コネクティビズム学習理論：それは何を伴うのか？

2020年末までに、推定では 1.7 メガバイトのデータ 地球上のすべての人のために毎秒創造されました。デジタル情報は急速に増加していると言っても過言ではありません。従来の学習理論では、この膨大な量の情報を扱うことができません。

ただし、コネクティビズムの学習理論は個人に限定されません。その代わり、私たちが形成するネットワークの中にあるのです。知識は分散され、絶えず進化していることを認識しています。だからこそ、私たちは多様な情報源をつなぐことを学ばなければなりません。

コネクティビズム学習理論について知っておくべきことはすべてここにあります。

コネクティビズム学習理論とは

学習理論は時間とともに大きく進化してきました。行動主義は強化によって形作られる目に見える行動に焦点を当てていますが、認知主義は記憶や問題解決などの精神的プロセスに関するものです。しかし、これらの伝統的な理論は、情報が豊富でネットワーク化されているデジタル時代の学習には完全には適合しません。

コネクティビズムはによって導入されました ジョージ・シーメンスとスティーブン・ダウンズ このギャップを埋めるために2004年に。学習はオンラインでつながりを形成することと捉え、教育を現代の世界に適応させています。

コネクティビズムでは、ノードは情報と知識の最も基本的な単位です。これらのノードは、人や組織からデータベース、ウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォームなど、何でもかまいません。これらのノードは、さまざまなリンクや接続を通じて相互接続されたネットワークを形成します。

シーメンスとダウンズによると、学習はこれらのネットワーク内およびネットワークを通じて行われます。まずは、学生がさまざまな視点やアイデアにアクセスして学ぶにつれて、さまざまなノード間のつながりを形成することから始まります。これらのネットワークをナビゲートしていくうちに、生徒はパターンを認識し、複雑なトピックをより深く理解することを学びます。

ネットワークを通じた情報の流れにより、学習者は「集合知能」に貢献し、その恩恵を受けることもできます。一方、新しいつながりを作り、古くなったつながりをなくすことで、知識を更新し続けることができます。最も重要なのは、ネットワークによって異なる分野や概念をつなぐことができ、問題解決能力がさらに向上することです。

最終的に、この理論は、学習は人自身の批判的思考だけにとどまらないと述べています。知識はネットワーク自体の中にあり、さまざまなつながりを通じてアクセスできると主張しています。

コネクティビズム学習理論の原理

こちらが この理論の主要原理:

1. 学習と知識は多様な意見に基づいています。

コネクティビズムは、人々が自分以外のアイデアに取り組むことで学習が向上するため、異なる視点を持つことの価値を説明しています。たとえば、さまざまなバックグラウンドを持つ仲間とトピックについて話し合うことで、理解を深めることができます。

2. 学習とは、特殊なノードや情報源をつなぐプロセスです。

コネクティビズムでは、学習はさまざまな「ノード」にリンクすることによって行われます。これらのノードには、人、ウェブサイト、データベース、ツールなどがあります。たとえば、オンラインフォーラムや専門家のブログを使用すると、学習者は特定のニッチに関する知識を集めることができます。

3. 学習は人間以外の機器で行われる場合があります。

知識は人間の心に限定されるものではなく、機械やデジタルツールにも存在する可能性があります。たとえば、検索エンジンや AI システムは、学習者が必要なときにいつでもアクセスできる情報を保存して提供します。

4. より多くのことを知る能力は、現在知られていることよりも重要です。

コネクティビズムは、事実を暗記する代わりに、学習者が必要に応じて新しい情報を見つけて使用することを奨励します。このスキルは、知識がすぐに時代遅れになるような目まぐるしく変化する世界で役立ちます。

5. 継続的な学習を促進するには、つながりを育み、維持することが必要です。

コネクティビズムは、専門家やオンラインコミュニティとのつながりを維持するなど、学習者がネットワーク内で関係を構築し、維持することを奨励します。これにより、学習者は常に最新の知識や継続的な学習機会にアクセスできます。

6. 分野、アイデア、コンセプトのつながりを見る能力はコアスキルです。

異なる科目やアイデア間のつながりを認識することは、学習者の創造力や問題解決能力を向上させるのに役立ちます。数学的概念を応用して現実世界の工学的問題を解決することは、この原則の好例です。

7. 通貨（正確で最新の知識）は、すべてのコネクティビスト学習活動の目的です。

コネクティビズムでは、最新の動向を常に把握することが重要です。学習者は、ニュース記事や研究論文などの最新のリソースを活用して、継続的に知識を更新する必要があります。

8. 意思決定はそれ自体が学習プロセスです。

どの情報を信頼するか、どの情報を優先するかを決めることは学習の一部です。現代の知識は急速に進化しているため、学習者は情報源を批判的に調べ、新しい情報が出てくると理解を適応させる必要があります。

実践におけるコネクティビズム学習理論

コネクティビズムは、次のような教育現場で最も効果的です。

• MOOC (大規模オープンオンラインコース): MOOCは、大規模でネットワーク化された学習環境を構築することにより、コネクティビストの原則を実践しています。学習者は、ビデオ、フォーラム、リーディングなど、あらゆる種類の情報ノードにアクセスでき、それらについて議論することもできます。最初のMOOC、」コネクティビズムとコネクティブナレッジ、」はこのアプローチをモデル化するために設計されました。
• パーソナルラーニングネットワーク (PLN): PLNは、学生が専門家、同僚、デジタルツールを使って独自のリソースネットワークを構築できるようにすることで、自己学習を促進します。
• ソーシャルメディアとコラボレーションツール: 学生は、TwitterやLinkedInなどのプラットフォームや、Google Docsなどのコラボレーションツールを使用して、コネクティビスト学習を楽しむこともできます。これにより、仲間はリアルタイムで交流し、アイデアを共有し、共同で創造することができます。
• 非公式の学習環境: コネクティビズムは、学習者がブログ、ポッドキャスト、オンラインコミュニティ、または仮想シミュレーションに参加できる非公式な環境で繁栄します。ここでは、学生は正式な教育制度の外にある関連リソースやネットワークを利用して自分で学ぶことができます。

