北信越地区

教育システム情報学会 2014年度学生研究発表会

アクティブラーニングにおける学生の授業参加行動の分類

Classification of class participation behavior of students in active learning
中町望 ∗1 ，中平勝子 ∗1 ，北島宗雄 ∗1

Nozomu Nakamachi, Katsuko T. Nakahira, Muneo Kitajima∗1∗1

長岡技術科学大学,

Nagaoka University of Technology,

E-mail: s133366@stn.nagaokaut.ac.jp
あらまし: 近年，仕事や生活における問題解決に主体的に対応できる人材育成の一手法として，教育の改善が課題となっている．問題解決を主体的に対応するためには，知識の記憶のみならず，活用できることが重要である．そうした教育を行うためには，学生の知識に関する状態を把握することが必要である．そのため，アクティブラーニングを取り入れた講義の参加行動分類フレームワークを構築および評価基準の試作を行った．
キーワード: アクティブラーニング，ジェネリックスキル

1 はじめに2 学生の授業参加における知識獲得過程

我が国では，グローバル社会において競争力が低下す学生が講義に参加する際，図 1 に表される GS の構る中で，様々な場において教育改革の必要性に関する議造を経て講義内容から知識を得る [3]．第一階層である論が行われている．今後成長力を高めていくためには，講義内容は，学生が情報を得るためのソースを示す．第物事に主体的に対応できる人材の育成が重要であり，学二階層は視覚や聴覚などを通して，講義内容を情報へと士課程教育のアクティブラーニングへの質的転換など，変換するプロセスを示す．第三階層である収集のプロ

大学における教育システムの改善が喫緊の課題となっセスは，暗記や質問，自ら調べるなどの情報収集行動にている [1]．アクティブラーニングとは，教員による一当たる．このプロセスでは，情報収集力とリテラシー，方向的な講義形式の教育とは異なり，学修者の能動的な情報吸収力が必要である．第四階層である構成のプロ学修への参加を取り入れた教授・学習法の総称である．

セスは，収集した情報をいくつかの例や情報に適用，構学修者が能動的に学修することによって，認知的，倫理成し，単なる情報から将来的に利用可能な知識を生み的，社会的能力，および，教養，知識，経験を含めた汎出す．このプロセスでは，構成力，知識表出力が必要で用的能力 (ジェネリックスキル : GS) の育成を図る [2]．

ある．

本稿では，アクティブラーニングを取り入れた講義型授

3 授業参加行動分類フレームワークの作成業を担当する教員に学習者の状態をフィードバックす渡辺ら [4] は，GS 評価フレームワーク作成のためることで，アクティブラーニングの実施状況を適切に把の調査法に，認知的クロノエスノグラフィ (Cognitive握し授業設計を効果的に行えるようにすることを目的

Chrono-Ethnography : CCE) を用いた．本稿ではことして，授業参加行動を分類するフレームワークの構れを基に，行動の結果に影響を及ぼす要素の修正を行築，評価基準の試作を行った．
&い，図 1 の収集層の能力に相当する情報収集力，読み書き能力であるリテラシー，構成層の能力に相当する構成

力に，情報を収集する能動的/受動的態度として情報吸
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収力，収集した情報を活用可能な知識とするための能力"

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である知識表出力を加えた．表 1 に学生の能力とコン

テンツの最終受容形態の関係を示す．

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図1



4 授業参加行動分類フレームワークの適用

試作したフレームワークを用いて実際に授業参加行(-,-+

動の分類を行う．対象者として大学院共通科目である
認知科学概論を初めて受講する 72 名の内，出席率が 8

講義から知識を得る際の GS の構造

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教育システム情報学会 2014年度学生研究発表会

表1

北信越地区

知識構築の為の学生の行動と各レイヤーの関係 [3]

情報収集力

構成力

情報吸収力

知識表出力

高高高
高

内容の最終受容形態
高度知識低低高高/低高/低高高

高情報量の情報低低高低低低度知識低低高/低高高/低低高低低情報量の情報

コンテンツ

図2

質問欄タイプ分類のクラスタリング結果割以上である 28 名を選出し，講義は 1 回目から 12 回目までを対象とした．対象学生のミニッツノートの収容形態で表すと，α，β は全項目とも低能力でありコン集，授業参加行動分類フレームワークの適用を行った．

