シェーン反射モデルの説明:リフレクション・イン・アクション対リフレクション・オン・アクション
リフレクション・イン・アクションとリフレクション・オン・アクションの違いを含め、シェーンのリフレクティブ・モデルを理解する。研修設計のための事例、原則、実践的な応用を紹介。


目次

ストーリーボードからインタラクティブなコースまで、わずか数分で作成できます。
そして、ドナルド・シェーン(Donald Schön)の「リフレクティブ・モデル(Reflective Model)」は、その方法を理解するための実践的な枠組みを与えてくれる。1980年代に専門的な実践のために開発されたシェーンのモデルは、最も価値ある学習は教科書や講義だけから得られるものではないと主張している。それは、自分がやっていることを批判的に考えながらやり、その経験を振り返って次回の教訓を引き出すことから生まれる。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」という彼の2つの中核概念は、看護、教育、職場研修などの分野で基礎となっている。このガイドでは、このモデルを詳しく説明し、実際の例を示しながら、オンラインコースやトレーニングプログラムを設計する際にシェーンの原則をどのように適用するかを示しています。
シェーンの反省モデルとは?

ドナルド・シェーン(Donald Schön)の「リフレクティブ・モデル(Reflective Model)」は、経験からの学びをどう理解するかを再定義するものだ。明確な答えが常にあるわけではない複雑な状況では、特に役に立つ。
シェーンは、理論や決められた指示だけに頼るのではなく、自分の足で考え、行動することを通して学ぶことの価値を強調した。彼のモデルは、「行動における内省」と「行動における内省」という2つの重要な概念を導入した。
- リフレクション・イン・アクション とは、経験がまだ展開している間に考え、適応することである。応答的で、ダイナミックで、高度な自己認識が要求される。
- 行動への反映 は事実の後に起こる。より深く、より分析的なプロセスであり、何が起こったかを検証し、決断を評価し、今後に活かすための教訓を導き出す。
この2つの振り返りの方法は、学習者を単なる知識の消費者以上の存在にする。学習者は実際に自分自身の成長の一部となることができる。さらに、自分の判断を信頼し、アプローチを洗練させるようになる。
シェーン反射モデルの実例

医療における仮想患者シミュレーション
医療従事者向けのオンライントレーニングコースで、看護師が仮想患者とのシミュレーションに参加する。彼女は、患者が不安そうで、専門的な言葉にうまく反応しないことに気づく。彼女は口調を調整し、より簡単な言葉を選びながらシミュレーションを続ける。これはリフレクション・イン・アクションの一例である。後日、デブリーフィングセッションで、彼女は自分の選択を見直し、今後のシナリオでどのように異なる対応ができるかを考える。
看護におけるクリティカルケア
実際の臨床現場で、看護師が呼吸困難の子どもを治療する。看護師は、呼吸の速さや胸の収縮といった微妙な徴候を認識し、すぐに治療計画を調整する。これが、実践におけるリフレクション・イン・アクションである。この事例の後、彼女は自分の決定を注意深く見直し、同じような状況での対応を改善する方法について考える。このような事後の見直しは、リフレクション・オン・アクションを意味する。
教室での調整指導
授業中、ある教師は最初の説明が生徒を惹きつけていないことに気づく。彼女は注意を引くために、授業の途中でアプローチを変えることにした。この調整は、「行動の中の反省」を示している。授業の後、教師はどの部分が成功したかを分析し、次のセッションの計画を修正します。この2つ目のステップは、行動に対する反省を示している。
シェーン反射モデルの原則
シェーンのリフレクティブ・モデルの背景にある原則を見れば、さまざまな場面でよりよく応用することができる。以下は、このフレームワークの原則である。

