- 学習促進のためのAI活用技法
- AIチューター：知識増加
- AIコーチ：メタ認知向上
- AIメンター：バランスの取れた継続的なフィードバック提供
- AIチームメイト：協調的知性を高める
- AIツール：学習者のの成績向上
- AIシミュレーター：練習を支援
- AIスチューデント：理解度をチェック
- 学生がAIのアウトプットを受動的に受け入れるのではなく、批判的に評価し、問い直競るよう指導する
- AIツールを使うリスク
- 混同：誤認や幻覚といわれる現象に伴う、もっともらしい出力
- バイアス：学習の際の入力情報の偏り（修正者の偏った訂正も含む）
- プライバシー：ユーザの入力情報が学習に使われる懸念
- 指導：授業で学んだことを損なう懸念
- メンターに使う
- メンターの役割を定義するプロンプトを入力
- 段落ごとに文章を入力してフィードバックを得る
- プロンプトを作る際は、役割、ゴール、段階的な指示、学生の特徴（初学者であるなど）、制約（提案はしても修正はしないなど）を入れる。
- チューターに使う
- コーチに使う
- Oral history interview：複数のインタビューセッションで構成される長時間インタビュー＝広い文脈でセンスメイキング経験に焦点化するため
- 6人の大学上層部に3～4時間インタビュー＋大学文書・大学新聞・学内誌
- 主なアイデンティティ
- 1880-1960＝自律性（宗教法人からの自由、社会が運営する大学）
- 1960-1970＝効率性→評議会と執行部の間で軋轢が続く
- 1980-1990＝リーダーシップの時代（大学予算の大幅削減）
- 1997-＝再度自律性？→信頼ベースのアイデンティティとNPM型管理の間で揺れる
- thriving student＝intellectually, socially, and emotionally engaged in their college experience
- academic thriving＝positive engagement in one’s own learning, with the ability to overcome challenges to accomplish educational goals (Schreiner 2010)
- Academic determination＝students’ ability to regulate their own learning and overcome challenges to accomplish academic goals
- →academic determination
- investment of effort (IE)
- self-regulated learning (SRL)
- environmental mastery (EM)
- goal directed thinking (GDT)
- → engaged learning
- meaningful processing (MP) of course content
- focused attention (FA)
- active participation (AP)
- 授業アンケートの問題：気まぐれ、差別的、懲罰的という実証(Heffernan, 2023; Weaver et al., 2020) → 指導の質を測る尺度としての学生評価から遠ざかる（Flaherty, 2018）
- 授業アンケートの効果：平均との比較、教員間の比較を可能にした（コース、学部、学科、キャンパス間で）
- →すぐに有用性よりも弊害が大きいと認識される（教員の更新が学生に委ねられる）
- もちろん学生の声は重要
- 一方、成績とフィードバックには相関がある（Hammer et al., 2018）
- 教員や授業の質を測る尺度として学生の声に過度に依存することは危険ではないか？
- →教員の成長と授業設計・実施に関する有効で信頼できる評価基準が必要→ピアレビューで行うべき
- 米国ではテニュア審査において学生評価よりピアレビューが重視されるようになっている（Cosser, 1998）
- 評価者も被評価者も省察と成長の機会にすることができる。
- ただし、その実施方法の設計が重要（特に評価者のトレーニング）
- 伝統的なピアレビュー＝授業見学
