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2042.「デジタルラーニングと学習環境」の第二回のクラス


今日は早朝から本当に天気がいい。先ほど、行きつけのチーズ屋から自宅に戻り、今は昼食を摂り終えたところである。

今日は早朝に、「デジタルラーニングと学習環境」のコースの二回目のクラスに参加した。このコースは、私の研究アドバイザーのミヒャエル・ツショル教授が担当しており、普段の研究ミーティングとはまた違った形でツショル教授から学びを得る機会になっている。

今日のクラスでは、「認知的積載理論」とでも訳されるであろう “Cognitive Load Theory”を中心に、デジタルラーニングを設計する際の七つの原理のうちの五つを扱った。認知的積載理論については、教育科学学科に所属してからよく見聞きする理論であり、実際に最初の学期に履修した「学習理論と教授法」のコースでも学ぶ機会があった。

だが、今回はデジタル環境という文脈を特定することによって、デジタルラーニングの設計においていかに学習者の認知的負荷を最適な状態にしていくかを議論した。それらの原理については、今後自分の体験などと照らし合わせながらメモ書きを残しておきたい。

これまでオンラインラーニングを提供する機会が何度もあり、その時の学習デザインを改めて振り返る必要があるだろう。単純な話、デジタルラーニングの環境で、オーディオとイメージ図の組み合わせを用いる場合とテキストとイメージ図の組み合わせを用いる場合とでは、認知的な負荷が随分と異なる。

また、イメージ図のどこにどれだけのテキストメッセージを配置するのかも認知的な負荷に与える影響が異なってくる。認知的積載理論では、少なくとも三つの認知的負荷が提唱されており、それらの負荷をどのような量に調節し、三者間をどのようなバランスにするのかを考慮に入れながら学習環境を設計していく必要がある。

また先行研究が示しているように、コンテンツ内容の事前知識の有無とその度合いによって、当然ながら認知的負荷の度合いは異なってくる。そうした点を考慮に入れて学習環境を設計していくという意識が以前の私には随分と希薄であったように思う。

ちょうど最終課題は、既存のデジタルラーニングサービスをケース素材とし、そのケースに対して分析と改善提案をするようなグループ論文を書いていくことになっている。ケースを分析する過程で、今日学習した五つの原理、そして次回のクラスに学習する残り二つの原理に対する理解がより深まっていくだろう。

現在MOOCに関する研究インターンも同時並行で走っており、対象とするMOOCを研究する際にも、学習デザインの観点からコンテンツを眺めてみることも意識していきたい。

とりあえずこれから日課である仮眠を取り、仮眠後に、本日学習した五つの原理について、自らの経験に基づいた自分なりの考えやその適用方法を英文日記の方にまとめておきたい。フローニンゲン:2018/2/14(水)14:15

No.761: Time-Series Data and Forecasting

I noticed that I could collect ample data sets to apply any nonlinear dynamics methods.

Basically, time-series data analysis requires a sufficient amount of data points. Fortunately, I can obtain an enough amount of data to conduct time-series data analysis.

This is not my current research purpose, but I can forecast the trend of the time-series with R.

For instance, I can predict the timing of dropout for a MOOC and recommend a remedial action. If I have enough time after I test my original research hypothesis, I will try this forecasting. Groningen, 21:12, Friday, 2/16/2018

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