トレーニングにおける基準参照型指導アプローチの実装に関する実践ガイド
ロバート・メイガーのクライテリオン・リファレンス・インストラクション・アプローチは、習熟学習に重点を置くことでトレーニングを効率化します。ここでは、この方法をトレーニングに取り入れる方法を紹介します。
ロバート・メイガーのクライテリオン・リファレンス・インストラクション・アプローチは、習熟学習に重点を置くことでトレーニングを効率化します。ここでは、この方法をトレーニングに取り入れる方法を紹介します。

研修提供者または教育者は、学習者が自信を持って仕事に応用できるスキルを身につけてもらいたいと考えています。ロバート・メイガーのクライテリオン・リファレンス・インストラクション(CRI)は、特定の分野を中心としたトレーニングを設計するための体系的かつ明確な方法を提供します。 測定可能なパフォーマンス目標。
CRIアプローチは、習得、自分のペースで学習、正確な目標を重視します。一般的なトレーニングアプローチとは異なり、CRI は学習者をスキルや知識の習熟度を示す固定基準と比較します。現代の世界でも、企業研修や技術研修で使われているのも不思議ではありません。
このガイドでは、MagerのCRIアプローチの核となる原則と、それを次回のアプローチでどのように実装できるかを理解します。 トレーニングプログラム。

基準参照命令 は、ロバート・メイガーが開発したインストラクショナル・デザイン・フレームワークです。その中心となるのは、職務やコンピテンシーに直接結びついた、明確に定義されたパフォーマンス目標です。学習者を互いに比較する規範に基づくアプローチとは異なり、CRIはスキルや知識の習熟度を示す固定基準に照らして学習者を評価します。
MagerのCRIプログラムは、多くの場合、次のような形式をとります。 自分のペースで進めるコース ワークブック、ビデオ、グループディスカッション、コンピューターベースの指導など、さまざまなメディアが組み込まれています。学習者は自分のペースでモジュールを進め、次のモジュールに進む前にテストで習熟度を実証します。
習熟学習に重点を置くことで、学習者がまだ習得していないスキルのみを対象として、効率的なトレーニングが保証されます。

ロバート・メイガーのクライテリオン・リファレンス・インストラクション・アプローチは、効果的な学習体験の設計に役立つ、明確で測定可能なパフォーマンスベースの原則に基づいています。それぞれの原則は、トレーニング目標の作成方法、指導の実施方法、学習者の成績評価方法を形作っています。
MagerのCRIアプローチの第一の原則は、具体的で測定可能なものを確立することです 学習目標。これらの目標は、学習者がトレーニング後に何をすべきか、どのような条件で、どのような基準でできるかを正確に定義しています。
目標は、「理解している」や「知っている」などの曖昧な言葉を避け、観察可能で実行可能なものでなければなりません。代わりに、「特定」、「実証」、「選択」などの明確な行動動詞を使用します。これにより、学習者、講師、評価者は期待と基準を明確に理解できます。
メイガーは、指導は学習者がまだ習得していないスキルや知識にのみ集中すべきだと強調しました。一般的なトレーニングを提供するのではなく、学習者が指定された目標を効率的に達成できるように内容と実践を調整します。このアプローチにより、既知の教材に費やす無駄な時間を減らし、対象を絞った効果的なトレーニングが可能になります。
たとえば、ソフトウェアトレーニングプログラムでは、基本機能に習熟している学習者は、基本モジュールをスキップして、スキル開発を必要とする高度な機能に集中することがあります。これにより、パーソナライズされた学習パスが作成されます。
もう1つの基本原則は、学習者は対象とする各スキルを練習する機会を十分に確保し、即時に実行可能なフィードバックを得なければならないということです。練習は、特に複雑で重要なタスクにおいて、学習者が知識を強化し、自信をつけるのに役立ちます。
フィードバック 基準を満たしている箇所と改善が必要な箇所を学習者に伝えます。たとえば、学習者が手順を試して即座に修正フィードバックを受け取ることができるインタラクティブなシミュレーションを組み込むと、習熟度が高まり、インストラクターの介入への依存度が減ります。
特に複雑なスキル、あまり使用されないスキル、またはパフォーマンスに不可欠なスキルについては、繰り返し練習することによる強化が不可欠です。十分な強化を行わないと、スキルが低下し、トレーニングの効果が損なわれがちです。
Magerのアプローチでは、時間をかけて習熟度を維持するために、復習モジュールまたは練習セッションを推奨しています。たとえば、フォークリフトのオペレーターは、標準への継続的な遵守と安全な運用を確保するために、定期的に安全プロトコルモジュールを見直すことがあります。
最後に、Magerのアプローチは、修了の順序と速度を個人が制御できるようにすることで、学習者の自律性を促進します。 学習モジュールただし、必要な前提条件を尊重している場合に限ります。この自習形式の指導は、成人学習者の多様な背景とスケジュールに対応しています。
たとえば、モジュール式のオンライントレーニングプログラムでは、従業員が差し迫ったスキルギャップに対処するモジュールから始めて、快適なスピードで上達できるかもしれません。また、先に進む前に内容を見直せるようにする必要もあります。
次のトレーニングプログラムで基準参照指導アプローチを実装する方法の詳細を段階的に説明します。
最初のステップは、トレーニングに関連するタスクまたは目標を分析して、何を学ぶ必要があるかを明確にすることです。これには、仕事やスキルの要件を、従業員が習得しなければならない特定のコンピテンシーに分解することが含まれます。
たとえば、カスタマーサービストレーニングでは、苦情処理や注文処理などの主要なタスクを分析します。このタスク分析は、現実世界の業績期待を反映した、正確で適切な学習目標を策定するための基礎となります。
次に、タスク分析から得た情報を使用して、学習者が何をすべきか、どのような条件で、どのような習熟度が必要かを正確に指定するパフォーマンス目標を作成します。
たとえば、 カスタマーサービストレーニング、あなたの目的は次のようなものかもしれません: 「受講者は顧客から苦情を受けた場合、90%のケースで満足のいく結果が得られるように紛争解決プロセスを適用します。」
このような具体性が指導と評価の両方の指針となり、学習者の期待が明確になります。