- 当該授業がレビューの範囲を限定してしまう
- 実施は容易
- 学生の反応に関するレビューが中心になりがち
- 非同期オンライン授業でどう実施するか？
- LMS内の資料・課題・活動に注目する＝スナップショットよりより多くの側面を見ることができる
- オンラインの場合、授業設計（教材の明快さ、重要情報の提供やアクセスなど）のレビューが中心になる
- 一方で、学生参加の視点は弱くなる、議論のポスト数などを数えがち（＝静的な評価になりがち）
- 授業評価の15観点はモダリティを問わずあてはまる（Berk 2018）
- STUDENTS
- 1. Student End-of-Course Ratings
- 2. Student Midterm Feedback
- 3. Student Exit and Alumni Ratings
- 4. Student Outcome Measures
- INSTRUCTOR
- 5. Self-Ratings
- 6. Teaching Scholarship
- 7. Teaching Awards OTHER FACULTY
- 8. Peer Classroom Observations
- 9. Peer Review of Course Materials
- 10. External Expert Ratings
- 11. Mentor’s Advice
- 12. Video Classroom Review
- 13. Teaching/Course Portfolio Review
- ADMINISTRATOR
- 14. Administrator Ratings
- EMPLOYER
- ピアレビュープロトコルの提案：Fletcher（2018）、Mazurek et al.（2021）、Incecay and Dikilitas（2022）
- フィードバックは、直接指導、タイムオンタスク介入、習得学習、問題解決介入よりも効果的
- フィードバックは期待値と比較してどうだったかの情報を含まないといけない（よく頑張った、次は何する？はフィードバックではない）
- フィードバックインスタンス：学習者が知識やスキルを示す際に受け取る応答（＝学習目標との比較情報、目標から外れている場合に次に何をするかの方法を提示）
- フィードバックエクスペリエンス：授業期間中のフィードバックインスタンスの全体
- フィードバックを分析する6つの視点：
- 頻度：最終成績が出る前に学生が受け取った回数
- 適時さ：課題提出からフィードバックまでの平均日数
- 内容：無作為抽出で内容が学生の挑戦と学習成果をつなげているかを3段階評価
- 間隔：課題間の平均日数
- 個別化：無作為抽出で学生ごとに内容がカスタムされているかを確認
- 信頼性：授業期間中に受けたフィードバックが役に立ったかの学生評価（教員ではなくピアフィードバックを使った授業で下がりやすい）
- これらを複数開講科目間で比較するとおもしろい
- Quality Mattersルーブリック：オンラインコースを評価する有名な枠組み
- 反転デザイン自体は学習効果に確実なインパクトはない、むしろフィードバックの質次第
- 学習者のフィードバック体験が、授業の質を比較的正確に予測できる指標→ルーブリックで見る
- 授業の質はどう評価すればよいのか？（アンケートや相互観察に依存しがち）
- まず何を評価するかを決めないといけない
- 教育が、学習者の知識・スキル習得、行動修正の支援なら、それを実証しないといけない
- ↑ただしそれほど単純ではない：学習者の事前準備・事前知識・事前経験、教室内外の社会的相互作用・環境的相互作用、認知発達、学習嗜好などがすべて関与するため
- 教育の3知識（Pallas et al., 2017）
- Content knowledge
- general pedagogical knowledge：広く使える教育的知識
- content pedagogical knowledge ：特定授業の教育的知識（学生の既有知識、スレッショルドコンセプト）
- 授業の評価で1つめは考慮されても、残りが考慮されない
- 効果的な教育のための18の教育の役割・態度・行動（Arreola, 2000; Franklin, 2001; Seldin, 2000）
