# 質の高い教育のためのメリルの指導原則 > メリルの指導原則は30年以上前のものですが、今日の学習フレームワークにも適用されています。その方法とその理由については、こちらをご覧ください。 **Author:** Travis Clapp **Published:** 2024-09-04 **Categories:** Instructional Designers --- メリルの指導原則は最も人気のある学習モデルの 1 つであり、その正確性と効率性が高く評価されています。 開発者 [デビッド・メリル博士](https://en.wikipedia.org/wiki/M._David_Merrill)このモデルは、タスク中心のアプローチに重点を置いています。プログラム全体を通して、学習者はより良い学習のための指示を受けます。また、理論概念の実社会への応用にも積極的に参加します。 この記事では、メリルの指導原則と、AI技術やeラーニングプラットフォームを通じたその応用について議論します。 [コースボックス](https://www.coursebox.ai/ja/)。 ## メリルの指導原則とは何ですか? メリルの指導原則は、問題解決型教授法の集合体です。これらは非常に効果的で、最良の教授法を実現するための5つの原則に基づいています。 ただし、実装を成功させるには、これら 5 つの原則をすべて同時に実践することが重要です。 このフレームワークは、現実の問題を発見し、それを解決するための実践的な指示を体系化することに重点を置いて設計されています。メリルの指導フレームワークの主要な側面は次のとおりです。 - **問題中心学習アプローチ: **すべての指導は実際のアプリケーションに基づいているため、学習者は学んだ内容を実際の状況で実践的に応用する経験を積むことができます。これにより、学習者は概念をより深く理解し、長期的に活用できるようになります。 - **以前の知識を活性化します: **学習者が概念を記憶に定着させるための良い方法は、新しい学習内容を既存の知識と結び付けられるように支援することです。最新の理論的概念は、学習者が既に学習した内容を活性化させるものでなければなりません。新しい概念の土台となる基盤を築くものでなければなりません。 - **スキルデモンストレーション: **講師は、生の概念を説明するのではなく、自らのスキルを実演します。学習を最大限に促進するために、様々なマルチメディア、視覚教材、シミュレーション、さらにはライブデモンストレーションを活用することができます。AIベースの拡張現実（AR）デモンストレーションも活用できます。 ‍ - **スキルの応用: **学習者には、さまざまなアクティビティ、シナリオ、演習を提供することで、スキルを練習し、披露する平等な機会も与えられる必要があります。 - **実際のアプリケーションとの統合: **学生、研修生、学習者には、新たに習得したスキルや知識を個人的および職業的な場面で常に応用するよう奨励されるべきです。教室内であっても、様々な学習、ディスカッション、その他の問題解決課題を与えるべきです。 ## メリルの指導原則：5つの原則を理解する ### 原則1：タスク/問題中心 学習者に現実世界の問題を与えることで、学習者の学習能力を向上させることができます。そうすることで、学習者は学習教材をより深く理解し、概念の意味を理解することができます。  ケーススタディはこれを実践する優れた方法ですが、従業員の生活、同僚の生活、または実際のコミュニティからの現実世界の例を使用することもできます。これにより、資料の関連性がさらに高まります。 学習者が教室外でディスカッションしたり、問題に対する積極的な解決策を見つけたりすることで、現実の問題解決に取り組むように促します。  ### 原則2：活性化 学習効果を高めるもう一つの重要な方法は、過去の知識を基に構築することです。学習者が過去に学んだことと現在学んでいることのつながりを見つけると、 [新しい知識をよりよく保持する](https://poorvucenter.yale.edu/StudentsPriorKnowledge)。 この原則は、学習者の準備状況や過去の知識を考慮せずに高度な学習教材に重点を置く従来の学習アプローチとは矛盾しています。 過去の学習内容が考慮されない場合、学習者は新しい概念を記憶できない、あるいは理解すらできない可能性が高くなります。彼らはすぐにその概念を忘れてしまい、以前の学習方法に戻ってしまいます。 しかし、新しい学習は学習者にとって比較的容易であるべきです。魅力的で刺激的であると同時に、彼らの理解度に合ったものでなければなりません。そして、これを実現する最良の方法は、これまでの学習を基に構築することです。 ### 原則3：デモンストレーション 学習者が、学んだ主要な内容を実際の状況で問題解決にどのように応用するかを知っていると、理論的な概念を記憶する可能性が高くなります。多くの [研究](https://www.researchgate.net/publication/304090438_Real-world_context_interest_understanding_and_retention) 知識の保持は学習における現実世界の文脈の利用に直接結びついていることを保証します。 このように考えてみましょう。あなたが出席した講義の中で、教師が手だけを使って概念を覚えさせようとしていた講義をいくつ覚えていますか?  先生が教室でビデオを再生したり、実際に共感できるケーススタディや例を挙げたりした回数を、どれだけ覚えているかと比べてみてください。デモンストレーションはユーザーのエンゲージメントを高めるだけでなく、リテンション率も向上させます。したがって、概念のデモンストレーションは、説明そのものと同じくらい重要です。 メリルによれば、デモンストレーションには2つのレベルがある。  - **情報:** これらは一般的かつ抽象的なものであり、大学、学校、短期大学、その他の場所で広く使用されています。 - **描写：** 残念ながら、描写によるデモンストレーションはすべての分野で受け入れられているわけではなく、特定の状況に特化しています。しかし、ユーザーが新しい概念の使い方や実装方法を学ぶためには、コースにできるだけ多くの実際のデモンストレーションを含めることが非常に重要です。 ### 原則4：応用 次に、学習した概念の応用について見ていきます。学習者が新たに習得した情報を用いて実際の問題を解決すると、プログラムの背後にある意味を理解します。もちろん、これは概念の理解と定着の向上にもつながります。 「応用」とは、クイズや多肢選択式の質問を意味するものではないことに注意してください。これらは単なる記憶力のテストです。  個々の学習状況を深く評価する必要があります。これは、学生に実際のケーススタディや実践的なケーススタディ、ディスカッション、シミュレーションなどを提供することで実現できます。そうすることで、学生は既成概念にとらわれずに考え、新しい概念をより深く理解できるようになります。  学習者の全体的な評価は手順に基づいて行うべきであり、つまり学習者が正しい判断を下したかどうかを評価することです。この評価戦略は、学習者と新しい学習内容とのつながりを抽象的なレベルで構築し、最新の概念に意味を与えます。 新規学習者の知識と理解度を測る簡単な方法は、コースボックスの [AI評価ツール](https://www.coursebox.ai/ai-assessment)。 ### 原則5：統合 フレームワークの最後の部分は統合です。これは、学習者が互いに、また講師とより効果的にやり取りできる場合に最もよく達成されます。 生徒たちは、教室で学んだことやそれをどのように活用する予定かを議論し、発表します。この方法は、生徒たちが知識をより良く整理し、学習をさらに整理・管理する機会を見つけるのに役立ちます。 ## メリルの原則をeラーニングに適用する方法：実践的な学習 メリルの原則の最も優れた点は、eラーニング、軍事・企業研修、ヘルスケアなど、ほぼすべての業界に適用できることです。企業研修モジュールの例を用いて、この概念をより深く見ていきましょう。 ### タスク 新しいプロジェクト管理ソフトウェアに関する従業員向けトレーニングモジュールを設計するとします。コースは、受講者に評価対象のプロジェクトを与えることから始めます。次に、ツール、機能、ルール（もしあれば）、そして職場でソフトウェアを使用する方法について指導します。 これは、ソフトウェアを実際に活用するためのスキルを身につけさせる良い方法です。実践的な作業を通して、彼らはより注意深くソフトウェアを使いこなせるようになり、実際のアプリケーションでより効果的に活用できるようになります。 学習者は、実際の仕事上の問題に直面する前に、割り当てられたプロジェクトに取り組むことで、実践的な知識も得ることができます。 ### アクティベーション 受講者は、過去の管理プロジェクトの経験について質問されます。このプロジェクト以前はソフトウェアを使用していましたか？それとも、すべての作業を手作業で行っていましたか？過去の知識は現在のトレーニングと関連付けられるため、受講者にとってより身近で理解しやすいものになります。 ### デモンストレーション トレーナーがソフトウェアの使用方法を段階的に説明します。 [ビデオチュートリアル](https://www.coursebox.ai/blog/best-ai-educational-video-makers) 画面録画により、学習者の体験がさらに向上します。 コースの教材、画像、インフォグラフィックに eLearning ビデオやチュートリアルを追加して、コースの構造を学生にわかりやすく伝えます。 ### 応用 学習者には、ソフトウェアを使用してスキルを実際に適用するための個別のタスクが教室で与えられます。 トレーナーが生徒を監視するため、正しい方法で学習できるよう、即時のフィードバックと是正措置が提供されます。  学習者がすべての課題を自ら実行し、課題や障害があればそれを認識できるように促しましょう。これにより、実生活の問題を解決するために必要な知識を身につけることができます。  教室での学習体験を向上させる他の方法としては、ケーススタディのディスカッションを取り入れることが挙げられる。 [紛争解決演習](https://teambuilding.com/blog/conflict-resolution)など  ### 統合 最後に、学習者はプロジェクト管理ツールを使用して、知識と経験を仲間と共有します。 このような統合は、次のようなLMSプラットフォームを介して行うこともできます。 [コースボックス](https://www.coursebox.ai/ja/tong-he)これにより、サードパーティとのシームレスな統合が可能になります。 講師と学習者にとってより良い学習体験を促進するためのヒントをいくつか紹介します。 - 生徒が自由に意見を述べ、過去の学習内容を共有できるクラスディスカッションを取り入れます。 - 問題とその解決策をモデル化することで、学習者が何を扱っているのかを正確に理解できるようになります。 - タスク中心の学習を使用して、候補者の過去の知識を調べ、実際の応用と概念の統合を実証させます。 - AI ベースのシミュレーションとシナリオを練習し、ストーリーや比喩を含むできるだけ多くの例を挙げます。 - 徐々に難易度の高いタスクを追加し、AIアルゴリズムを用いてユーザーの準備状況と進捗状況を評価します。過去のパフォーマンスと現在のパフォーマンスを比較し、ギャップや弱点を特定します。 - 常にフィードバックを提供しましょう。建設的な批判を行い、学習者がeラーニングのシナリオやシミュレーションに参加するよう促すことで、学習者の特定のスキル向上に努めましょう。 ## まとめ メリルの原則は、学習プログラム設計の基盤となります。トレーニングプログラム、AI、そしてその実社会への応用の間のギャップを埋めることで、あらゆるレベルの学習者に適用できる、成功するコースを構築できます。  [コースボックスLMS](https://www.coursebox.ai/ja/) 学習者の進捗状況をリアルタイムで分析することで、このプロセスを簡素化できます。また、従業員や学習者一人ひとりに合わせた個別のコースを設計するための貴重なツールにもなります。 したがって、メリルの指導原則に基づいた徹底したコース構造の設計を検討している場合は、Coursebox に任せてください。 ## よくある質問（FAQ）