指導前の問題解決(PS-I):能力の異なる学生の評価と介入のためのプロトコル

Summary

このプロトコルは、研究者や教育者に対して、学部統計クラスにおける指導前アプローチ(PS-I)の実装を導きます。また、PS-Iの有効性が異なる認知的および情動的素因を持つ学生の学習と動機の観点から測定されるこの実装の組み込み実験的評価についても説明する。

Abstract

今日では、生徒の反射的思考を奨励する方法は、様々な教育レベルの教師にとって主な関心事の1つです。STEM(科学、技術、工学、数学)のコースなど、高いレベルの反射を伴うタスクに直面する場合、多くの学生が困難を抱えています。多くはまた、そのようなコースに対する根深い不安と動機付けを持っています。これらの認知的および情動的な課題を克服するために、研究者は「指導前の問題解決」(PS-I)アプローチの使用を提案している。PS-Iは、後に授業で解決される問題に対する個別の解決策を生み出す機会を学生に与えることから成り立っています。これらのソリューションは、レッスン内容のプレゼンテーションと共に、次の指示段階で正規のソリューションと比較されます。このアプローチでは、学生は概念的理解を深め、異なるタスクやコンテキストに学習を移し、知識のギャップをより意識し、モチベーションを維持するのに役立つ以前の知識の個人的な構造を生成することが示唆されています。利点にもかかわらず、このアプローチは、学生がソリューション生成の初期段階で目的のない試行錯誤に多くの時間を費やす可能性があり、将来の学習に悪影響を及ぼす可能性のあるこのプロセスに不満を感じる可能性があるため、批判されています。さらに重要なことは、既存の学生の特徴がこのアプローチから利益を得る(または役立たない)方法についての研究はほとんどありません。現在の研究の目的は、学部生の統計学習に適用されるPS-Iアプローチの設計と実施、および学生の既存の違いを考慮した有効性を評価するために使用される方法論的アプローチを提示することです。

Introduction

教師が現在最も懸念している質問の一つは、学生の反省を刺激する方法です。この懸念は、多くの概念の抽象化が高度な反射を必要とするSTEMコース(科学、技術、工学、数学)などの数学的性質のコースで一般的ですが、多くの学生は純粋にメモリベースの方法¹を通じてこれらのコースに近づいていると報告しています。また、概念^1,2,3の表面的な学習を行うことがよくあります。しかし、学生が反省やディープラーニングのプロセスを適用する困難は、認知だけではありません。多くの学生は、これらのコース^4、5に直面して不安と意欲を感じています。実際、これらの困難は学生の教育全体を通して持続する傾向^{があります 6}.したがって、異なる素因に関係なく、深層学習のために学生を動機づけ、認知的に準備する教育戦略を探求することが重要です。

典型的な指導的アプローチを補完する戦略を見つけることは特に有用である。最も典型的なものの1つは直接指導です。直接指導とは、これらの概念に関する明確な情報を持つ新しい概念の導入から学生を完全に導き、その後、問題解決活動、フィードバック、議論、またはさらなる説明^7、8などの統合戦略に従う。直接命令は、コンテンツ^8、9、10を簡単に送信するのに有効です。しかし、多くの場合、学生は、コンテンツが自分の個人的な知識とどのように関連しているか、または動作する可能性があり^、11ではない潜在的な手順など、重要な側面を熟考しません。したがって、学生に批判的に考えさせるため、補完的な戦略を導入することが重要です。

そのような戦略の1つは、インストラクション(PS-I)アプローチ¹²の問題解決であり、発明アプローチ¹¹ または生産的失敗アプローチ¹³とも呼ばれる。PS-Iは、学生が概念に直接導入されていないという意味で直接的な指導とは異なり、その代わりに、学生が問題を解決するための手順について説明を得る前に、問題の個々の解決策を模索する典型的な直接指導活動の前に問題解決段階があります。

この最初の問題では、受講者は目標概念¹³を完全に発見することは期待されていません。学生はまた、認知過負荷^{14、15、16、}さらには否定的な影響を感じることがあります¹⁷不確実性と考慮すべき多くの側面を持つ.ただし、このエクスペリエンスは重要な機能に関する批判的思考を促進できるため、長期的には生産的です。具体的には、最初の問題は、学生が知識¹⁸のギャップをより意識し^、13をカバーするコンテンツに関連する予備知識を活性化し、個人的な知識^7、17、19に基づいて学習する機会のためにモチベーションを高めることができます。