- これをルーブリック化することで、FATE（framework for assessing teaching effectiveness）を作る
- FATEに沿ってティーチングポートフォリオを作成し、評価する
- FATEに沿った授業観察の観点：授業の構造と構成、指導戦略、授業内容、ファシリテーション・スキル、発問と応答、クラスの雰囲気、プレゼンテーション・スキル
- なぜ大学は他律的な自律化現象が起きるのか？：2要素がある
- 自らの経営改革において大学は主体か客体か？
- 経営改革の目標設定から目標達成のプロセスのどこの担うのか？
- →大学は改革の客体（政府が目標設定をする）・行為の主体（所与の目標へ自己同一化に自発的に励む）
- ここでの自律は自動的・自発的
- 基盤経費削減→競争資金申請せざるを得ない状況を作る
- 資金援助プログラム立案→政府側の期待する大学像を条件とする助成
- 自律的大学という目標への自己同一化に自発的に励む
- 他律的な自律化は規範的で認知的な組織現象＝分析モデルを社会学的新制度論に求める
- マイヤー社会学：組織構造の形成にあたり、制 度的環境が重要な役割を演じていること を体系的に論じた研究
- →（現象学的社会学の視座に準拠することで、生身の人間によって構成される社会を、外的刺激に対する機械的反応によって構成された無機質な物理システムとみなすのではなく、社会の文化的な価値規範に対する意味解釈から構成された有機的な認知システムとみなす）
- 大学経営の分析に有効なのか？
- なぜ高等教育分野で制度論研究は不活発なのか？
- マイヤー社会学の大学経営分析に用いる4つ
- マクロ的な管理制度が出現する背景と社会構造
- 命題1：所定の活動領域において合理化された制度的ルールが生じるにつれ、これらのルールを構造要素として組み込むことによって正式な組織は形成され、拡大する
- 命題2：社会が近代化されるほど、所与の領域における合理化された制度構造が拡張され、合理化された制度を含む領域の数が増える
- 教育組織に対する制度的管理の前提
- 命題6：制度化された組織は、内部管理者と外部の構成員の両方が、検査と評価を最小限に抑えようとする（性善説的に見えるが、専門組織は評価が難しく曖昧な技術を用いるため）
- →専門職としての教育組織の評価には、制度的ルールの順守度という間接指標（形式合理性）を代用せざるを得ない
- →「信頼と誠実の論理」（専門職ならば誰もが誠意をもって行動することを信頼する原理）→制度化された組織については、評価が最小限にとどめられ、かつ儀式化する
- 制度的管理に対する教育組織側の適応戦略
- 命題3：自らの公式構造のなかに社会的に正当化(合法化)された合理的要素を組み込んだ組織は、正当性(合法性)を最大限にし、資源と生存能力を向上させる
- 儀礼：制度化されたルールが機能的に合理的で あるというのは神話、教育組織がルールに従う場合、それが機能的に有効か否かは重要ではない
- 制度的言説の物象化：儀礼性の真骨頂は、言語化された制度的ルールを、あたかも実在するかのごとく物象化してとらえ、組織内に機能や部門を形成する点（＝パッケージ化・ラベルづけ）
- 制度的管理に適応するための組織内戦略
- 命題4：制度化された組織において活動を制御し協調させようとする試みは、紛争と正当性の喪失につながるため、構造の要素 は活動から、そして互いから分離される
- 教育組織は資源を外部との交換に依存するオープン・システム
- →技術的な交換(サービス提供による顧客満足の確保)と政治的な交換(制度的ルールの順守による制度管理者からの正当性の確保)の二つの交換システム
- →教育組織はそれぞれの交換に適した組織構造を必要とする
- →ただし、両者はジレンマの関係
- →対応する課題に応じて組織構造を使い分ける（＝脱連結戦略）
- 80年以降の新制度論
- 制度的同型化論の精密化
- 組織フィールドとは、主要な供給者、資源や製品の消費者、規制機関、およ び同様のサービスや製品を生産する他の組織など、全体として組織生活の認 識された領域を構成する組織群を意味する（学校における構造の同質化は、複数の学校が同一の文化的影響を受ける社会空間（組織フィールド）のなかに存在したことで生じた）
- 強制的・模倣的・規範的の3つの同型化パターン
- 制度の持つ3機能＝規制的機能（各行為者がルールから逸脱しないための規制（制裁・報酬）の機能、規範的機能、認知的機能（規範だけでなく模範解答になる）
