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近年の教育研究では「計算機科学者のように思考する」ことを意味するComputational Thinking (CT)に注目が集まっている．CTに唯一の明確な定義はないとされるが，「（人間と計算機を含む）情報処理エージェントが効率的に実行可能な形式で解法が表現されるように，問題と解法を定義する思考過程」という説明で概ね了承されている．情報分野の専門家に限らず，CTは問題解決一般において，誰にとっても重要なスキルとなっている．国内外におけるCTの育成は初等中等教育が対象の中心となっているが，高等教育を対象としたCTの育成方法も必要であると考えられる．本研究では，高等教育を対象として，人間の問題解決を再現する計算機モデルを構築することを通じた学習者のCT促進のフレームワークと，学習支援手法の考案を行う．これは，認知科学の分野において計算機科学者が実践してきたアプローチである．
2022年度においては，2021年度に設計，実装した学習支援システムを用いた学習を，実際の授業に適用した．まず，一般大学生を対象とする情報リテラシーの授業において，問題解決の計算機モデルの構築を低負荷で経験する学習を展開した．前年度までに判明した問題に基づき，モデル構築の際の問題表現理解の支援を補強した上で問題解決を分析する意味とそのためのスキルの重要性に気付かせる取り組みを行った．さらに，認知科学の授業において，人間を対象とする心理実験と計算機モデルによるシミュレーション実験を併用する学習を展開した．系列位置効果を題材に，人間の行動の背景にあるメカニズムを探求させる取り組みを行った．
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