テンツを高度知識に変換したあとが見られず，コンテ

ミニッツノートとは毎回の講義の最後に記述する授業ンツまたは低情報量の情報にあたる．γ は構成力・リテ

内アンケートであり，記述内容は，「本日の講義で新しラシーは高能力だが情報収集力が低能力でコンテンツく得た知識を記入しなさい」(知識欄)，「本日の講義のを完全な知識に変換できておらず，低度知識にあたる．

内容、進め方、教材などに関して、質問、不明点、意見δ ，ε は全項目とも高能力でコンテンツを高度知識に変などを記入しなさい」(質問欄) である．まず，情報吸収換可能であり，高度知識または高情報量の情報にあた力と知識表出力の評価のため，知識欄との関係に着目しる．知識欄には毎回ほぼ全員の記入があり，クラスタリ質問欄のタイプ分類を行った．分類基準は，A:知識欄

ングの結果にはリテラシー・情報収集力といった知識欄に記述されている内容を用いた質問，B:知識欄に記述から判定する項目にも差が見られたため，ある程度の合されている内容を用いた感想，C:知識欄には記述がな理性が見られたと考えられる．

いが講義内容と関係がある質問，D:知識欄には記述が5 まとめと今後の課題ないが講義内容と関係がある感想，E:その講義回とは本稿ではミニッツノートを用いた講義型授業におけ無関係の質問，F:その講義回とは無関係の感想，G:無る授業参加行動分類フレームワークの構築，評価基準の記入の 8 通りとなっている．次に，クリティカルパラ試作を行った．授業参加行動パターンは，情報収集力・メータの評価基準を高，低の 2 段階で設定した．

構成力・リテラシーの観点から 3 タイプが実測により情報収集力 : 知識欄に記入された専門用語数で判定を確認された．今回は編集距離でクラスタリングを行っ行い，1 ミニッツノートあたりの平均が 3 以上の対象者たため，クラスタリング結果の α，β と δ ，ε に明確なを高とした．

差が表れなかった．今後はより精度を高くするため，質構成力 : 質問欄に記入された質問の内，専門用語を含有

問欄分類結果の重みを考慮する必要がある．

するか否かで判定を行い，含有する質問をした回が全講

参考文献

義回の 5 割以上の対象者を高とした．

[1] 文 部 科 学 省 学 修 環 境 充 実 の た め の 学 術 情 報 基
盤 の 整 備 に つ い て (審 議 ま と め)【 概 要 】http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/
gijyutu4/031/houkoku/__icsFiles/
afieldfile/2013/08/21/1338888_1.pdf(2014 年 7 月 13 日閲覧)[2] 文 部 科 学 省 用 語 集 http://www.mext.go.
jp/component/b_menu/shingi/toushin/__icsFiles/afieldfile/2012/10/04/1325048_
3.pdf (2014 年 7 月 13 日閲覧)
[3] Katsuko T. NAKAHIRA, Makoto WATANABE
and Muneo KITAJIMA, “Assessment of Developmental Stages of Generic Skills : A CaseStudy”, Proceedings of the 22nd International
Conference on Computers in Education, 200-205[4] 渡辺充，中平勝子，福村好美, “学生の行動観察を通したジェネリックスキル評価”, 教育システム情報学会 2013 年度学生研究発表会

情報吸収力 : 知識欄に記入された名詞，形容詞，動詞の合計数の 1 ミニッツノートあたりの値が 10 以上，または質問欄分類の質問行動に当たる A，C に分類された割合が５割以上のどちらかを満たす対象者を高とした．
知識表出力 : 質問欄分類の知識欄に記入された得た情報に関する質問，意見，感想にあたる A，B を，収集した情報を適用，構成し知識化する行動とし，その分類された割合が 5 割以上の対象者を高とした．
次に，質問欄タイプ分類結果を編集距離でクラスタリングし，α から ε の 5 つのクラスタに分かれる高さで切った．図 2 にクラスタリング結果を示す．この分類結果に設定した評価基準を当てはめ，表 1 の最終受

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