- 制度化のプロセス
- 合法化→権力化→神話化（約束事化）→正当化（社会道徳化）→シンボル化（物象化）→儀礼化→秩序化
- 国家と教育組織の関係：規範的交換→報酬的交換→強制的交換の順に重層的に併存する→教育組織の評価は機能的合理性の評価から文化的正当性への評価に変質する
- 90年代以降の制度改革は、専門職業的組織構造にあった大学を機械的組織構造に転換さ せるほどの政治的影響力を持った。
- 大学の質的な改善にむけて様々なルールを制度化→ルー ル順守を財政的援助の条件とする→大学は制度化されたルールを模範解答として参照する→指定された条件に自己の組織を同型化させる→大学組織に関する基礎的な知識を受容する必要性低下
- なぜセンター組織は頻繁に改組されるのか？
- 通常財源や学部教員からではなく、テンポラリな概算要求でないと、カネと人を手当できないという認識
- →その時々の高等教育政策の流れと当該大学のポジションを理解し、どのような教育が学生と社会、そして文部科学省に求められているかを企画立案して、 概算要求の計画書に書き込む
- →概算要求では、その教育に関する取組みを進めるだけの推進力を既に学内で準備しており、今後さらに充実させるために、足りない部分を要求していると文科省に捉えてもらえるよう、計画書を推敲
- →教育改革の推進機関となる、何らかの全学の組織があることが読み手の文科省にとって理解されやすいと認識（実際にそのように文科省とのヒアリングでもやり取りされていた）
- Newton（2000）のアメリカ一般教育モデル
- グレートブックスモデル：古典読み＋議論→人間存在の永遠の問いとそれへの応答に出会う
- ディシプリンモデル：専門の入門科目で構成
- 有能な市民モデル：21世紀世界に参加する知識・スキル・価値観の育成
- デューイ型：社会をよりよく変えるために必要な探究の習慣や態度を身につけた人を育成
- 有能人材型（コンピテンシー型）：生産的に活動するのに必要な特定のコンピテンシーを獲得する（＝目標を明確にし、成果を評価することを重視）
- 日本の大学教育の捉え方
- 専門職・職業教育モデル：医療者・教員養成
- 伝統的リベラルアーツモデル：ごく少数（グレートブックスモデル的？）
- ディシプリンモデル：研究大学によくある
- 有能人材型：教育重点大学によくある
- 戦後の一貫した課題＝専門主体の大学教育にいかに一般教育を根付かせ統合するか
- 学士力の土台＝AACUのEssential Learning Outcomes
- 知識、スキル、態度、統合的学習の4領域で構成（＝リベラル教育に取って不可欠な学習成果）
- 統合的学習＝一般教育・専門教育の枠を超えた学習＝キャップストーンプロジェクトなど
- ELOは専門教育を射程に入れていないが、全分野で経済的機会の入り口になることを目指したので、学士力に齟齬なく援用できた。
- 3ポリシーはCBEを促す推進力になった。←DPをコンピテンシーで作成するため←なのになぜCBEが根付かないのか？→有能人材モデルへの偏りと他のモデルとの葛藤があるため
- なぜDPは有能人材モデルに偏るのか？→グランドデザイン答申で人材＝経済活動の場で有能な人材が強調→ディシプリンモデルにとっては受け入れがたい葛藤→カリキュラムマップで教員の意識をDPに差し向ける→DP記述は抽象度が高すぎて解釈多用になる→ペーパーワーク化
- もともとコンピテンシーは、物質的な生活条件と生活の質が含まれている←ELOは統合があるから現実世界の課題に取り組むための行為にむずびつけることを重視した⇔日本の資質能力は経済発展のための人材養成を強調しすぎ
- ミネルヴァ大学で身につける4つのコア・コンピテンシー：批判的思考、創造的思考、効果的なコミュニケーション、効果的なインタラクション（＝4Cs）
- →これらを具体的なHCsにした：当初117個→79個
- 79の細分化は統合機会が何段階も設けられている
- ユニット（数コマ分）の終わりに統合（synthesis）の時間があり、複数のHCsを組み合わせて重大な重大な問い（Big questions）に取り組む（どうすれば世界の人々に食料を供給することができるのか？戦争は回避することができるか？など）。
- 質的研究の目的：現場や当事者の中で実際に「何が」「どのように」「なぜ」起こっているのかを探索すること。
