GDLSがIMS Japan賞「最優秀賞」,日本e-Learning大賞「AI活用特別部門賞」をW受賞

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2023.10.26

学研メソッドが開発した、生徒一人ひとりに最適な学習環境を提供する学研オリジナル学習システム(GDLS~Gakken Digital Learning System~)は、第8回IMS Japan賞「最優秀賞」、並びに第20回日本e-Learning大賞「AI活用特別部門賞」をW受賞しました。

■「IMS Japan賞」とは

「IMS Japan賞」は、国際的に評価の高い1EdTech Consortiumの 国際的なアワードである“Learning Impact Award(LIA)”に範をとり、テクノロジーの教育利用に多大な貢献のあった優れた挑戦を顕彰する賞です。教育・学習のデジタルトランスフォーメーション(DX)を実現したもの等が該当し、最優秀賞(1社)、優秀賞(2社)、奨励賞(3社)が選出されます。
*第8回(2023年度)IMS Japan 受賞企業
https://www.imsjapan.org/ims-japan-award-winner/

■「日本e-Learning大賞」とは

「e-Learningアワード(日本e-Learning大賞)」は、eラーニングに関する革新的な技術、コンテンツ、導入事例の中から特に優れた作品に授与される賞です。日本e-Learning大賞の他に、経済産業大臣賞、文部科学大臣賞、AI活用特別部門賞 等があります。
*第20回(2023年度) eラーニングアワード 受賞企業
https://www.online-learning-forum.jp/award-winner/

 

今回のW受賞において、IMS Japan賞では、教育ICTの発展を予感させるコンテンツ・サービス・ソリューションの導入事例として、そして、日本e-Learning大賞では、新規性・信頼性・有用性・テクノロジー活用・ビジネス/社会連携推進の観点で、それぞれ高い評価を頂きました。
*11月1日(水) 16:30より、IMS Japan賞の表彰式と最優秀賞受賞者による記念講演がオンライン中継されます。

IMS Japan賞の最終選考はLIAの国別予選も兼ねています。LIAでは、全世界から、学習支援におけるテクノロジーの利用においてもっとも強力で影響力のあったものが選出されます。
今回IMS Japan賞の最優秀賞を授賞した「学研オリジナル学習システム(GDLS)」は、LIAの一次審査が免除となり、最終審査に進みます。最終審査(プレゼンテーションと質疑応答)は、来年6月に米国ユタ州ソルトレークシティーで開催される”Learning Impact Conference 2024”において行われる予定です。

 

■「学研のオリジナル学習システム(GDLS)」について

AIを活用して個別最適化学習を実現する学研オリジナルのデジタル教材・教務システムです。

  • 2つのワンストップ型教材で生徒の学力アップをサポート!
    ・デジタル教材 → AIにより自動出題される5教科の問題群
    ・演習解説動画 → 講師による解説動画
  • 便利な管理システムで先生のコーチングをサポート
    ・学習管理システム → 出題ロジックの設定や学習状況の確認を行うシステム
    ・生徒管理システム → 授業中の様子や宿題の実施状況などを確認するシステム

「学研のオリジナル学習システム(GDLS)」を使えば、映像授業によるインプット、演習問題による学習、振り返りと宿題をワンストップで提供でき、業務効率化生徒の学力アップにつながります!
さらに、予定表機能成績登録機能入試対策機能など、生徒の学習管理や学力向上につながる便利な機能も揃っています

「GDLS」なら、究極の『個別最適化』学習体験が得られます。

 

■「学研のオリジナル学習システム(GDLS)」 関連リリース

・GDLSが「IT導入補助金2023」の対象ITツールに認定されました。
https://juku-gdls.gakken.jp/news002/

・学研オリジナル学習システム(GDLS)でChatGPTを活用し、生徒の学習効果を最大化する個別アドバイスを提供開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005223.000002535.html

・AIを活用して個別最適化学習を実現する「学研オリジナル学習システ(GDLS)」が、第20回日本e-Learning大賞「AI活用特別部門賞」受賞
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005501.000002535.html

 ▶GDLS公式サイト

https://juku-gdls.gakken.jp/