1.問題の枠組み
解決策にすぐに飛びつくのではなく、まず問題を慎重に定義することの重要性をシェーンは強調する。基本的には、一歩下がって何が起こっているのかを問う必要がある。このプロセスでは、仮定に挑戦し、複数の視点を招き入れる。
eラーニングの場合、次のようになります。 シナリオ・ベースド・ラーニング 課題が完全に明示されていない場合。学習者は前に進む前に、その問題について自分なりに調査し、理解を深める必要がある。
例えば、ダイバーシティとインクルージョンについてのコースでは、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のではなく、学習者がダイバーシティに関わる複雑な状況をナビゲートしなければならないシナリオを提示することができる。そして、自分の偏見や信念を振り返り、それが意思決定にどのような影響を与えるかを考えることができる。
2.アクション
課題を明確に設定したら、次のステップは、情報に基づいた意図をもって行動することである。ここで学習者の知識と経験が出会う。
シェーンのモデルにおける行動とは、直感、技術、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ある。この原則は、デジタル・ラーニングにおけるシミュレーションや分岐するシナリオを通じて実現される。学習者は、インタラクティブな問題解決課題の中で、戦略を適用することができる。
3.反射
上で説明したように、シェーンのモデルでは内省は2つのレベルで行われる。行動中の内省は活動中に起こり、行動中の内省は経験の後に起こる。
4.リフレーミング
最も強力な洞察は、問題を解決することからではなく、問題の見方が間違っていたことに気づくことから生まれることがある。リフレーミングとは、問題を見るレンズを変えることだ。
それは、学習者がある経験を再考し、それまで見えていなかった新たな角度を認識するとき、行動を振り返るときにしばしば現れます。オンラインコースでは、受講生は次のような方法で自分の見方を見直すことができます。 ピアディスカッション そしてフィードバックループ。
5.文脈学習
シェーンのモデルは、学習をそれが起こる世界から切り離すものではない。その代わり、文脈を重視する。学習者は、あらゆる状況に影響を与える独自の条件、制約、文化的要因を考慮するよう導かれる。
問題は二つとして同じものはなく、解決策もまた同じではない。デジタル学習の場合、この原則は、次のような方法で、豊かで現実的な環境を作り出すことの重要性を強化する。 研修事例また、ロールプレイングや業界特有のシナリオも用意されている。
6.継続的改善
結局のところ、シェーンのモデルは1回限りのプロセスではない。反省、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つながり、継続的な発展の習慣が構築される。
専門家にとって、この原則は生涯学習の基礎となるものである。 適応学習パス とマイクロラーニング戦略は、学習者のジャーニーに合わせて変化する。
シェーンのモデルと他のリフレクティブ・フレームワークの比較
シェーンのモデルは、教育やトレーニングで使われるいくつかのリフレクティブ・フレームワークのひとつである。以下はその比較である:
- シェーン対ギブスのリフレクティブ・サイクル: ギブス(1988)は、構造化された6段階のサイクル(説明、感情、評価、分析、結論、行動計画)を提供している。このモデルは、Schönのモデルよりも規定的で段階的であるため、初心者にとってより簡単である。Schönのモデルはより流動的であり、決められたプロセスに従うというよりも、内省の質に焦点を当てている。
- Schön対Kolbの経験的な学習の周期: コルブ(1984)は、学習を具体的経験、内省的観察、抽象的概念化、能動的実験の4段階のサイクルとして説明している。コルブが内省をより広範なサイクルの一段階として扱うのに対し、シェーンは内省を学習の中心的行為とし、その場での内省と事後の内省を区別している。
- シェーン対ドリスコルのモデル: Driscoll(2007)は、リフレクションを3つの質問に単純化している:何が?だから何?今度は何?これは最も利用しやすいフレームワークだが、行動における内省と行動に関する内省というシェーン(Schön)の区別の深さには欠けている。
- シェーンのモデルをいつ使うか: 適応力のあるリアルタイムの問題解決スキルを身につける必要のある経験豊富な実務家と仕事をする際には、シェーン氏のフレームワークを選択しよう。このフレームワークは、状況が曖昧で、同じ問題が2つと存在しないような、臨床、教育、複雑な職場環境において特に威力を発揮する。
オンラインコースの作成にシェーンのリフレクティブ・モデルを適用する方法
オンラインコースを作成する際、Schönのリフレクティブ・モデルを使用することで、学習者の内省を促すことができます。その方法は以下の通りです。
A.コア・チャレンジの探求から始めよう
カリキュラムを作る前に、学習者が解決しようとしている本当の問題を理解する時間を取りましょう。学習者は、仕事上あるいは個人的にどのような問題に直面しているのでしょうか?彼らの行く手を阻む知識のギャップやパフォーマンスの障壁は何か?
学習者が何を必要としているかを決めつけないこと。その代わりに、文脈、業界のトレンド、職場の需要、学習者の背景を分析し、問題を明確に定義する。
例えば、遠隔地に関するコースを作成するとします。 リーダーシップ.コンテンツでは、マネジメント理論だけを取り上げてはいけません。その代わりに、バーチャルチームが直面するコミュニケーション不全、文化的な変化、その他の問題を反映したシナリオを作成する。こうすることで、単に知識を提供するだけでなく、学習者が実際に遭遇する問題をフレームワーク化することができます。
B.リアルタイム反射の組み込み
のようなツールを使うことができる。 シナリオ・ベースド・ラーニング とインタラクティブに分岐するシナリオで、学習者がアクティビティ中に振り返ることができるようにします。例えば、シナリオの途中で次のような質問をします:
- この決断はあなたの目標に沿ったものですか?
- この状況がエスカレートしたら、あなたならどうする?
このような瞬間は、学習者が自分の足で考え、コースという安全な空間の中で情報に基づいた調整を行うことを促す。
C.活動後の評価の場を設ける
各モジュールや模擬体験の後、学習者にゆっくりと何が起こったかを分析するように促します。学習者が関連するプロンプトに答えることができるような、構造化されたディブリーフィングの時間をプラットフォームに組み込みましょう。
例えば、ある結果がなぜ起こったのか、自分の行動が結果にどのような影響を与えたのかを答えることができる。次のようなプラットフォームを使うことができる。 コースボックス を使用すると、マニュアル設計に何時間も費やすことなく、コースの各段階で振り返りの質問やパーソナライズされた学習者からのフィードバックを統合したコースを作成できます。

