適応型学習は教育の未来。ネットワークはそれに備えていますか？
教師と管理者は、生徒の成績と卒業率を向上させるために、新しい教育テクノロジー（EdTech）の利用を促進させて、より質の高い学習体験の実現に取り組んでいます。ストリーミング・ビデオ、複合現実、ゲーミフィケーション、オンライン・グローバル・コラボレーションなどのデジタル・アプリケーションを活用することで、「教室の枠を越えた環境」を構築できます。
ところが、たとえEdTechの革新技術を活用しても、従来の画一的なアプローチでは、目指す目標には到達できないことを教育者はすぐに実感します。生徒の人口構成は、文化、居住地、経済的な背景、学習スタイルなどの観点から多様性を増しています。すべての生徒が同じ方法で学習プランの内容を把握することは難しく、教育者は、ひとりひとりの生徒に合わせて教え方をパーソナライズする必要性をより強く意識するようになっています。生徒の成績基準として政府が示す基準を満たしながら、よりパーソナライズされた学習体験を提供するために、教育者は適応型学習システムに目を向けています。
適応型学習とは？
適応型学習では、コンピューターの人工知能アルゴリズムを利用して、生徒の学習スタイルと学習進度に合わせて教育コンテンツを調整します。アルゴリズムは、コンテンツに対する生徒の反応に基づいてパターンをリアルタイムに検出し、生徒の固有のニーズと能力に基づいて、指示、修正、介入を行うことによって対応できるようにします。適応型学習プラットフォームと予測可能な分析などのEdTechアプリケーションの組み合わせは、生徒と教師の学習体験を変革するために役立ちます。
適応型学習は従来の教育方法からの脱却を意味しますが、教育者は、すべての生徒の固有のニーズを中心に適応されたコースにより、適応型学習が間もなく新しい標準になるだろうと考えています。 Markets And Marketsの予想では、EdTechおよびスマート・クラスルームのグローバル市場規模は、2025年までに1,810億ドルに達し、CAGR（年平均成長率）で16.1%の成長を遂げます。
Consortium of School Networks（CoSN）が最近実施した調査によると、2020年に導入されたテクノロジーのうち、適応型テクノロジーが上位5位を占めます。
- デジタル・コラボレーション・プラットフォーム
- オンラインのプライバシーと安全性のツール
- 分析と適応型テクノロジー
- クラウド・インフラストラクチャー
- モバイル・デバイス
通信ネットワークの重要な役割
教育者と管理者にとって、ネットワーク接続と可用性の重要性は増しています。アプリケーションの頻繁なクラッシュ、画面のフリーズ、ネットワーク停止が起きれば、生徒のイライラは募ります。宿題が終わらず、あっという間にスケジュールに遅れが生じます。テクノロジーが原因で中断が起きると、教師の業績にマイナスの影響が及び、教育長からの評価が下がります。テクノロジーを使用しているときに一度でも問題が起きると、教師はそれ以降、テクノロジーの使用を避けるようになります。
適応型学習プラットフォームとEdTechデジタル・アプリケーションは、帯域幅を大量に消費し、遅延に厳しい傾向があります。それに加えて、学区のネットワークにオンライン成績評価、ビデオ監視、生徒情報システムのようなネットワーク需要があると、ネットワークはすぐに過負荷になります。キャンパス、生徒の自宅、または外出先からこれらのアプリケーションにアクセスしているときに、ネットワークがパフォーマンス低下や完全な停止に陥り、生徒や教師のネットワーク・アクセスに悪影響を及ぼす可能性があります。
State Education Technology Directors Association（SETDA）は、インターネット/クラウド・アクセスと学区WAN（District Wide Area Network）について、次のような提言を行いました。
教育ネットワークに求められる進化
増え続けるデジタル学習アプリケーションをより適切にサポートするために、教育ネットワークは、いくつかの方法で進化を遂げる必要があります。
- 教育ネットワークは、依然として静的な固定帯域容量を使用することが多く、ネットワーク・ニーズの変化に応じて容量を増減させるには長い時間と煩雑な作業が必要です。