目標を設定したら、学習者が定義した基準を満たしているかどうかを測定する評価を設計します。他の学習者との比較ではありません。これらの評価は、それぞれの目標と直接一致させ、実際の作業シナリオをできる限り再現する必要があります。これには、クイズ、実践演習、シミュレーション、パフォーマンスタスクなどが含まれます。
たとえば、従業員がロールプレイングの演習を完了し、続いてルーブリックベースの評価を行い、コミュニケーションスキルの習得を示すことができます。
目標に記載されているスキルと知識を学習者に教える教材と学習モジュールを作成します。この開発には、ビデオ、インタラクティブシミュレーション、マニュアル、グループアクティビティなどのさまざまなメディアを組み込んで、学習者の関心を引き付け、さまざまなコンテンツに対応できるようにすることが含まれます。 学習スタイル。
すべてのコンテンツが目的に直接リンクしていることを確認することで、無関係な情報や冗長な情報が含まれることを防ぎます。たとえば、安全手順に関するモジュールには、ステップバイステップのビデオデモンストレーション、安全訓練、クイックリファレンスガイドなどが含まれる場合があります。
学習者が新しいスキルを応用し、建設的なフィードバックを即座に受け取ることができるように、モジュール内に十分な練習機会を組み込んでください。この反復的なプロセスにより、学習者はパフォーマンスを磨き、習熟へと進むことができます。
複雑なタスクの場合は、学習を強化するために複数の練習セッションとクイズを用意してください。たとえば、ソフトウェアトレーニングコースには、学習者が習熟するまでヒントや修正フィードバックを使ってタスクを完了させる練習ラボが含まれる場合があります。
前提条件を満たしている限り、学習者が自分のペースでモジュールを進め、学習の順序を選択できるようにすることで、学習者を支援します。この柔軟性は、事前知識、学習スピード、およびモチベーションの個人差を尊重します。
評価と習熟基準を通じて、学習者の進捗状況を継続的に追跡します。苦労している個人を特定し、対象を絞った改善策やニーズをサポートするための追加リソースを提供します。この継続的な評価により、習熟していない学習者が前に進むことはなく、トレーニングプログラムの完全性が保たれます。
たとえば、コース管理者が、習熟基準値を下回る従業員に追加のコーチングセッションや補足チュートリアルを割り当てる場合があります。
ロバート・メイガーのCriterion Referenced Instructionは、今日の多様な企業および技術学習のニーズに合った、目標主導型のマスター指向のトレーニングのための強固なフレームワークを提供します。Coursebox のような最新の AI 搭載プラットフォームでは、スケーラブルでパーソナライズされたeラーニング環境に CRI の原則をシームレスに実装できます。
コースボックス自動化 形成的評価は、即座にフィードバックを提供し、学習者の習熟度合いを追跡します。これにより、インパクトのあるコンテンツの提供に集中できます。
さらに、そのマルチメディア機能は、 インタラクティブクイズ、ソーシャルラーニング機能はエンゲージメントを高め、さまざまな学習スタイルに対応します。Courseboxの拡張性と柔軟性により、導入と管理が容易になります。 コンピテンシーベースの企業研修および技術研修 効率的なプログラム

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Robert MagerのCRIは、職務遂行能力の基準と直接一致した明確で測定可能な学習目標を設定することに焦点を当てたインストラクショナルデザインのフレームワークです。学習者を他の人と比較するのではなく、定義されたコンピテンシーレベルに到達させることによる習熟に重点を置いています。このアプローチは、特定のスキルを確実に発揮しなければならない技術研修や企業研修に特に効果的です。
CRIでは、学習者が何を、どのような条件で、どのような基準でできるべきかを明確に示した、正確で観察可能な学習目標を使用します。学習者は目標とするスキルを繰り返し練習し、習熟するまでフィードバックを受け取ります。基準に基づいたテストに重点を置いているため、学習者は固定された基準に照らして評価され、次に進む前に実際の職務要件を満たしていることを確認できます。
学習者の自律性はCRIの重要な原則であり、論理的な前提条件の範囲内で学習モジュールのペースと順序を個人が制御できるようにします。この柔軟性により、スキルレベルや学習速度が異なる個人にも対応できます。また、成人学習者はすでに習得した内容をバイパスできるため、トレーニングがより効率的になります。
CRIは、自分のペースで進められるモジュール式の指導をサポートし、学習者を引き付けるマルチメディアリソースを取り入れているため、eラーニングと相性が良いです。オンライン評価は基準を参考にして習熟度を追跡でき、インタラクティブな要素は練習と即時のフィードバックを提供します。そのため、CRI はデジタルで提供されるスケーラブルな企業研修や技術研修に特に適しています。
CourseboxのAI搭載プラットフォームは、明確で測定可能な学習目標を策定し、個々の学習者の習熟度に合わせた適応型学習パスを作成するのに役立ちます。自動テストと即時フィードバック機能により、学習者は学習前にコンピテンシー基準を満たしていることを確認できます。Courseboxには、実践とエンゲージメントを高めるインタラクティブなアクティビティとソーシャルラーニングツールも統合されているため、CRIの原則を実用的で簡単にオンラインで適用できます。