Courseboxには、評価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、学生エンゲージメントのためのインタラクティブ機能を含めるオプションもあります。
D.フィードバックを通じてリフレーミングを促す
振り返りの後、課題に対する当初の理解を見直すよう学習者を導く。シナリオの別の結末や、ディスカッション・フォーラムでの仲間からの洞察などを通して、問題を新たな角度からとらえることができるようなフィードバック・ループを提供する。
フレーミングをすることで、学習者は、正しい道は一つではないことが多く、視点を変えることで、実社会の文脈により適応した意思決定ができることを理解し始める。
E.洞察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活用できるようにすることです。振り返りをもとに、短期的な行動計画を立てるよう、学習者に促す必要があります。コース内の目標設定や日誌の記入を通して、これを行うことができます。
例えば モジュール 顧客とのコミュニケーションにおいて、学習者は次の顧客との電話でアクティブ・リスニングのテクニックを試す計画を立て、その経験を報告するかもしれない。学習者はこの練習を通して、大きな自信と勢いをつけることができる。
シェーンのリフレクティブ・モデルを実践するためのベスト・プラクティス
このフレームワークは非常に包括的でインパクトのあるものだが、その正しい実行は必須である。以下のヒントは、シェーンのリフレクティブ・モデルを最大限に活用するのに役立つ。
- 問題が起きたときだけでなく、定期的に振り返る時間をスケジュールに組み込む。
- さまざまな振り返りの段階で、「すでに知っていることは何か」「次に試せることは何か」といった思慮深い質問をする。
- 視野を広げ、学びを深めるために、仲間やメンターからフィードバックをもらう。
- 学んだことに基づいて明確な目標を設定し、反省を行動に移す。
- 反省は、単なるギャップではなく、成長を強調するものであるべきだからだ。
一貫した反省的実践は意思決定を強化し、学習プロセスを生き生きと進化させ続ける。さらに重要なことは、自己認識と自己認識を培うことである。
クイックリファレンス・サマリー
- 行動で知る: 暗黙知とは、専門家が意識せずに自動的に使っている知識である。
- リフレクション・イン・アクション: 体験中に考え、アプローチを調整する。レスポンスよく、リアルタイムで、直感的に。
- 反省と行動: 体験が終わった後のレビューと分析。より深く、より構造化され、移転可能な教訓を抽出することを目的とする。
- リフレーミング: よく考えてから問題に対する見方を変えると、当初の枠組みが不完全であったことがわかる。
結論
シェーン氏のリフレクティブ・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の転換である。このアプローチは、オンラインコースをより経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る。
Courseboxのようなツールは、このビジョンを実行可能にします。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の統合により、オンライン学習プロセスのすべてのステップでリフレクティブ・プラクティスを組み込むことができます。その結果、インパクトのある学習が利用しやすく、スケーラブルになります。
よくある質問 (FAQ)
行動中の反省とは、学習活動に取り組んでいる最中に自分のアプローチを調整する能力です。行動の反省は、学習者が活動後に、行った選択とそこから得た教訓を分析する際に行われます。どちらのモードも、気づき、適応力、そして専門的な成長を促すことで、学習を育みます。([turn0search0]、[turn0search1])
行動における知識とは、専門家がタスクに持ち込む暗黙的かつ直感的な知識であり、経験を通して磨かれたスキルであり、本能的に意思決定を導きます。ショーンのモデルは、この暗黙知を振り返り、洗練させるために役立ちます。([turn0search1]、[turn0search17])
ショーンのモデルは予測不可能な状況において力を発揮します。一歩下がって問題を捉え、リアルタイムで反省的に行動し、そして事後に反省することを促します。この反復的なプロセスは、機械的な対応ではなく、適応力のあるスキルを養います。([turn0search1])
はい。eラーニングでは、学習者がプレッシャーの下で意思決定を行うシナリオ(行動中の反省)と、その後のジャーナリングやガイド付きプロンプトによる分析(行動の反省)を組み込むことができます。この二重のアプローチにより、より深い学習と自律性が促進されます。
シミュレーションシナリオ、決定木、リアルタイムの分岐、ジャーナル、デブリーフィング、そして学習中および学習後の振り返りを促す質問を活用しましょう。Coursebox AIは、振り返りのヒントとなるシナリオベースのコンテンツを生成し、学習者の洞察をコホート全体で追跡することで、学習者の学習意欲を高めます。

Travis Clapp
教育技術者および教育デザイナー