- ネットワーク構成については、各キャンパスで直接接続を行うのではなく、各キャンパスのインターネットとクラウドの接続要件を学区の中央集中型のデータセンターを介して集約する傾向が見られます。
- ネットワーク管理はどちらかといえば事後対応的であり、人的介入を常に必要とする手動プロセスがすべてのステップに含まれます。
- 各キャンパスは通常、スイッチング、ルーティング、ファイアウォール、最適化に別々の装置を使用しています。これらの装置をアップグレード、交換、トラブルシューティングするには、中央の学区ITのチームまたはサービス・プロバイダーの技術者が、各キャンパスに物理的に出動する必要があります。
これらの問題が重なることで、教育ネットワークが静的で柔軟性がなく、コストがかかり、非効率になっています。新しい適応型学習とEdTechのアプリケーションをサポートするために、教育ネットワークは、速度、ユーザーからの距離、スマートさ、安全性を向上する必要があります。
- より高速：容量とデータ速度の両面で速度が向上
- より近く：クラウド・ベースのコンピューティング機能をネットワーク・エッジ付近に移動
- よりスマート：自動化、分析、AI、仮想化の機能によって実現
- より安全：ネットワークの健全性に対する認識度を向上させ、発生する前に事前対応的に問題に対応
つまり、教育ネットワークは適応性を高める必要があります。
Adaptive Network
Cienaは他社に先駆けて、Adaptive NetworkTMと呼ばれる新しいネットワーキング・アプローチを開発しました。これは、次のような基本的なエレメントを基盤としています。
プログラマブル・インフラストラクチャー：リアルタイム・ネットワーク・テレメトリーを提供するマルチドメイン/マルチベンダー環境にある高度に機能化された物理および仮想のネットワーク・エレメント
分析とインテリジェンス：ストリーミング・ネットワーク・テレメトリーを活用し、アプリケーション・パフォーマンスに影響を与えるイベントが起こる可能性がある場所と時期を事前対応的に予測する機械学習ベースのプラットフォーム
ソフトウェア制御と自動化：ソフトウェア制御と自動化：マルチベンダー・コンポーネントをインテリジェントにオーケストレーションし、手動のネットワーク・プロセスを自動化して、人的介入を必要とせずに悪影響のあるネットワーク状況を回避するための措置を実行
サービス：お客様がネットワークを構築、運用、継続的に改善し、Adaptive Networkへの道のりを加速できるようにお手伝いするための実証された方法論を適用する、豊富な経験を持つテクニカル・サービスとプロフェッショナル・サービス
教育におけるAdaptive Networkのメリット
Adaptive Networkは、ソフトウェア・ベースの自動化と制御を実現することで、より柔軟な「帯域オンデマンド」サービスの提供を可能にします。帯域オンデマンド・サービスにより、必要に応じて帯域容量を迅速かつより容易に増減できます。
予測分析は、輻輳と停止の潜在的な原因を事前対応的に特定できるようにします。また、ソフトウェア・ベースの制御は、人的介入を必要とせずにそれらの問題を回避するのに役立ちます。
多種多様な物理ネットワーク装置をuCPE（汎用CPE：汎用顧客宅内機器）に交換し、uCPEで仮想ネットワーク機能をホストすることにより、リモートからの管理とトラブルシューティングが可能になるため、コストと複雑さを軽減できます。
適応型学習とEdTechのアプリケーションとコンピューティング能力をコンテンツが作成および利用されるエッジ付近に移動することにより、レイテンシーを大幅に短縮し、輻輳の潜在的な原因を緩和できます。これは、生徒と教師の双方に質の高い体験を提供することに役立ちます。
適応型学習とEdTechのイノベーションは、教育の未来です。生徒と教師は、ラーニング・コースとモジュールを生徒の選好と学習ニーズを中心にパーソナライズできるようになり、メリットを得られます。Adaptive Networkアプローチを導入することで、教育ネットワークは、現在のすべての要件とアプリケーションに対応しながら、将来の革新的なアプリケーションに対応するための帯域拡張性、俊敏性、およびインテリジェンスを獲得できます。