学習の面では、PS-Iの効果は、結果がディープラーニング指標^20,21で評価される際に一般的に見^られます。一般に、PS-Iを通じて学んだ学生と、学習した手順を再現する能力を指す手続き上の知識^20,22の観点から直接指導を通して学んだ学生との間に違いは見つかっていない。しかし、一般にPS-Iを通る学生は、内容を理解することを意味する概念的知識^{7、19、23、}およびこの理解を新しい状況に適用する能力を意味する7、15、19、24を移すという概念的知識の高等教育を示す。例えば、統計的変動に関するクラスの最近の研究では、このトピックの一般的な概念と手順についての説明を受ける前に統計的変動性を測定する独自の解を発明する機会を与えられた学生は、問題解決活動に関与する前に関連する概念と手順を直接研究することができた学生よりもクラスの最後に理解を深めました^。しかし、いくつかの研究は^{、学習16、25、26}またはモチベーション^19、PS-Iと直接指導の選択肢の間の^26、あるいは直接指導代替^14、26でのより良い学習に違いが示されていない、と変動の潜在的な原因を考慮することが重要である。

PS-Iの実装の基礎となる設計機能は重要な特徴²⁰です。体系的なレビュー²⁰は、PS-I介入が対照的なケースで最初の問題を策定するか、学生の解決策に関する詳細なフィードバックを持つその後の指示を構築するかの2つの戦略のうちの少なくとも1つで実装された場合、直接指導の選択肢よりもPS-Iの学習上の利点がある可能性が高いことを発見した。対照的なケースは、いくつかの重要な特性¹¹で異なる単純化された例で構成され(例では図1を参照)、学生が関連する特徴を特定し、最初の問題^11、20の間に自分の解決策を評価するのに役立ちます。第2の戦略は、学生の解決策¹³に基づいて構築された説明を提供し、学生が生み出した解決策のアフォーダンスと限界に関するフィードバックを与えながら、学生が関連する機能に焦点を当て、自分の知識²⁰のギャップを評価するのに役立ちますが、最初の問題解決段階が完了した後です(学生の典型的な解決策からの足場の例については図3を参照してください)。

これら2つの戦略、対照的なケース、学生の解決策に関する指導の構築に関する文献のサポートを考えると、実際の教育実践におけるPS-Iの組み込みを促進する際にそれらを考慮することが重要です。これが私たちのプロトコルの最初の目標です。このプロトコルは、これら2つの原則を組み込んだPS-I介入の材料を提供します。これは、適応可能でありながら、統計的変動に関する授業のために文脈化されるプロトコルであり、一般的にPS-I²⁹の文献の対象集団である大学や高校生にとって非常に一般的なレッスンである。最初の問題解決段階は、各国の所得分配のための変動性対策を発明することで構成されており、これは多くの学習分野の学生になじみのある議論の余地のあるトピック³⁰ です。次に、この問題の解決策を実際の例で学び、学生が作成した共通の解決策と組み込まれた実践問題を取り入れた講義のために教材を提供します。

私たちのプロトコルの第二の目標は、PS-Iの実験的評価を教育者や研究者が利用できるようにすることです。しかし、この実験的評価の条件は、変更に柔軟です。このプロトコルに記載された実験的評価は、一つのクラスの学生がPS-I条件の教材または直接指示条件の材料を同時に割り当てることができるので、通常のレッスンで適用することができる(図4)。この直接的な指導条件は研究や教育のニーズにも適応可能であるが、当初のプロトコルで説明したように、学生は、作業例を用いて目標概念に関する最初の説明を得ることから始まり、この知識を実践上の問題(PS-Iの学生が最初の問題に費やす時間を補うためにこの条件でのみ提示される)と、講義²³で統合する。潜在的な適応は、講義から始めて、問題解決活動を行う学生を持つことが含まれます, PS-I条件^{7、13、19、26}のためのより良い学習につながっているPS-Iを比較するための典型的な制御条件である。あるいは、制御条件は、最初に提案されたよりも直接的な指示アプローチのより単純化されたバージョンであるが、文献でより一般的であり、様々な結果をもたらし、PS-I^15、24、およびこのタイプの直接指導条件^14、26からより良い学習を示す他の研究を伴う講義段階に続く、作業例の探求に減らすことができる。

