SchonのリフレクティブモデルとEラーニングにおけるその役割

現在、デジタル教育を提供する場合、コンテンツをオンラインで転送するだけでは不十分です。変革をもたらし、有意義な真の学習を実現するには、さらに多くのことが必要です。それには熟考が必要です。

ドナルド・ショーンのリフレクティブモデルは、もともとプロとしての練習用に開発されました。しかし、今ではeラーニングのデザインに役立つフレームワークとして浮上しています。Schonのアイデアは、私たちにスピードを落とし、批判的に考え、受動的なコンテンツ消費を能動的かつ意識的な成長に変えるように促しています。

彼のフレームワークは、学習者が自分の経験に取り組み、洞察をリアルタイムで適用できる場を作り出しています。このガイドでは、Schonのモデルについて詳しく説明します。また、eラーニングにどのように応用できるかについても説明します。

ショーンのリフレクティブモデルとは？

ドナルド・ショーンのリフレクティブ・モデルは、私たちが経験から学ぶことをどのように理解するかを再定義します。これは、必ずしも明確な答えがあるとは限らない複雑な状況で特に役立ちます。

ショーンは、理論やあらかじめ決められた指示だけに頼るのではなく、足で考え、実践を通して学ぶことの価値を強調しました。彼のモデルでは、リフレクション・イン・アクションとリフレクション・オン・アクションという2つの重要な概念が導入されました。

• リフレクション・イン・アクション まだ経験が積み重なっている間に考えて適応していくことです応答性が高くダイナミックで、高いレベルの自己認識が求められます。
• リフレクション・オン・アクション 事後に起こるこれはより深く、より分析的なプロセスであり、何が起こったのかを検討し、決定を評価し、将来適用できる教訓を引き出すことが含まれます。

これら2つのリフレクション・モードにより、学習者は単なる知識の消費者以上の存在になります。実際、学習者は自分の成長の一部になれるのです。さらに、彼らは自分の判断を信頼し始め、アプローチを洗練するようになります。

ショーンのリフレクティブモデルの実際の例

仮想患者相談に焦点を当てた医療従事者向けのeラーニングコースがあるとしましょう。ある看護師が、シミュレートされたビデオ相談の途中で、患者さんが不安を抱いていて、臨床言語にうまく反応していないことに気付きました。

彼女はすぐに口調を変え、言葉を簡略化します。彼女がやったことは、自分のアプローチをリアルタイムで調整しながら、リフレクション・イン・アクションです。

その後、彼女はデブリーフィングでシミュレーションを再検討します。 モジュール。彼女は何がうまくいったか、何が違った方法でできたかを分析します。この分析は、彼女が将来同じような状況にどう対処するかについての根拠となります。ここで、彼女はリフレクション・オン・アクションを行っています。これは、経験を永続的な洞察に変えるための意図的なプロセスです。

これらの考えを総合すると、看護師は単なる技術スキルの開発以上のものを手に入れることができます。また、感情的知性と適応的思考も養います。

ショーンのリフレクティブモデルの原理

Schonの反射モデルの背後にある原理を見ると、さまざまな場面でより適切に適用できます。このフレームワークの原則は次のとおりです。

プロブレムフレーミング

シェーンは、すぐに解決策にたどり着くのではなく、まず問題を注意深く定義することの重要性を強調しています。基本的には、一歩下がって何が起こっているのかを尋ねる必要があります。このプロセスは思い込みに疑問を投げかけ、複数の視点を招きます。

eラーニングの設定では、次のようになります シナリオベースの学習 課題が詳しく説明されていないところ。学習者は先に進む前に問題を調査し、理解を深める必要があります。

たとえば、ダイバーシティとインクルージョンに関するコースでは、単に異なる文化やアイデンティティに関する情報を提供するだけでなく、多様性が関わる複雑な状況を乗り越えなければならないシナリオを学習者に提示することができます。そして、自分の偏見や信念、それが意思決定にどう影響するかを振り返ることができます。

アクション

課題を明確に定めたら、次のステップは情報に基づいた意図を持って行動することです。ここでは、学習者の知識と経験が出会います。

ショーンのモデルにおける行動とは、直感、スキル、柔軟性を駆使して、状況に合った方法で知っていることを適用することです。この原則は、デジタル学習におけるシミュレーションと分岐シナリオを通じて実現します。学習者はインタラクティブな問題解決タスクの中で戦略を適用できます。

リフレクション

上で説明したように、Schonのモデルでは反射は2つのレベルで機能します。リフレクション・イン・アクションはアクティビティ中に起こり、リフレクション・オン・アクションは体験の後に起こります。

リフレーミング

最も強力な洞察は、問題を解決することではなく、間違った見方をしていたことに気付くことから得られる場合があります。リフレーミングとは、問題を見るためにレンズを変えることです。

それはしばしば、リフレクション・オン・アクションのなかで、学習者が経験を再考し、今まで見たことのない新しい角度に気づくときに浮かび上がってきます。オンラインコースでは、学生は次の方法で自分の見方を再構築できます。 ピアディスカッション とフィードバックループ。

コンテクスト学習

Schonのモデルは、学習をそれが起こる世界から切り離すものではありません。その代わり、文脈を重視しています。学習者は、あらゆる状況に影響する固有の条件、制約、文化的要因を考慮するように導かれます。

