| 研究課題/領域番号 |
20K03160
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
寺尾 敦 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (40374714)
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| 研究分担者 |
伊藤 一成 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (20406812)
宮治 裕 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (30255236)
飯島 泰裕 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (50262548)
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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 |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 学習環境デザイン / デザイン原理 / 個別最適な学び / 協働的な学び / 主体的・対話的で深い学び / 個別学習 / 協調学習 / オンライン授業 / AI / ChatGPT / メタバース / レポートライティング / 深い学習 / 学習管理システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の教育実践と研究には、個別学習と協調学習という、一見したところ対立する２つの流れがある。これらの統合は重要な研究課題である。本研究の基本的な「問い」は、個別学習と協調学習を連携する学習環境デザインはどうあるべきか、というものである。
本研究の目的は、個別学習と協調学習を連携させて、深い学習をもたらす学習環境のデザイン原理を明らかにすることである。本研究の学術的独自性として、(1) 個別学習と協調学習という一見対立する２つの学習の連携を目指していること、(2) 学習環境のデザイン原理を明らかにしようとしていること、(3) 教育実践と研究とが結びついていること、の３点が挙げられる。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、個別学習と協調学習を連携させて、深い学習をもたらす学習環境のデザイン原理を明らかにすることである。授業を協調学習の場として、その前後に個別学習を行うデザインを基本とした。こうした実践からいくつかのデザイン原理が得られた。
プログラミングでは、テキストを補うウェブ教材によって、教員による講義をほとんど行わずに個別学習が可能であることが明らかになった。協調学習との連携は今後の課題である。
AIとの協調学習として、ChatGPT との哲学的対話によって思考を深めることを試みた。対話は常にうまくいくわけではなかったが、思考の整理や深まりを促したと考えられるものもあった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「個別最適な学び」と「協働的な学び」をどのように結びつけるかは、学校教育だけでなく、高等教育でも重要なテーマである。本研究が提案する、個別学習と協調学習を連携させて深い学習をもたらす学習環境のデザイン原理は、授業をデザインする指針とできる。
コロナ禍でオンライン授業が行われるようになり、オンラインでの個別学習および協調学習についての研究が必要とされた。本研究では、教科書を補足するウェブ教材を提供することで、教師による講義がなくても学習が進められることを示した。
生成AIとの協調学習は今後重要な研究テーマとなるだろう。本研究では、生成AIとの哲学的対話によって思考を深められる可能性を示した。
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