講義と教材を一元管理
講義動画、教材、演習など、 学習に必要なコンテンツをLMS上でまとめて確認できます。
LEARNING MANAGEMENT SYSTEM
学ぶだけで終わらない。
理解し、試し、実践につなげる学習環境
講義・教材・演習・質問・学習進捗を、 LMSでひとつにつなぎます。
データサイエンス研究所では、講義動画を見るだけで学習を終わらせません。 教材で確認し、実際に手を動かして演習し、分からないところは質問する。 学習に必要な機能をLMSに集約し、理解を確かめながら実務で使える力へつなげます。
講義を見る
教材で確認
演習する
質問する
実践へ
講義・教材・演習を一元管理
学習中の疑問をLMSから質問
学習進捗を確認しながら進める
必要な部分を繰り返し復習
LMSの学習環境を見る
自分のペースで学べるだけでなく、
一人で疑問を抱え込まない仕組み
LEARNING SUPPORT 見る・確認する・試す・質問する・活用する。 学習の流れをひとつの環境で支えます。
LEARNING MANAGEMENT SYSTEM
学習に必要なものを、
LMSでひとつにつなぐ
講義動画、教材、演習、質問、学習進捗をそれぞれ別々に管理するのではなく、 学習に必要な機能をLMSに集約しています。 講義を見るだけで終わらず、確認し、試し、分からないところを質問しながら、 次の学習へ進める環境を整えています。
DSI LMS
データ分析の基礎
学習進捗 68%
MATERIAL
教材を確認
講義資料や演習用教材を確認し、 理解を深めます。
PRACTICE
演習に取り組む
実際に手を動かしながら、 学んだ内容を確かめます。
分からないところはLMSから質問
質問する
学習中に質問できる
講義や演習で分からないことが生じた場合は、 LMSから質問できます。 疑問をそのままにせず、理解を深めながら進められます。
学習進捗を確認できる
どこまで学習したかを確認しながら、 自分の進み方を把握できます。 次に取り組む内容も確認しやすい設計です。
必要な部分を繰り返し復習
一度で理解しにくかった内容も、 講義や教材に戻って繰り返し確認できます。
LMSは、動画を見るためだけのシステムではありません。
講義・教材・演習・質問・進捗をつなぎ、 学習中の「分からない」をそのままにせず、 理解を積み重ねながら次へ進むための学習環境です。
QUESTION SUPPORT
分からないところで、
学習を止めない
データサイエンスの学習では、統計学の考え方やプログラムの動かし方など、 一人で考えているだけでは解決しにくい疑問が生じることがあります。 分からないことをそのままにせず、LMSから質問し、 理解を確認しながら次の学習へ進める環境を整えています。
LMSから質問
疑問が生じたら、その場で質問
講義や演習を進める中で分からないことがあれば、 LMSを通じて質問できます。 学習を中断したままにせず、回答を確認して次へ進みます。
01
講義・演習で疑問が生じる
「この分析結果はどう読めばよい？」 「なぜこの処理が必要？」など、 学習中に生じた疑問を整理します。
02
LMSから質問する
学習している内容に関連した質問を、 LMS上から送信できます。 学習環境を離れて別のツールを探す必要はありません。
03
回答を確認して、次へ進む
回答を確認しながら理解を整理し、 必要に応じて講義や教材を見直します。 疑問を解消して次の学習につなげます。
疑問をため込まない
分からない部分を放置せず、 質問しながら理解を積み重ねられます。
必要な部分を見直せる
回答を確認したあと、 関連する講義や教材へ戻って復習できます。
理解してから次へ進む
「見終わった」ことではなく、 内容を理解して次の学習へ進むことを大切にします。
LEARNING PROCESS
知識を得るだけでなく、
自分で使える力へつなげる
データサイエンスは、講義を見て知識を覚えるだけでは身につきません。 学んだ内容を整理し、実際のデータを使って試し、 結果を読み取って活用するところまで経験することで、 実務で使える力へとつなげていきます。
