キュレーションのベストプラクティス
Skillsoft キュレーションチームは、当社自身のコンテンツ内で使用されているキュレーションのベストプラクティスのリストを取りまとめています。注目すべき4つの主な領域があります。 プランニング、ビルディング、 コンテンツの発見可能性、と繰り返しと改善です。
プランニング
集約とキュレーションの違いを理解しましょう。
- コンテンツ集約とは、共通のトピックに基づいた、1つ以上の関連するキーワードを用いた情報のコレクションです。
- 歴史的に、コンテンツプロバイダーはコンテンツ集約を得意としてきました。
- コンテンツキュレーションとは、特定のテーマまたはトピックに関するコンテンツのコレクション、組織、およびオンラインプレゼンテーションです。
- コンテンツキュレーションは、簡潔な配送方法において、ユーザーが正確に何を必要としているかを決定する手助けをします。
キュレーションプロジェクトの販売に応じてミッションステートメントまたはスコープステートメントを確立します。
- キーコンポーネンツには、(これに限定されるものではありませんが)ビジネスオブジェクト、タイムライン、リソース、そして最も重要な成功のメトリックが含まれなければいけません。
- 特定の成果物があるプロジェクトと同様にキュレーションを取り扱い、成功を測定する方法を決定します。
ユーザー グループを考慮します。誰が学習者で、学習者の役割は何ですか? どれだけの時間を持っていて学習への関心度はどの程度ですか?
- 対象のユーザーが必要/要求するコンテンツの種類、ユーザーの前提となる知識、そしてそれらに最適なモダリティを決定します。
- キーとなるのは、対象のユーザー グループのニーズに合う方法でコンテンツをキュレートすることですが、ユーザーを閉口させてはいけません。
ビルディング
キュレートする構造とコンテンツが消費されるべき論理的な順序を考えましょう。
- 様々な消費方法を用いることができます(週次の目標または課題)。あるいは、習熟レベルを考えましょう(初級から上級の学習者の遷移)。
- コンテンツの流れをよく考え、ユーザーの関心をひきつけましょう。
- 可能な場合に選択とオプションを用意しましょう。
- 適切な量とアセット種別を考慮します-学習者を閉口させたくはないはずですが、一方で不十分なリソースの提供は避けたいはずです。
-
すべての課題がどのように適用されるか理解します。学習者が課題を完了し、新しいスキルを適用できることをテストしていますか?
コンテンツの発見可能性
すべてのコンテンツに適切なメタデータを持つことが重要です。
- 専門知識レベル、トピックスの領域、コンピテンシー、スキル、およびコンテンツの長さ/期間といった因子を考慮しましょう。
- これらの因子は、検索結果を通じたコンテンツの発見可能性を改善し、アセット間の関係を定義し、さらに同様のトピックまたは他の同様の学習者に基づいて学習者におすすめを用意します。
- この重要なデータは、学習者が消費するコンテンツが学習者にとって適切であるのかを知る手助けをします。
繰り返しと改善
常に学習し反復しましょう。
- 継続的な改善の一部として上記プロセスを繰り返しましょう。何の影響が大きく、期待に沿うものでしたか? お勧めの追加の改善はありますか?
- 最初のキュレーションモデルは時間とともに変化、あるいは進化します。一度だけキュレートすれば、永遠に続くものだとは思わないでください。
- キュレーションモデルはメンテナンスされる必要があり、バグは対処され、新しい機能やコンポーネンツが追加される必要があります。
- 継続的にキュレーションを観察し、最新で効率的であることを確認します。
キュレーションは、動的で進化する必要がありますが、キュレーションの反復方法に関するガバナンスとルールを決めることも重要です。
- 更新の頻度、更新の種類、更新がどのように通信されるかの基準を確立します。これらがプログラムを成功に導きます。
- 次の質問をします:
- モデルはどのように拡張できますか? 物事が新鮮で関連性を持つように新しいトピックとコンテンツアセットを考慮してください。
- 新しいコンテンツはどのように追加されますか、あるいは他のコンテンツはどのように削除されますか?
- 新しいモダリティを追加するためのプロセスは何ですか?
メトリックとフィードバックの様々なソースを分析します。
- メトリックを用いて、成功を測定し、使用パターンを調査します。可能な時にユーザーをフィードバックを入手します。
- 定期的に学習者と関係者のフィードバックを収集して確認することで、課題に対処し、新しい機能またはプロセスの計画を立てます。このフィードバックを集めるための可能な方法には以下があります:
- 調査
- 諮問パネル
- A/B テスト