LMS「KnowledgeDeliver」最新版がリリース。記述式テストのAI部分点採点など追加

発表内容のポイント

• AIが記述式テストの合致度を判定し、部分点を自動付与する機能を実装
• 部門や期間を指定して受講結果を一覧化し、外部報告に活用できる機能を搭載
• 受講者サイトのアクセシビリティを改善し、WCAG 2.2 レベルAAに部分適合

発表の背景

製造現場や企業研修において、eラーニングを用いた人材育成や資格取得支援の重要性が高まっています。しかし、従来の記述式テストでは完全一致以外の回答が0点となってしまい、受講者の理解度を細かく評価しきれない課題がありました。また、公的な職業訓練などの報告業務において、受講履歴を期間や単元ごとに効率よく抽出・管理する仕組みが求められていました。

何が発表されたのか

最新版の「KnowledgeDeliver 7.10」では、アシスタントAI機能「Teacher’s Copilotオプション」に、記述式テストの部分点採点機能が追加されました。AIが自動生成した採点基準に基づき、正解との合致度を判定して得点を算出します。さらに、部門やクラス、期間を指定して受講結果を一覧表示できる「実施回別受講結果一覧機能」を実装。これにより、受講開始から終了までの履歴を単元ごとに抽出し、地方自治体などへの実施報告に活用できるようになりました。

製造業・生産管理への見方

製造業の現場では、安全教育や技術継承、各種資格取得に向けた社内研修が頻繁に行われています。記述式テストの自動部分点採点機能が導入されたことで、選択式テストだけでは測りにくい「作業手順の理解度」や「トラブル対応の知識」を、管理者の採点負担を抑えながらより正確に評価できるようになります。また、公的な職業訓練制度や助成金を活用した研修において、自治体や関係機関へ提出する受講履歴の報告書作成業務が大幅に効率化される点も、生産管理や総務部門にとって実用的なメリットです。

現場で確認したいポイント

• AIによる部分点採点の判定精度や、自社の採点基準との整合性
• 自治体や外部機関への報告書フォーマットに、新しい受講結果一覧機能が対応しているか
• 既存の学習教材や受講者データが、新バージョンへスムーズに移行できるか

確認しておきたい点

記述式テストの部分点採点機能や多言語オプション、教科補完AIモデル改善などはオプション機能として提供されているため、導入にあたっては追加費用や適用条件の確認が必要です。

関連リンク

• KnowledgeDeliver 製品詳細：LMSの機能や導入事例を紹介する製品ページ
• 発表企業サイト：株式会社デジタル・ナレッジの公式ホームページ
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報