| 研究課題/領域番号 |
23K12798
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
長沼 祥太郎 九州大学, 未来人材育成機構, 講師 (40826096)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 学習理論 / GPT / 授業デザイン / 大学教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
FD(教育研修)やプレFDなどの教育スキル向上の機会では、分野固有の学習理論の提示はほとんどない。大学教育の更なる質向上のためにも、 各分野で使用可能な学習理論を同定していくことは重要な研究課題である。 本研究では、すでに提案されている様々な学習理論をガ イドマップに整理する。このマップを現在のFDやプレFDに組み 込むことができれば、一般的な学習理論を超えて、分野固有の学習理論に則った授業をデザ インし、授業の質の向上を実現することが期待できる。以上から、申請者は既存の学習理論を整理することを通して、大学教育の授業デザインに有用な学習理論のガイドマップを開発することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、次の3点を明らかにすることを目的としていた。（１）教育学の諸分野では、どのような概念理解の学習理論が提案されてきたか、（２）それらの学習理論はどのようなガイドマップとして整理することができるか、（３）学習理論ガイドマップを利用することで授業デザインはどのように変わるか。
これに対して、4年間の計画を以下の通り定めていた。令和5-6年度【研究1：複数分野における学習理論の整理】、令和7年度【研究2： 学習理論ガイドマップの提案】、令和8年度【研究3：学習理論ガイドマップの有用性と限界の検討】である。
この間、2023年にOpenAIがユーザーによるカスタム可能なGPTsという機能をリリースしたため、本研究における最終成果物であったガイドマップではなく、GPTを最終成果物として構想し直し、分野をSTEM分野に絞った上で、STEM Teaching and Learning Theory GPTの開発を行い、エキスパートによる評価を行った。すなわち、研究1-3までの研究をすでに部分的に行っていることになる。
この成果は、2024年6月にシンガポールで開催予定の国際学会であるInternational STEM Education Conferenceでの発表としてアクセプト済みである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
【研究実績の概要】で示した通り、4年かけて行う予定であった本研究において、研究1-3までの研究をすでに部分的に行っており、研究発表の予定もすでにある。また、最終的な成果物として、申請書執筆段階では構想していなかったGPTを見据えたこともあり、当初の計画以上に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、デルファイ法等を用いて、それぞれの分野における固有の学習理論に関しての情報収集を徹底的に行う予定である。これらの結果集まった学習理論の情報をGPTに追加していくことで、現在は一部の分野（すなわちSTEM）にしか対応していないGPTを、特に人文社会科学系の分野の学習理論の知見を加えることで、より発展させる。
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