フレミングバークモデル：長所、短所、実装のヒント

ダイアグラムをスケッチしたり、大声で話し合ったり、実践的な練習をしたりするなど、勉強の仕方を変えて初めてクリックするレッスンがあることに気づいたことはありませんか？その単純なシフトポイントは フレミング VARK モデル、視覚、聴覚、読み書き、運動感覚の4つの学習好みを説明するフレームワーク。

オンラインコースや自分のペースで学習できる今日の世界では、自分の学習スタイルを知ることがゲームチェンジャーになる可能性があります。スタイルマッチングは必ずしも良い結果を保証するものではないことが研究で明らかになっていますが、学習方法を振り返ることで、よりスマートな戦略を選択し、学習意欲を維持し、情報をより効果的に保持できるようになります。

このガイドでは、4 つの VARK スタイルを順を追って説明し、調査で明らかになったことを強調し、モデルを実際の学習状況に適用するための実践的なヒントを紹介します。

フレミングのVARKモデルとは？

Neil Fleming は 1990 年代初頭に VARK フレームワークを作成して、人々がどのように情報を取り込むかを説明しました。VARK は視覚、聴覚、読み取り/書き込み、運動感覚の略です。それぞれのモードは、新しい素材を処理して理解するための異なる経路を示しています。

ビジュアル (V)

視覚的な好みには 記号と図による学習 プレーンテキストではなく。チャート、マップ、矢印、フローチャート、空間レイアウトは、これらの学習者がつながりやパターンを理解するのに役立ちます。写真やビデオクリップにとどまらず、重要なのはアイデア間の関係を明確にする構造、間隔、デザインです。

聴覚 (A)

聴覚学習者 聞いたり話したりするときに情報を最適に処理する。講義、グループディスカッション、音声メモ、あるいは問題について単独で話し合うことで、定着率を高めることができます。多くの場合、情報を声に出して繰り返したり、質問をしたりして学習します。詳細を見逃したからではなく、考えを伝えることで理解を深めることができるからです。

読み取り/書き込み (R)

この好みは言葉を重視します—読み書きの両方。教科書、レポート、マニュアル、エッセイ、リストは、このモードを好む人には自然な感じがします。Wiki やテキストが多いスライドなど、多くのデジタルリソースがこのスタイルに合っています。このような傾向を持つ人々は、ノートを保管し、辞書に頼り、よく整理された文書を重視することがよくあります。

運動感覚 (K)

運動感覚の好み 学習を実際の経験につなげる。ケーススタディ、実験、デモンストレーション、実践タスク、シミュレーションにより、コンセプトが現実のものになります。これらの学習者は、教材に触れたり、動かしたり、直接触れたりできるときに最も効果的に知識を吸収します。「実践による学習」はこのスタイルを要約したものです。実践的な関与は、観察よりも重要です。

マルチモーダル設定

1つのスタイルだけに頼る人はほとんどいません。多くの人が次のようなミックスを使っています マルチモーダル学習。次の 2 つのパターンがあります。

• セレクティブ・マルチモーダル —コンテキストに応じてスタイルを切り替えます。たとえば、法律文書ではテキストを選択するが、実際的な作業はデモンストレーションに頼るなど。
• 統合型マルチモーダル —毎回複数のモードから描画し、情報の処理に時間がかかりますが、多くの場合、より深く、よりバランスの取れた理解に到達します。

フレミングは、現実の生活が1つの箱にきちんと収まることはめったにないと強調しました。その代わり、VARKは学習者が好みに気づくのを助けると同時に、状況に応じた柔軟性を促すリフレクションツールとして最も効果的です。

フレミング・バーク・モデルの起源

ニール・フレミング ニュージーランド全土の教室を何年も観察した後、1987年にVARKフレームワークを開発しました。彼は上級検査官を務めていた間、次のような立場をとっていました。 8,000以上のレッスン。

何かが彼を困惑させた: 尊敬されている教師は学習者に届かないこともありましたが、経験の浅い教育者は簡単につながることがありました。その対比が彼の好奇心をかき立てました。

フレミングがリンカーン大学に入学したとき、彼は学習者が情報を処理する方法のパターンを研究し始めました。彼は、ハニー＆マンフォードの作品（1982年）、デビッド・コルブの体験モデル（1984年）、ウォルター・バーク・バーブの1970年代後半のVAKモデルなど、初期の学習スタイル理論に基づいて構築しました。

Barbeは、視覚、聴覚、運動感覚という3つのコアモードを強調していました。フレミングは、視覚的側面を視覚的側面と読み書き的側面の 2 つのカテゴリーに分けることでその考えを洗練させ、4 部構成のモデルを作成しました。

それを実用的にするために、彼は設計しました VARK アンケート学習者が自分の好みを振り返るのに役立つ簡単な自己評価です。

VARK の 4 つの学習スタイルとは？

ビジュアル (V)

視覚的な好みは、チャート、図、地図、フローチャートなどの構造化された画像に依存します。これらの学習者は空間レイアウトを効果的に処理し、シンボルやグラフィックから詳細を思い出すことがよくあります。 インタラクティブ動画 または写真だけでは必ずしも十分ではありません。重要なのは、関係を示す明確な視覚的構造です。