- 質的研究におけるリサーチ・クエスチョン設定：「どうなっているか」という事象理解や問題探索に向けた問いを意識する（⇔「どうすればいいか」という問題解決に向けた問いはダメ）、「どのようにものごとが生じたのか」を問う（⇔「何が起こったか」に留まらない）
- 臨床研究のリサーチ・クエスチョン規準：FINER
- Feasible＝実施可能性がある
- Interesting＝興味深い
- Novel＝新規性がある
- Ethical＝倫理的である
- Relevant＝必要性がある
- GTA：(a)データに根ざして，(b)概念をつくり，(c)概念同士の関係性をみつけて，(d)理論を生成する分析手法
- 手順
- データ収集
- テキスト化
- 切片化＝言語データを文脈から切り離すことで，分析者が言語データから距離をとる
- オープンコーディング：（1）プロパティ(切り口・視点)・ディメンション(中身・内容)の書き込み、（2）ラベルづけ(データの簡潔な名前)、（3）複数のラベルを束ねたカテゴリーの生成
- 軸足コーディング：カテゴリー同士を関連付ける作業.パラダイム(状況・行為/相互作用・帰結)を用いて各カテゴリーを再統合する
- 選択的コーディング:：コア・カテゴリーに向けて各カテゴリーを関連付ける（コア・カテゴリー＝カテゴリーを統制して理論を生成する際の中心になるもの）
- ストリートラインの作成：カテゴリー関連図を作成→理論的サンプリングを新たに行う→全体像を把握するために，ストーリー・ラインを記述（ストー リー・ライン＝現象をカテゴリ―，ラベル，プロパティ，ディメンションを使って記述したもの）
- M-GTA：データの切片化をせず，オープンコーディングと選択的コーディ ングのみを行う
- 手順
- 切片化の代わりに，「分析ワークシート」を作成
- 1概念につき 1 ワークシート（言語資料中に数ページにわたって述 べられている事柄を一つの意味として解釈することもある）
- 分析ワーククシート：概念名（ヴァリエーションの記述を束ねる上位の概念）、定義（どのようにデータを解釈したか）、ヴァリエーション（記述の抜出）、理論的メモ（プロセスで気づいたこと、考えたこと、採用しなかった解釈などを記入）
- 各概念を関連づけカテゴリーと結果図を生成
- コア・カテゴリーがみつからなくても，カテゴリー間の関係性を把握し，全体を説明する
- 無理に概念同士を結び付けないことが重要、結び付けに不足するデータは理論的サンプリングにより追加し，結果図にまとめる
- ストーリーラインの作成：分析結果を生成した概念とカテゴリーだけで簡潔に文章化
- Steps for Coding and Theorization
- 手順：分析フォームの中にセグメント化したデータを記述し，そのそれぞれにコーディングを行う
- テクストの中の着目すべき語句
- テクスト中の語句の言い換え
- それを説明するようなテクスト外の概念
- 前後や文脈を考慮してテーマ・構成概念，及び 疑問・課題の順にコードを考えて付す
- テーマ・構成概念を紡いでストーリー・ラインを記述し，そこから理論を記述
- 主題分析：「こうしなくてはならない」という絶対的な枠組みはなく，自由度が高い手続き
- 演繹的に既存の理論やコードを当てはめる方法，帰納的にデータからコード・カテゴリーを生成する方法，その両方を取り入 れたハイブリッドアプローチがある
- テキストデータに内容を代表する短い言葉をつけ(ラベル)，具体から抽象へとコードを階層的にまとめていき，生データの分量を縮小していく作業を行う
- コーディングユニットに関しても規定はなく，インタビューガイドの各質問、 1段落、1文など自由に研究者が設定できる
- 生データからリサーチ・クエスチョンに関連があると思われる語やコンセプトを探していく方法とリサーチ・クエスチョンにかかわらず，重要と思われる語やコンセプトを探していく方法がある
- 手順
- インタビューデータ(逐語録)をコーディングする＝逐語録を何度も繰り返して読んでからコーディングを開始、極力短い単語や語句を用いてラベルを付す（初学者は生データの言葉をそのまま使ってコーディングの第一段階を進めるとよい）
- 複数の逐語録から類似したコードでまとめるコードブックを作成する＝ラベル，明確な定義(ラベルの説明)，取り入れ条件，除外条件，肯定的・否定的な具体例を記述する