コネクティビズム学習理論の課題

コネクティビズム学習理論には利点がありますが、さまざまな理由で批判されています。

オーバーロードと情報フィルタリング

コネクティビズムによるネットワーク学習の使用は、学習者を情報過多にさらします。実際、過剰なデータは意思決定スキルの発達を妨げる可能性があります。たとえば、電子メールだけでも、世界経済には推定で次のようなコストがかかります。 年間6,500億ドル 大量の投入物を管理することによる生産性の低下によるものです。

これに対処するには、コンテンツキュレーションと情報リテラシーについて学生に教える必要があります。インストラクショナルデザイナーは、次のようなモデルを使うこともできます。 ロヒト・バルガヴァによるコンテンツキュレーションの5つのモデル 関連性が高く正確なコンテンツを優先します。

構造と統制の欠如

批評家は、MOOCのようなコネクティビスト環境には十分な「足場」や構造がないと主張しています。その代わり、学習者は何のガイダンスもなく断片化された情報をナビゲートしなければなりません。これは認知的過負荷につながりかねません。 研究で見たように MOOCの参加者は、構造化されていないコンテンツや不明確な目標に悩まされていました。

コネクティビズムは学習者に自律性を教えますが、そのような戦略が成功するかどうかは学生の自主規制スキルにかかっています。生徒は個人的な目標を設定し、気が散る原因に対処できるか？例えば、IoT ベースの学習モデルでは、自由と集中力のバランスをとるために、オープンネットワーク内で問題解決タスクを構造化しています。このようなフレームワークがなければ、学習者は学習意欲を失ったり、教材について表面的にしか理解できなくなったりする可能性があります。

評価と評価

従来の評価方法は、コネクティビズムの分散型の性質とは正反対になりがちです。知識が個人の心ではなくネットワークに分散している場合、どうすれば学習を測定できるでしょうか。批評家はまた、この理論は学習プロセスの重要な側面であるダイナミックな環境における概念開発や進捗状況の追跡を対象としていないとも述べています。

哲学的および理論的議論

一部の学者は、 クララとバルベラ、この理論にも同意しません。コネクティビズムは独立した学習理論というよりは「教育学的」なアプローチだと彼らは言う。「学習パラドックス」（既存のつながりから新しい知識がどのように生まれるか）や社会的相互作用の説明が限られているなど、未解決の問題が多数あります。

他の人は、構成主義のような古い理論と重複しており、独自の心理的基盤はないと言う人もいます。

コースボックスによるコネクティビズムの実装

コースボックス は、オンラインコースの作成と提供を簡素化するために設計されたツールです。教育者はドキュメント、ビデオ、Web ページなどのコンテンツを使用して、それらを構造化された e ラーニング体験に変えることができます。

Courseboxには、次のようなコネクティビズムをサポートする多くの機能があります。

ネットワーク構築

Courseboxでは、ディスカッションフォーラムやコラボレーションツールを通じて学習コミュニティを作成できます。これらの機能は、コネクティビズム学習理論で述べられているように、ピアツーピア学習と知識共有を促進します。

ノード接続

Courseboxでは、マルチメディア要素やAPIなどの外部リソースを統合することもできます。これにより、学習者は多様な情報源 (ノード) に接続され、より豊かな学習体験が可能になります。

パーソナライズされた学習経路

Courseboxのアルゴリズムは、特定の学習者の好みや進捗状況に基づいてコースの内容を調整します。このパーソナライズにより、教育者は学習者と独自のつながりを築き、複雑なネットワークを自分でナビゲートする方法を教えることができます。

コンテンツのキュレーションとフィルタリング

Courseboxには、学習者が関連する教材に焦点を当てて情報過多に対処できるように、コンテンツを整理およびフィルタリングするためのツールもあります。これは、コネクティビスト学習における効果的なキュレーションの必要性と一致しています。

自動フィードバックと評価

CourseboxはAIを使用して、クイズや課題を通じて学生の成績を評価し、即座にフィードバックを提供します。つまり、学習者がリアルタイムで理解を深めるのを助けることで、つながりを築くことができるということです。

結論

今日の時代では、情報の流れは非常に速く、常に変化しています。従来の学習理論は、私たちの心が孤立した環境で、あるいは仲間と一緒に知識とどのように相互作用するかについて多くのことを教えてくれますが、デジタル世界の教育という点ではかなり限られています。

コネクティビズムは、デジタル学習環境を理解し、ナビゲートするための新しいフレームワークです。学習者がデジタル時代に成功するためのノウハウを得るためには、つながり、ネットワーク、知識の流動性が重要であることが説明されています。

その原則を実装する最良の方法は、次のようなプラットフォームを使用することです コースボックス。今すぐアクセスして、Courseboxが生徒のためのダイナミックでつながりのある学習環境を構築するのにどのように役立つかをご覧ください。