まったく同じ問題は二つとなく、解決策も同じではありません。デジタル学習にとって、この原則は、以下を通じて豊かで現実的な環境を作り出すことの重要性を強調しています。 ケーススタディ、ロールプレイング演習、または業界固有のシナリオ。

継続的改善

結局のところ、Schonのモデルは1回限りのプロセスではありません。熟考、行動、リフレーミング、学習の各ラウンドが次のラウンドに反映され、継続的な開発の習慣が身に付きます。

専門家にとって、この原則は生涯学習の基礎であり、以下と一致しています。 適応型学習パス そして、学習者の旅とともに変化するマイクロラーニング戦略。

オンラインコースの作成にSchonのリフレクティブモデルを適用する方法

オンラインコースを作成するときは、Schonのリフレクションモデルを使用して、学習者の内省を促すことができます。これを実現する方法は次のとおりです。

まずはコア・チャレンジの探求から

カリキュラムを構築する前に、時間をかけて学習者が解決しようとしている実際の問題を理解してください。彼らが直面している職業上または個人上の課題は何か？どのような知識のギャップやパフォーマンス上の障壁が、その妨げになっているのでしょうか？

学習者に何が必要かを思い込まないでください。代わりに、状況、業界の傾向、職場の要求、学習者の背景を分析して、問題を明確に定義してください。

リモートリーダーシップに関するコースを作成するとします。コンテンツでは経営理論だけを取り上げないでください。代わりに、バーチャルチームが直面するコミュニケーションの崩壊、文化の変化、その他の問題を反映したシナリオを作成してください。こうすることで、知識を提供するだけでなく、学習者が直面する実際の問題の構想を立てるのにも役立ちます。

リアルタイムリフレクションを埋め込む

インタラクティブな分岐シナリオや意思決定に基づく学習などのツールを使用すると、学習者はアクティビティ中に振り返ることができます。たとえば、シナリオの途中で次のような質問をしてみましょう。

• この決定はあなたの目標と一致していますか？
• この状況がエスカレートした場合、あなたならどうしますか？

これらの瞬間は、学習者が自分の足で考え、コースの安全なスペース内で情報に基づいた調整を行うことを奨励します。

アクティビティ後の評価のためのスペースを作る

各モジュールまたはシミュレートされた体験の後に、学習者にペースを落とし、何が起こったのかを分析してもらいます。学習者が関連するプロンプトに答えられるように、体系的なディブリーフィングの場面をプラットフォームに組み込んでください。

たとえば、なぜ結果が生じたのか、自分の行動が結果にどのように影響したのかを答えることができます。次のようなプラットフォームを使用できます。 コースボックス 手作業による設計に何時間も費やすことなく、コースの各段階で反省的な質問と個別の学習者フィードバックを組み込むコースを作成できます。

Courseboxには、評価の作成と採点を自動化するために使用できるAI評価ビルダーもあります。さらに、学生の参加を促すインタラクティブな機能を組み込むオプションもあります。

フィードバックによるリフレーミングの促進

振り返った後、学習者に課題に対する当初の理解を再確認するように指導します。シナリオの代わりとなる結末や、ディスカッションフォーラムの仲間からの洞察などを通じて、問題を新しい角度から捉えるのに役立つフィードバックループを提供します。

フレーミングをするとき、学習者は正しい道が複数あることが多く、視点を変えることで現実世界の状況におけるより適応的な意思決定につながることに気づき始めます。

インサイトを行動計画に変える

最後のステップは、学習者が学んだことを取り入れて適用できるようにすることです。振り返った内容に基づいて短期的な行動計画を作成するよう生徒に促す必要があります。これは、目標設定の演習やコース内の日記などを通じて実現できます。

たとえば、顧客とのコミュニケーションに関するモジュールの後に、受講者は次回のクライアントコールでアクティブリスニングのテクニックをテストする計画を立て、その体験について報告するかもしれません。学習者はこのプラクティスを通じて自信と勢いをつけます。

Schoonのリフレクティブモデルを実装するためのベストプラクティス

フレームワークは非常に包括的で影響力がありますが、その正しい実装は必須です。以下のヒントは、Schon のリフレクティブ・モデルを最大限に活用するのに役立ちます。

• 問題が発生したときだけでなく、定期的な時間をスケジュールに組み込んで反映させましょう。
• 「すでに知っていることは何ですか？」など、思慮深い質問をしてください。や「次は何を試せばいいの？」さまざまなリフレクション段階で。
• 仲間やメンターからフィードバックをもらい、視野を広げ、学習を深めましょう。
• 学んだことに基づいて明確な目標を設定して、振り返りを行動に変えましょう。
• リフレクションはギャップだけでなく成長を浮き彫りにすべきなので、自分の成功を認めましょう。

一貫したリフレクションプラクティスは意思決定を強化し、学習プロセスを継続して進化させ続けます。さらに重要なのは、個人の成長と発達に不可欠な自己認識と自己認識を養うことです。

結論

Schonのリフレクティブ・モデルは、教育者と学習者がより深く関わり、より批判的に考えることを可能にするマインドセットシフトです。このアプローチは、オンラインコースをより体験主導型にすることで、オンラインコースを変革することができます。

Courseboxのようなツールは、このビジョンを実行可能なものにします。AIを活用したコース構築とシームレスなフィードバック統合により、オンライン学習プロセスのあらゆる段階にリフレクション・プラクティスを組み込むことができます。その結果、インパクトの大きい学習にアクセスしやすく、拡張性の高いものになります。