状況に応じた学習理論のガイド
状況に応じた学習理論は、学習における文脈と社会的相互作用の重要性を強調しています。eラーニング空間におけるその役割と可能性を探ってください。
今日の知識伝達のメディアと方法は、過去のものとは大きく異なります。状況に応じた学習理論は、従来の指導とは一線を画しています。学習とは単に事実を吸収することではなく、現実世界の状況に他の人たちと一緒に参加することだと示唆しています。
ジャン・レーヴとエティエンヌ・ウェンガーが最初にこの理論を導入し、教育からエンゲージメントに焦点を移しました。この理論は、実践し、観察し、貢献することによって地域社会で習熟が実現することを認識しています。
分散型チームを採用するにつれ、 バーチャルコラボレーションそして、変化のスピードに合わせたスキル構築により、状況に応じた学習は、教育の未来は情報だけでなく本物の経験にあることを思い出させてくれます。次のガイドでは、この学習理論について詳しく説明し、eラーニングにおけるその役割を示しています。
状況的学習理論は、学習の意味を再定義します。1990年代初頭にジャン・レーヴとエティエンヌ・ヴェンガーによって導入されたこの理論は、学習は真空の中で提供されるものであるという従来の概念に異議を唱えています。その代わり、真の学習は文脈の中で、現実の環境の中で、そして地域社会への積極的な参加を通じて行われると提唱しています。
この理論は、マスターする前に帰属することの重要性を強調しています。知識を受動的に受け取ることではなく、グループに参加して物事がどのように行われるのかを見ることです。時間が経つにつれて、これらの学習者は自信を持って貢献する人に成長します。
レイヴとウェンガーがこのプロセスを呼びかける L合法的な周辺機関の参加。この用語は、新規参入者がコミュニティの端から始めて観察と実験を行い、次第により深い関与と専門知識へと移行していく様子を捉えています。
同じ頃、ジョン・シーリー・ブラウン、アラン・コリンズ、ポール・デュギッドなどの思想家が、関連する考え方を紹介しました。それは状況認識です。彼らは、学習はそれが起こる環境から切り離すことはできないと主張しました。
知識が現実世界のルーツを剥ぎ取られると、その力は失われます。彼らが強調したのは、学びが真に根付くためには、その知識が使われる文化、道具、活動にそれを組み込む必要があるということです。
ただし、どちらの視点にも同じ洞察があります。学習とは、単に情報を得ることではなく、参加による変革です。
状況に応じた学習理論は、学習者が自分のスキルが最終的に適用される環境に直接配置されたときに実現します。この理論を実現する2つの例を見てみましょう。
インターンシップ、特にSTEM分野のインターンシップは、状況に応じた学習理論を実践している完璧な例です。学習者はもはや教科書や講義だけにとらわれていません。代わりに、患者ケアなどの実際のワークフローに没頭できます。
彼らは経験豊富な専門家に影を落とし、スライドデッキでは捉えられないニュアンスを理解しています。時間が経つにつれて、彼らは単なる観察から積極的に貢献するようになります。この種の学習では、能力のほかに、学習者は自信も身につけます。
状況に応じた学習理論は、スポーツや音楽トレーニングにも広く適用されています。音楽教育では、学生はしばしばアンサンブルやバンドに配属され、仲間や経験豊富なミュージシャンと一緒に演奏することで学びます。すべての音符や判断は、演奏が実際に行われる条件を反映した環境で展開されます。
同様に、スポーツトレーニングでは、アスリートが経験と観察を通じて学習する、状況に応じた学習という概念がよく使用されます。コーチは、実際の試合状況をシミュレートした現実的な練習シナリオを作成します。そのため、アスリートは実践的な場面で自分のスキルを活かすことができます。
状況に応じた学習理論のモデルは、ある分野に不慣れな初心者から始まります。彼らはダイナミックな実践コミュニティに足を踏み入れます。しかし、これは コミュニティ 単なる個人のグループではなく、共有された活動、ツール、アイデンティティ、有意義な関係によって形成されるエコシステムです。
初心者は周辺部から始めます。学習は観察的かつ探索的です。しかし、これは受動的な学習ではありません。
現実世界の実践を導き、挑戦し、モデル化する専門家によって積極的にサポートされています。こうした専門家は仕事そのものに参加しているわけではなく、知識が存在する豊かな背景に触れる機会を与えてくれます。
時間が経つにつれて、交流を通じて、初心者はより深く関わり始めます。この図は、絶え間ないアイデアと経験の交換によって支えられたこの動きを示しています。
学習者が自信とスキルを身につけると、コミュニティの中心に向かって進んでいきます。彼らの動きは、知識の蓄積だけでなく、学習者から実践者へのアイデンティティの変容を象徴しています。
このコミュニティを取り巻く状況は重要です。それは学習を現実に根付かせ、何がどのように理解されるかを形作ります。研究室、職場、スタジオ、教室のいずれであっても、実際の状況を反映するように設計された環境は、本物の学習を実現する手がかり、プレッシャー、機会を与えてくれます。
