研究課題/領域番号 |
20K03079
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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研究機関 | 大阪工業大学 |
研究代表者 |
井上 明 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (50331658)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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キーワード | PBL / アクティブラーニング / デザイン思考 / チェンジメーカー / アクティブ・ラーニング / 社会実装 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、チェンジメーカーを体系的な学びで育成するアクティブ・ラーニングメソッド「ReBaLe(レバレ:Reverse&RedesignBased-Learning)」を提案する。ReBaLeは「ばらす」「わかる」「まねぶ」「創る」の4Stepで活動を進める。IoTシステムや製品などを学習テーマに,その仕組みや機能を「ばらす」で技術と仕組みが「わかる」。次に,理解した基礎知識を使ってプロトタイプ作成で仕組みを真似て学ぶ「まねぶ」。獲得した知識を活用し新たな課題解決を提案する「創る」を行う。この活動から、社会課題解決を生み出すチェンジメーカー育成の体系的アクティブ・ラーニング手法を実現する。
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研究実績の概要 |
本研究は,チェンジメーカーを体系的な学びで育成するアクティブ・ラーニングメソッド「ReBaLe(レバレ)」を提案するものである.2020年度から2021年度の期間で以下の研究を実施した. 1)ReBaLeでのアイデア創出活動を支援するデジタルテーブルの試作.2)ReBaLeの活動を支援するアイデア創出支援アプリケーションの開発.3)アイデア創出の一つとしてAIの仕組みをReBaLeの活動である「ばらす」「わかる」「まねぶ」「つくる」ことができるアプリケーションの開発.4)複数人でのアイデア創出活動を支援するアプリケーションの開発.5)理系学生へのReBaLeの実践.
2022年度は,以下の研究を実施した. 1)高校生へのReBaLeの実践.神奈川工業高校の高校生に対し,ReBaLeの活動をおこなった.これまで理工系大学生を対象に実施してきたReBaLeが,高校生の学習活動にも適用できることが明らかになった.2)ReBaLeの活動を支援するアイデア創出アプリケーションの開発.2021年度までの研究で開発したアイデア創出支援アプリケーションは,アイデア創出の際に提供する情報の提供が少ないという課題があった.その改善として新たなアプリケーションの開発をおこなった.新しいアプリケーションは,機械学習を用い,考えたいキーワードを入力すると,WebページやWikiなどの情報をベースにしたコーパスから,アイデアをさらに広げるきっかけになるような複数のキーワードが自動的に表示されるシステムである.本システムの実現により,個人では思いつかないような新たなアイデアのきっかけを提供できる可能性がある.2023年度に,本システムを実際のReBaLeでの活動に用い,システムの効果を検証する.3)理系学生へのReBaLeの実践の継続.理系学生へのReBaLeを2022年度も実施し学習効果の経年変化を検証した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初の研究計画では,文系学生向けReBaLe,高校生を対象としたReBaLe,社会人対象ReBaLeを計画していたが,新型コロナ感染症の蔓延などの理由から,2022年度は高校生を対象とした活動は実施できたが,受け入れ側の新型コロナ感染症対応の差異により,それ以外の組織との活動ができなかった.
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今後の研究の推進方策 |
昨年度の研究推進方策に記載した内容とほぼ同一の報告になるが,新型コロナの感染症等の影響により,以下のように研究計画を一部変更する.
当初の研究計画では,対象を文系大学生,高校生,一般社会人を予定していたが,対象を高校生,および,自身が所属する大学の理工系大学生に変更する.
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