【インタビュー付】オリジナル学習「KEISHIN.net」が日本eラーニング大賞2025にノミネートされました！

こんにちは！
日本医専広報担当です。

2025年4月より導入がスタートしたKEISHIN.net。敬心学園独自のオリジナル学習システムとして日本医専の学生から利用が始まっています。

この度、本システムが日本eラーニング大賞2025にノミネートされました！
※日本初のeラーニングソリューション企業(株)デジタル・ナレッジから推薦

KEISHIN.netが「教育現場でのDX推進」「日本医専でのオンライン学習の活用」において、先進的な事例として評価されたことによるものとなります。

今回はKEISHIN.netの機能や学習者における役割を、インタビュー内容を抜粋してご紹介します。

日本eラーニング大賞とは？

日本全国および海外から寄せられる革新的な技術・コンテンツ、eラーニング活用事例の中から、特に優れた取り組みを表彰する国内最大級のアワード。

日本eラーニング大賞HPはこちら

総務大臣賞、文部科学大臣賞、厚生労働大臣賞、経済産業大臣賞など、各省庁の特別表彰も含まれています。
2004年に創設され、一般社団法人日本オンライン教育産業協会と産経新聞社により20年以上にわたり運営。
教育分野におけるICT活用の優良事例を称えるこの賞では、eラーニングに限らず、多様な製品・サービスの活用事例も受賞対象です。

受賞時にはニュース報道などを通じて広く社会的に発信されることから、優れた取り組みを広く周知する有力な機会となっています。

「学習者主体の学び」を支援する基盤――それがKEISHIN.net

従来、学校は「授業を提供する場」としての性質が強く、学習者の自己学習や理解度に応じた支援の仕組みは整っていなかった。
KEISHIN.netは学校の役割を「学習者主体の学びを支援する機能」へと再定義。
個別対応と教員による“人にしかできない支援”をテクノロジーの力で両立することで、本質的な教育DXを実現した。

“成績悪化で補講”から“事前に・個別に・繰り返し支援”へ

授業前に予習問題を配信し、苦手を事前検出。授業後は学生ごとに最適化された復習問題を忘却曲線（1日後、７日後、３０日後）に基づき自動で再出題。
さらに、試験後も誤答分析に基づく復習プランが個別に再出題される。
これにより授業や試験の“受けっぱなし”を防ぐ、事前×個別×継続的な支援体制を実現。

教員は“人にしかできない指導”に注力

手作業で行っていた予習復習設計、苦手分析、授業アーカイブ管理をすべて自動化し、教員が質の高い指導に集中できる体制を構築。
中間層や見落とされがちな学生への支援にもつながっている。

専門職教育における実技・資格試験対策をDX化

「デジタル参考書」で実技手順の事前視聴と反復学習を可能にし、対面授業の実践密度を向上。
さらに、国家試験過去問1万問以上をデータベース化し、出題分類・正答率・解説などのメタ情報を構造化。
今後はIRTやAI活用による個別リコメンド、CBT展開も視野に入れている。

推薦に至った5つのポイント

オンライン教育を活用した人材育成に好影響を与えるKEISHIN.net。
(株)デジタル・ナレッジより5つのポイントを高く評価いただきました。

新規性―教育機関主導の個別学習モデル、社会実装、DX化が遅れる専門職教育分野での挑戦

「学習者主体の学習支援こそ教育DXの本質」と位置づけ、マインドセットの再設計から着手。
LMSを授業配信に留めず、学習プロセス全体（予習・授業・復習・実技・試験）の支援基盤として構築。
DX化が遅れていた国家資格（柔道整復・鍼灸）分野において、個別最適化学習モデルを教育機関主導で確立させた例は他になく、学習到達度の可視化、教員の省力化と質向上の両立といった制度的観点から見ても先進的な取り組みである。

信頼性―根拠ベースの支援設計、PDCA

教育現場の実態と課題を丁寧にヒアリングし、教職員と開発チームがPDCAを回しながら構築。
忘却曲線に基づく出題、ダッシュボードによる可視化など、根拠に基づく支援設計を徹底。
国家試験の問題群にも出題分類・正答率・難易度といったメタ情報を紐づけ、個別支援のエビデンスとした。
教員の経験や勘に頼らないデータドリブンな支援を確立し、再現性・信頼性の高い教育モデルとして教育の質保証と公平性の両立に貢献している。

有用性―学習効果＋制度運用＋持続可能性＋社会人学生

学習進捗・成績・他学生との比較を可視化するダッシュボードにより、学習意欲向上と行動変容を促進。
時間割・アーカイブ・過去問への即時アクセスや、予習・復習・試験の一体化で学習の抜け漏れを防止。
国家試験過去問やオリジナル問題を統合したDB活用で自学習機会と学習量も増加。
多忙な社会人学生でも継続学習しやすく、将来的には一般向けリカレント教育にも展開可能な長期運用型の教育基盤として、実用性と拡張性を両立。

テクノロジー活用―IRT・CBT・可視化・自動化

忘却曲線に基づく出題アルゴリズム、誤答連動の復習自動化、出席・進捗の可視化、
Zoom連携によるアーカイブ自動掲載、国家試験1万問以上のDB構築など、多層的な学習支援テクノロジーを統合。
これにより学習の質と継続性を高めつつ、教員の業務負担を軽減。
IRTに基づく難易度設計やCBT自動生成も視野に入れ、定量データに裏打ちされた「誰ひとり取り残さない支援」と“人にしかできない支援”の両立を実現している。

ユーザー活用―アンケートによるエビデンス＋学びの定着・公平性

学生アンケートでは「理解度が可視化された」「自分の学習状況が分かりやすくなった」といった声が多く、学生の自律性・継続率が向上。
授業アーカイブ動画やデジタル参考書を繰り返し視聴し、予習・復習が日常的に定着してきている。
教員も学習データをもとに授業改善や個別支援に注力し、中間層や見落とされがちな学生にも対応。
社会人学生も多く在籍する中、「学びやすさ」を支える仕組みとして定着している。