児童生徒の発話が引き出す授業になっていたのか、客観的なデータをもとに授業改善に活かすことができる

音声センサー

教員

Page 7: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

実証事例(2) 学習履歴の可視化

「学習履歴の可視化」の検証を実施。個別指導に活用

1 教科/単元間の関係

• 13,000人×9年の学力調査

• ドリル

学習データ分析

子どもたち一人ひとりの学業成績の推移、強み・弱み、予測シナリオと成長に向けた“処方箋”の見える化

学力低下傾向の児童生徒に対して注意を払いながら授業で様子を見ることができる

処方箋の見えるか

成績が伸びた児童生徒の成績分布

成績モデル作成

成績が伸び悩んだ児童生徒の成績分布

教科/単元毎の成績データにもとづき児童生徒をグループ化

学習指導要領コード別に成績を分析

6

東京書籍

教員

Page 8: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析

© KONICA MINOLTA

学習支援サービス

データ解析により今まで見えていなかった子どもたちの特性を可視化し、個人の特性に合わせた学びを提供し、より質の高い教育を実現します

個人の特性に合わせた学びにつなげる

データによる個別最適化

AI分析

遠隔学習

協働学習

学校生活

教職員は学力低下傾向の児童生徒に対して注意を払いながら授業で様子を見ることができる

学校でも遠隔でも協働的な学習をできる学校生活・日常業務が効率的になる

不登校や入院等学校に来れない子どもたちが学びを止めない

学習活動の

ペーパーレス化

学習機会の保障

学習履歴の

可視化

学習活動の

可視化

コニカミノルタの目指す教育サービス

行動解析

教職員は客観的なデータにもとづき指導内容を振り返り授業を改善することができる

7

Page 9: 社会の変化に対応しながら自ら学ぶ、 そして学び合いの ......2021/03/23  · 1 教科/単元間の関係 •13,000人×9年の 学力調査 •ドリル 学習データ分析