このページについて
このページでは、 LMS やカリキュラム設計でよく起こる失敗 を、Before / After 形式で紹介します。
失敗自体は珍しいものではありません。 重要なのは、 どう修正すればよいかを知ることです。
失敗事例①：すべての人に同じパスを与えてしまう
Before
- 全社員に同一の学習パスを割り当て
- 管理者向け・現場向けが混在
結果：
- 内容が難しすぎる人が脱落
- 簡単すぎる人が形骸化
After
- ロール別にパスを分離
- 共通パート＋専用パート構成に変更
改善ポイント：
「全員に同じ」は公平ではない という認識を持つことが重要です。
失敗事例②：レッスンが長すぎる
Before
- 1 レッスン 60〜90 分
- 動画＋資料＋説明が詰め込み
結果：
- 途中離脱が多発
- 復習しづらい
After
- 10〜20 分単位に分割
- 1 レッスン 1 テーマに限定
改善ポイント：
LMS は 「一気に学ぶ場所」ではなく「何度も戻る場所」 です。
失敗事例③：クイズが形だけになっている
Before
- すべて正誤問題
- 正解すれば理由説明なし
結果：
- 覚えなくても通過できる
- 理解度が測れない
After
- 選択理由を考えさせる設問に変更
- 正誤理由を必ず表示
改善ポイント：
クイズは 「ふるい」ではなく「学習装置」 として設計します。
失敗事例④：AI 生成コンテンツをそのまま公開
Before
- AI に生成させたクイズを未確認で公開
- 社内ルールとズレが発生
結果：
- 現場からの問い合わせ増加
- 信頼低下
After
- AI は下書き専用と位置づけ
- 人によるレビューを必須化
改善ポイント：
AI は スピードを上げる道具であり、 責任主体ではありません。
失敗事例⑤：ゴールが曖昧なまま設計している
Before
- 「とりあえず学ばせたい」
- 評価基準なし
結果：
- 何を達成したのか分からない
- 改善できない
After
- ゴールを行動レベルで定義
- 達成条件を明文化
改善ポイント：
ゴールが決まらなければ、 改善もできません。
失敗を防ぐためのチェックリスト
- 誰向けの学習か明確か
- 1 レッスン 1 テーマになっているか
- クイズに理由説明があるか
- AI 生成物を人が確認しているか
次に読むべきヘルプ
次のヘルプでは、 「作った後、どう改善するか」 を解説します。
