ネットワーク理論に基づいたe-ラーニング環境評価手法の開発

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CSCL環境では,ネットワークを利用して学習を行うことで学習者が互いの意見や知識を共有しやすくなる.これまでCSCLの学習評価で主に取り扱われてきたのは,個々の学習者の議論の質であった.しかし,そうした個人の学習者の進展を促進するためには,グループ全体の理解との関連性を無視できない.さらに言えば,個々の学習者は他者の学習の進展をモニタしながら,自らの理解を高めていくことができないといけない.だが,この議論分析だけではグループ全体の理解を評価することは難しい.また教授者の視点から言えば,グループ全体としての知識発展を捉えることができれば,学習過程でその場の状況に応じ適切に協調学習の手助けをすることが可能になり,これまで以上に有効な環境を検討できる.こうした背景から,本研究ではグループ全体の理解を評価する方法論として複雑ネットワーク理論の応用を考えた.対象とした協調学習グループは,大学の教職必修講義において,学習理論と実践との関連性について学習した5名の受講生からなる1グループであった.各学習者の発言をノードとしたネットワーク分析から,学習内容の理解に関わる重要発言はその他の発言と比べて他の発言を媒介する傾向が強く,時間の推移とともにその媒介性が減少することがわかった.こうした全体傾向と学習者個人の発言のノードの推移を比較検討することで,多様な学習活動の様相を明らかにするとともに,最終レポートの議論構造分析による最終的な理解度との関連性が検討された.