- コードやカテゴリーの関連性を眺めて，その事象のパターンを説明するテーマを生成
- アクティブラーニングを受け入れられない理由
- 楽をして卒業したい
- 心的な問題による配慮が必要
- 講義形式を好む
- 人前で話すことが苦手・面倒
- 参加者同士のコミュニケーション不全
- グループ学習にどのように関わったらよいかがわからない
- 自己肯定感・自己効力感の低さから参加できない
- 地蔵＝グループ活動の場に入るが自分から動かない、場を乱すこともしない
- 失敗マンダラの知見
- 学生問題：知識技能不足（思考訓練不足、リーダー技能不足、議論前提知識不足）、目的喪失（不挑戦、他事優先、怠惰、愛着）
- 結果問題：パフォーマンス低下（グループワーク無機能化、成果物水準低下）
- 意図的フリーライドと意図しないフリーライド
- 思考が活性化する前に一部の学生に発言が取られ、思考や活動が止まること
- 参加はしたが貢献した実感が得られにくい
- なぜ課題につまずくのか
- 課題に対する正解を探す（＝提案が浮かばず地蔵化する）
- 集団浅慮（＝浅い提案にすぐ同意する、結論を優先する）
- 自己周辺化感覚・苦手な人の回避（ガツガツ学生の回避）
- 地蔵化＝対人リスク回避
- 自らグループと距離を取る
- 自分が周辺に追いやられる
- 他のメンバーがだんだん中心となることで自分の発言優先度が低くなる感覚
- →いずれも心理的安全性不足に起因する
- 自己原因性の喪失感覚：自分があれこれ試みたところで、それほど大きな有意味な変化をもたらさないだろうとう感覚＋チームで話がまとまりかける・プレゼンまで時間がない→地蔵化
- 学生として入学段階で身に付けていることが求められる資質・能力等をどのような基準・方法によって評価・判定するのかについても「入学者受入れの方針」において具体的に示すことが求められる
- →資質・能力等が評価・判定できるよう、一般選抜、総合型選抜、学校推薦型選抜の組み合わせや、受験教科・科目、面接など具体的な評価・判定の基準や方法など、選抜方法や基準等について定める
- →当該資質・能力等と具体的な評価の方法との対応関係を明らかにした表を作成
- 入学後に専攻が決められる仕組み（LS）→選抜も大括りに
- 簡素化と合理化⇔多様化が不十分なら改善
- マージナル大学論の前提：多様化する学生をありのままに正面から観察している＝伝統的な大学・大学生像で把握し得ない変化を把握するための新しい準拠枠組みがマージナル大学という概念
- マージナル大学の教員もノンマージナル大学観を持つ（見たくない学生は見ない）
- 多様化度合いを測る3軸：
- 基礎学力の定着度合い：1＝中学卒業レベル担保できない、2＝ある分野が壊滅的
- 発達・成熟の度合い：大人の付き合いができない、適切な距離がとれない
- 社会階層：親のSES、第1世代
- マージナル大学の教員：研究者としての実存にこだわることなく、学生のわからなさにとことんまで付き合うべき
- まともな就職に必要なのは、具体的職業能力ではなく、基礎能力（＝SPIで測る内容）
- 小・中・高の学びをむすぶ学力20の指標
- 国語基礎能力
- 教育漢字(小学校で習う1006字の漢字)の90%を読み，80%を書くことができる
- 適度な速さと大きさでノートに文字を書くことができる
- 主語・述語がわかり，助詞が使い分けられる
- 動詞・名詞・形容詞を見分けることができる
- ローマ字の読み書きができる
- 国語教養
- 名作と言われる文学・伝記・科学的読み物を年に2冊は読んだ経験がある
- いくつかの詩歌・諺などを暗唱した経験がある
- 国語辞典・漢和辞典を使い，未知の語句を調べることができる
- コミュニケーション能力基礎
- あるがままの事実を時間的経過をたどって書き綴ることができる
- 一定の分量の話を整理し，人に伝えることができる
- 計数能力基礎
- 四則計算がよどみなくできる
- 基本的な単位換算ができる
- 基本的な図形が見分けられる
- 時間・距離の目算や概算ができる
- 割合(比・歩合・百分率)の意味がわかる
- 社会理解基礎
- 地図の上で東西南北をたどり，簡単な略図を描いて道案内ができる
- 日本列島のおおよその形を描き，都道府県の位置がわかる
- 代表的な世界の国々の位置が予想できる
- 学習習慣
- 家庭学習(最低1時間)が習慣になっている
- 学習用具の使い方に習熟している