聴覚 (A)

聴覚学習者は、リスニングとスピーキングを通じて知識を構築します。講義、グループディスカッション、音声録音、ストーリーテリングが彼らのスタイルを支えています。多くはアイデアを話し合うことで処理し、理解を深めるためだけにポイントを声に出して繰り返すこともあります。

読み取り/書き込み®

このグループはテキストで成功しています。マニュアル、エッセイ、リスト、記事、よく書かれたメモは自然に感じられます。この好みには、強い読解力と書面によるコミュニケーションが伴うことがよくあります。明確で構造化された配布資料や要約は、こうした学習者の成功に役立ちます。

運動感覚 (K)

運動感覚の好みは行動に直接つながります。実践的な演習、ケーススタディ、ロールプレイ、またはシミュレーションが最も強い影響を与えます。現実世界の課題や身体の動きと結びついていると、学習が定着します。

マルチモーダル学習者

ほとんどの学習者が使用しています 複数のスタイル。フレミングは2つの主なパターンを説明しました。

• セレクティブ・マルチモーダル —コンテキストに応じてスタイルを切り替えます。たとえば、技術的なタスクについては説明を読み、実践的なスキルについてはデモンストレーションを選択する、といった具合です。
• 統合型マルチモーダル — 毎回複数のモードから入力を引き出すため、多くの場合、タスクに長い時間を費やすが、理解が深まる。

以上からのデータ 100万件の VARK アンケート このディストリビューションを強調しています：

• ビジュアル: 1.9%
• 聴覚: 5.7%
• 読み取り/書き込み: 3.3%
• 運動感覚: 23.2%
• マルチモーダル: 66%

興味深いことに、4つのモードすべてを好む学習者（31％）は、最も一般的な好みである運動感覚（23.2％）よりも多かった。これは、学習が一次元的なものになることはめったにないという考えを裏付けています。

VARK モデルの長所

• シンプルな自己反省ツール —学習者がどのように勉強し、どこで成功するかを考えるように促します。
• モチベーションスパーク —個人がさまざまな方法を試し、自信をつけるのに役立ちます。
• 広く使われている —世界中の教育訓練環境における使い慣れたフレームワーク。

VARK モデルの短所

人気があるにもかかわらず、研究証拠は依然として弱い。主な制限には以下が含まれます。

• 研究からの限定的な支援 — A マレーシアの学生を対象とした2017年の調査 学習スタイルと学業成績との間に関連性は見られませんでした。同様に、 2020年の歯科学生に関する研究 重要な関連は報告されていません。でも 2023 ペーパー 考えられる関連性を説明すると、結果は複雑な要因に依存することが認められました。
• 過度な単純化 —学習者は好みを混同することが多いため、4つのきちんとした箱が現実を捉えることはめったにありません。
• 自己申告に関する問題 —個人が自分の最善の学習アプローチを誤って判断することがあります。
• 実践的な課題 —レッスンを4つのカテゴリに合わせて調整すると、時間とリソースが消費される可能性があります。
• 実体よりスタイルを —好みに焦点を合わせすぎると、間隔を空けた繰り返し、検索の練習、アクティブなリコールなどの実証済みの手法を無視するリスクがあります。

研究が実際に言っていること

大規模なレビューでも同じ結論が反映されています。 報告された学習スタイルに指導を合わせても、確実にパフォーマンスが向上するわけではありません。エデュケーション・エンダウメント財団は、 学習スタイルに関するエビデンスの強さ 非常に低かった。

しかし、このモデルへの信頼は根強く残っています。調査によると次のことが示唆されています インストラクターのほぼ 90% 学習スタイルモデルは有効だと考えてください。魅力は直感にあります。好みに合わせてレッスンを調整することが役立つと考えるのは自然なことです。フレミング自身 自信過剰にならないように注意した、備考：

「何かを好きでも、それが得意でも苦手でもかまいません... VARKは、あなたがどのようにコミュニケーションを取りたいかを教えてくれます。そのコミュニケーションの質については何も教えてくれません。」

要するに、VARKは結果を保証するための処方箋としてではなく、反省ツールとしての価値があるのです。

フレミング・バーク・モデルの実装方法

証拠がリンクしているのに 学習スタイル 学習者がどのように情報を処理したいのかを理解することは、学習者の学習成果の向上にはまだ限界があるものの、思慮深いコース設計の指針となります。で デジタル教育、VARKは、多様で魅力的な学習体験を生み出すためのフレームワークを提供します。

内省を促す

VARKはメタ認知、つまり学習方法への意識を高めることができます。学習者に好みについて熟考するよう促すことは、強み、課題、改善の機会を特定するのに役立ちます。 ショートクイズ、世論調査、またはガイド付きリフレクション演習は、どのモダリティが自分にとって最も効果的かを生徒が理解するのに役立ちます。

混合指導法

オンラインコース 複数のコンテンツ配信モードを組み合わせることのメリット:

• ビジュアル: 図、インフォグラフィック、注釈付きスライド、またはインタラクティブなフローチャート。
• 聴覚: ナレーション付きの講義、ポッドキャスト、および学習者がアイデアについて話し合うことができるディスカッションフォーラム。
• 読み取り/書き込み: 記事、書面による指示、ワークシート、および要約
• 運動感覚: シミュレーション、インタラクティブな演習、バーチャルラボ、またはプロジェクトベースのタスク。

学習者が1つのカテゴリーに完全に当てはまらない場合でも、多様性を提供することでエンゲージメントが確保され、多様なニーズに対応できます。

プロのヒント: マルチモーダルアプローチは、多くの場合、最も広い範囲をもたらします。

エンゲージメントとインタラクションを強化

プレゼンテーションの多様性 学習者のモチベーションを維持。ゲーム形式のクイズ、インタラクティブな投票、現実世界のシナリオ演習により、複数の好みに応えながら教材を強化できます。学習者が自分の強みに合ったアクティビティを選択できるようにすることで、満足度や参加率を高めることもできます。

設定と指導上のベストプラクティスを組み合わせる

VARKは洞察を提供しますが、強力なインストラクショナルデザインに取って代わることはできません。以下を検討してください。

• 学習者の事前知識とスキルレベル
• 明確な学習目標
• 間隔を空けた繰り返し、検索練習、アクティブラーニングなどの研究に裏打ちされた戦略

推奨モードとバランス調整 実績のある教授法 オンライン学習の効果を最大化します。 適切にデザインされたコンテンツ、インタラクティブな要素、そして思慮深いペーシングは、VARKのプロファイルにかかわらず、成功の鍵となる原動力であり続けます。

コースボックス AI を活用して VARK の導入をサポート

Coursebox AI を使用すると、オンラインコースに VARK の原則を簡単かつ効率的に適用できます。私たちの AI 主導のコースビルダー 文書、ビデオ、ウェブサイトをインタラクティブなレッスンに変換し、視覚、聴覚、読み書き、運動感覚のモダリティをサポートします。

自動クイズ、ビデオナレーション、ハンズオン演習により、手作業による多大な労力を必要とせずにマルチモーダルな体験を実現できます。教育者は次のことができます。 デザインオンラインコース 明確な目標と積極的な学習に焦点を当てながら、あらゆるタイプの学習者を引き付けることで、時間を節約しながらエンゲージメントを高めます。

コースボックスAIでVarkにインスパイアされた学習に命を吹き込む

学習スタイルは議論を巻き起こします。教育者やトレーナーの中には、VARK が好みの理解に役立つと感じる人もいれば、エビデンスに基づく方法に取って代わるべきではないと警告する人もいます。限界はあるものの、学習者が情報をどのように取り入れるかを熟考することで、メタ認知とエンゲージメントを高めることができます。

のようなプラットフォーム コースボックス AI 視覚、聴覚、読み書き、運動感覚の学習者に効果的に学習できるマルチモーダルコースを簡単に作成できます。

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よくある質問

VARKはまだ関連していますか？

はい、VARKは学習の好みを理解するためのリフレクションツールとして引き続き役立ちます。VARK に指導スタイルを合わせてもパフォーマンスは向上しないことが研究で明らかになっていますが、多くの教育者は今でも自己認識を促し、多様で魅力的な学習活動を設計するために使っています。

ニール・フレミングは何で知られていますか？

ニール・フレミングは、1980年代後半にVARKモデルを開発したことで最もよく知られています。ニュージーランドの教育者および研究者として、学習者が新しい情報を処理する際に、視覚、聴覚、読み書き、運動感覚のいずれのアプローチを好むかを判断できるように、彼はVARKアンケートを作成しました。

VARKモデルの強みは何ですか？

VARKモデルはシンプルで適用しやすく、学習者が情報の処理方法を熟考するように促します。多様な教授法をサポートし、学習者に新しい戦略を試す動機を与え、教育や職場の研修環境全体で広く認知されています。 パーソナライズされた学習プラットフォーム 好む コースボックス AI VARKのようなモデルを実際のトレーニングプログラムに適用することで、学習デザインをより個別的で効果的なものにすることができます。

教師はVARKモデルをどのように使用できますか？

教師はVARKを使って指導方法を多様化することができます。ビジュアル、ディスカッション、書面によるリソース、実践的なアクティビティを追加することで、さまざまな好みの生徒にコンテンツが確実に届きます。厳密な枠組みとして使うよりも、能動的な想起や間隔を空けた繰り返しなど、エビデンスに基づいた戦略と組み合わせると最も効果的です。これをカリキュラムに取り入れるには、教師は次のような現代的なソリューションを活用できます。 コースボックス AI。

自分の学習スタイルを確認するにはどうすればいいですか？

オンラインで入手できるVARKアンケートに回答して、学習の好みを調べることができます。過去の経験を振り返ることも役立ちます。図、ディスカッション、テキスト、または実践的な練習によって情報を把握しやすくなるかどうかを尋ねてください。多くの人は、状況に応じてさまざまなスタイルを使用していることに気づきます。