最後に、プロトコルの第3の目標は、異なる素因と認知能力を持つ学生がPS-I¹⁵からどのように利益を得ることができるかを評価するためのリソースを提供することです。これらの素因の評価は、一部の学生がSTEMコースでしばしば持っている否定的な素因と、場合によってはPS-Iがまだ否定的な反応を生み出すことができるという事実を考慮する場合に特に重要です¹⁴.しかし、これに関する研究はほとんどありません。

一方で、PS-Iは単なる正式な知識ではなく、個々のアイデアとの学習の関連付けを容易にするので、PS-Iは、低い学問レベル、能力の低い感情を持っている人、または主題^13、27についての低いモチベーションを持っている学生をやる気にさせるのを助けることができると仮定することができます。ある研究は、習得志向の低い学生、すなわち、個人的な学習に関連する目標が少なく^、27を学ぶ動機が高い学生よりもPS-Iの恩恵を受けていることを示した。一方、PS-Iに関わる際に、他のプロフィールを持つ学生が困難に遭遇する可能性があります。具体的には、メタ認知はPS-I31において重要な役割を果たしており、メタ認知能力の低い学生は、知識のギャップを認識したり、関連^{するコンテンツを}見極めるのが困難なため、PS-Iの恩恵を受けなくなる可能性がある。また、PS-Iの初期段階は個々のソリューションの生産に基づいているため、能力が低く、特定の状況で様々な応答を生み出すのが困難な学生は、他の学生よりもPS-Iの恩恵を受けにくいかもしれません。プロトコルは、これらの素因を評価するための信頼性の高い機器を提示します (表 1) 他のものが考慮される場合があります。

要約すると、このプロトコルは、PS-I文献の受け入れられた原則に従うPS-I介入の実施を教育者および研究者が利用できるようにすることを目的としている。さらに、このプロトコルは、この介入の実験的評価を提供し、学生の認知的および動機付けの素因の評価を容易にする。これは、新しい技術や特定のリソースへのアクセスを必要としないプロトコルであり、研究や教育のニーズに基づいて変更することができます。

Protocol

このプロトコルは、人間との研究のためのヘルシンキ倫理原則の宣言に従いますが、これらの原則は、教育32の実際の設定内の研究を統合する追加の困難に適用されます。具体的には、学習条件の割り当ても参加の決定も、学生の学習機会に影響を及ぼす可能性はありません。また、評価を担当する教員であっても、生徒の機密性や匿名性は維持されます。議定書の目的、?…

Representative Results

このプロトコルは、能力の感覚、習得的アプローチ目標、メタ認知、および発散思考の観点から学生の素因の尺度を除いて、以前の研究23で十分に実施された。 これらの素因に対処するために、このプロトコルには、以前に検証され、高いレベルの信頼性を示しているメジャーが含まれています (表 1)。 PS-I条件の発明?…

Discussion

このプロトコルの目的は、実際の教室のコンテキストでPS-Iアプローチの実装と評価に研究者や教育者を導くものです.いくつかの以前の経験によると、PS-Iは、学生^19、21、24の深い学習とモチベーションを促進することができますが、異なる能力と動機付けの素因を持つ学生の有効性についてのより多くの研究が必要です^14,…

Materials

SPSS Program	International Business Machines Corporation (IBM)		Other programs for general data analysis might be used instead
PROCESS program	Andrew F. Hayes (Ohio State University)		Freely accesible at: http://www.processmacro.org. Other programs for mediation, moderation, or conditional process analyses might be used instead
Cognitive Competence Scale in the Survey of Attitudes towards Statistics (SATS-28)	Candace Schau (Arizona State University)		In case it is used, request should be requested from the author, who whold the copyright
Mastery Approach Scale in the Achievement Goal Questionnaire-Revised	Andrew J. Elliot (University of Rochester)		In case it is used, request should be requested from the author
Regulation of Cognition Scale of the Metacognitive Awareness Inventory	Gregory Schraw (University of Nevada Las Vegas)		In case it is used, request should be requested from the creator