状況に応じた学習理論を使用して、次のことを行う方法は次のとおりです。 オンラインコースの作成。
従来のオンライン学習では、通常、学生は受動的な役割を果たします。学生はビデオを見たり、資料を読んだり、クイズに答えたり、フィードバックを得たりします。
ただし、状況に応じた学習では、学習者はコミュニティに入る初心者とみなされます。彼らは成長して職業訓練や社会実務に貢献することが期待されています。このシフトを活性化させるには、以下のようにコースを構成してください。
知識は孤立して存在するものではないため、オンラインコースでは文脈を無視すべきではありません。代わりに、以下を使用してください。 シナリオベースの学習 学習者がナビゲートしなければならない現実的な状況を紹介します。職場でのジレンマ、クライアントとの会話、フィールドレポート、倫理的決定などが考えられます。
また、次のようなツール インタラクティブなストーリーテリング また、バーチャルラボを使用して、学習者が安全に実験して失敗できる環境をシミュレートできます。現場でのビデオ、ダッシュボード、インタビューも、教材に臨場感を与えることができます。
たとえば、幼児教育者向けのコースでは、単に行動管理戦略について読むのではなく、学習者は実際の教室の映像を見たり、教師と子供のやり取りを分析したり、シミュレートされた教室のインターフェースで独自の回答を作成したりできます。
オンラインの場合でも、コースには目標と基準を共有するグループが必要です。コミュニティは、学習者が周辺地域から中心地に移動することを可能にします。オンラインコースでは、このコミュニティを意図的に作成する必要があります。
典型的な「ディスカッション掲示板」の枠を超えましょう。ブレイクアウトグループ、ピアレビュー、または学習者が互いに依存しなければならない共同プロジェクトを利用しましょう。
そのためには、このような機能をサポートするコースビルダーが必要です。 コースボックスは、AIを活用したコースクリエーターと、インタラクティブで魅力的な要素をサポートしているため、良い選択です。また、学習者にフィードバックを与えたり、学習者が互いにコミュニケーションできるディスカッショングループを作成したりすることもできます。
これのその他の注目すべき機能 コースビルダー AI評価ジェネレーター、AIグレーダー、AIチャットボットチューター、ホワイトラベリング、アプリベースの学習が含まれます。つまり、これはフルパッケージです。
デジタル学習に加えて、メンター、卒業生、またはその分野の専門家を招きましょう。内容だけでなく、間違いや生きた経験も共有してもらいましょう。
LaveとWengerによる合法的な周辺参加の概念についてはすでに説明しました。オンラインコースでこれを活用すれば、新規学習者が低リスクで支援的なタスクに取り組み、知識を身につけることができます。自信と能力が高まるにつれて、生徒はより中心的で複雑な役割を担うようになります。
たとえば、事例の分析やディスカッションへのちょっとしたインプットの提供など、観察に基づいたアクティビティから始めましょう。その後、より複雑なタスクに移りましょう。また、コース後半、あるいは将来のコホートで、学習者にピア・メンターとしての役割を果たさせることもできます。
状況に応じた学習では、学習は単なる認知的ではなく個人的なものです。それは、人々が自分自身をどのように見ているか、そして自分が誰になりたいかということと結びついています。ですから、受講者に、コース全体を通して自分の目標、価値観、成長について振り返ってもらうようにしましょう。ここでは、日誌、ビデオログ、またはグループ共有セッションが適しています。
また、学習者の貢献と創造性を認め、帰属意識と進歩意識を育んでください。学習者が自分を有意義なことに貢献できると自覚すれば、モチベーションが高まり、定着率も高まります。
コースのアセスメントを作成するときは、授業計画、マーケティングキャンペーン、テクニカルレポート、プロトタイプなど、現実世界で作成するものを学習者に作成してもらいます。評価は、学習者が実際の環境で知識を使用する方法を模倣する必要があります。
評価が終わったら、学習者に学んだことと、新しい状況で自分のスキルをどのように応用するかを明確に説明してもらいます。また、学習者がチームで協力してソリューションを開発しなければならないケーススタディやクライアントブリーフを使用することもできます。
状況に応じた学習理論は、エンパワーメントの哲学を提供します。この理論は、学習者を、内容の受動的な受け手としてではなく、有意義で文脈に富んだ旅への進化を続ける参加者として扱うよう促しています。
オンラインコース作成に適用すると、デジタル学習体験がはるかに人間味のあるものに変わります。基本的には、実際のシナリオに備えながら、学習者の学習を支援します。その結果、学習者が習得した知識やスキルは、今後の取り組みにより関連性が高まり、応用できるようになります。