2014 Fiscal Year Annual Research Report
直感的問題発見とピアレビューのスキルを高めるアカデミックライティングの学習環境
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24501147
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
鈴木 聡 成蹊大学, 理工学部, 助教 (70516377)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 宏昭 青山学院大学, 教育人間科学部, 教授 (50192620)
杉谷 祐美子 青山学院大学, 教育人間科学部, 准教授 (70308154)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | アカデミックライティング / ピアレビュー / ピア学習 / CSCL / 協調学習 / 反転学習 / 組合せ最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，アカデミックライティングにおける文章を書く以前の問題設定場面を中心として，ピア学習を通してフィードバックの送り手が得られる効用に着目しながら，ライティングの質を高めるための学習場面の基礎検討，ならびに学習環境の構築を推進してきた．文献調査や読解を通して問題に対する理解や考察を深め，学習者自身の問いと主張を構築し，文章に反映させる一連のプロセスの中で他の学習者との相互作用が有用であることは多くの研究が示してきたが，本研究課題では特にフィードバックの送り手に焦点を当ててきた．
平成26年度は，質のよいピアへのフィードバックを送ることがライティングの質を高めると考え，ピア学習を含む授業実践における学習過程の分析を行った．理工系の大学生を対象に開講されたコンピュータシミュレーションの授業においてピア学習とライティング課題を組み込んだ．この際，ピア学習の質を高めるため，個々の学習者の学力に基づき，毎回異なる学習者とペアが組まれるようなペア編成，ならびに過去ペアを組んだ相手や普段からよく話す友人同士が近くに着席し，ペア以外の学習者の教え合いも行える座席配置を求める最適化アルゴリズムを開発し，この解に基づくペア編成・座席配置のもとピア学習を進めた．また反転学習を導入し，学習管理システム（LMS）上で学習者は基礎的な内容について事前学習を行い，これを踏まえ応用的な内容を扱うピア学習に臨んだ．学習記録はすべてLMS上に残したため，LMSのログや事後の質問紙調査の分析を行い，授業時間外での事前学習を十分に行い，ピアに教える機会の多かった学習者ほど質のよいライティングが行えていたことが示唆された．本授業実践では事前学習に依存した学習環境であったためその影響があったことも考えられるが，質のよいピアへのフィードバックを行う準備が事前にできていることが重要であることが考えられる．
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