LEARN & PRACTICE
学ぶ、試す、考える。
一連の経験を実践力へ
実践を重視した学習
「知っている」から、
「知っている」から、
「使える」へ
講義で基本的な考え方を理解した後、 教材でポイントを整理し、演習で実際に手を動かします。 さらに分析結果を読み取り、 ビジネス上の課題や意思決定につなげるところまで学びます。
INPUT
講義・教材で考え方を理解する
PRACTICE
実際のデータを使って試してみる
APPLY
結果を解釈し、課題解決へつなげる
LMSを活用した5つの学習ステップ
インプットから実践まで、段階的に理解を深めます
01
WATCH
講義で学ぶ
講義動画を通じて、 統計学、データ分析、AI手法などの 基本的な考え方を学びます。
02
REVIEW
教材で整理する
講義資料や補助教材を使って、 重要なポイントや分析手法の 手順を整理します。
03
PRACTICE
演習で試す
Excel、R、Pythonなどを使い、 実際にデータを扱いながら 学んだ内容を確かめます。
04
CHECK
理解を確かめる
つまずいた部分は教材を見直し、 必要に応じてLMSから質問。 理解を整理して次へ進みます。
05
APPLICATION
課題解決へ
分析結果を読み取り、 ビジネス上の課題や 意思決定への活用を考えます。
PRACTICAL LEARNING
分析することが
分析することが
ゴールではありません
データを分析して数値やグラフを出すだけではなく、 そこから何が分かるのかを考え、 課題を整理し、次にどのような行動を取るべきかまで考えます。 分析結果を実務の意思決定につなげる力を養います。
PRACTICAL CURRICULUM
研修効果を最大化するためのカリキュラム
知識を学ぶだけで終わらず、演習・課題・発表を通じて、実務で活用できる力の習得を目指します。
STEP 01
PRACTICE
受講者に合わせた実践的な演習
単なる知識習得にとどまらず、実践力の向上を目指し、受講者に応じた演習を数多く実施します。
STEP 02
ASSIGNMENT
実践的な課題
各カリキュラムの最後に実践的な演習課題を設け、講師による添削を通じて理解度を確認します。
STEP 03
PRESENTATION
課題解決プレゼンテーション
講座の最後に課題解決プレゼンテーションを実施し、習得した実践力を確認するとともに、さらなる向上を図ります。
INPUT
理解する
PRACTICE
実践して確かめる
OUTPUT
説明し、活用する
PRACTICAL LEARNING
見て終わりではなく、
演習・課題・発表まで実践する
講義で学んだ知識を、本当に使える力へ変えるためには、 実際に手を動かし、自分で考え、結果を説明する経験が重要です。 演習、実践課題、課題解決プレゼンテーションを通じて、 学んだ内容を段階的にアウトプットしていきます。
STEP 01
PRACTICE
実際に手を動かして演習
単なる知識習得にとどまらず、 実際にデータや分析ツールを扱いながら、 講義で学んだ内容を自分で試します。
学んだ手法を自分で使って確かめる
STEP 02
ASSIGNMENT
実践的な課題に取り組む
各カリキュラムの最後には、 学習内容を活用する実践的な演習課題を設けています。 課題への取り組みを通じて理解度を確認します。
講師による添削を通じて理解を確認
STEP 03
PRESENTATION
課題解決プレゼンテーション
講座の最後には課題解決プレゼンテーションを実施。 分析結果を整理し、 自分の言葉で説明するところまで取り組みます。
分析結果を説明し、意思決定へつなげる
INPUT
理解する
PRACTICE
実践して確かめる
OUTPUT
説明し、活用する
PROBLEM SOLVING
自分で考える
自分で考える
課題解決学習
課題設定からデータ選定・処理、分析、結果の解釈、 そしてプレゼンテーションまでを一連の流れとして実施します。 講義で学んだ手法を使うだけではなく、 「何を分析するのか」「結果から何を判断するのか」を自分で考えることで、 実務に近い形でデータ活用を経験します。