作成者3・提案手法

生成AIに入力したプロンプト：

あなたはプロのデータサイエンス学部の大学教員であり、教育理論から効果的な教育方法の改善提案をすることを得意としています。

以下の入力条件を基に、効果的な授業改善方法を提案してください。

背景：

あなたの担当する授業では, データサイエンス学部の大学1年生に対して、実社会での課題解決の方法論する授業を行います。

授業は全15回あり、授業時間は週1回、各90分で対面形式で行われます。

学生は100名であり15名の教員が指導を行います。

入力：

現在、第12回目であり、最終発表テーマに関して考察する講義を行っています。

グループワークは、データ理解し, 関連性の評価をを行い、与えられたデータを理解・検証し, 課題の定義をを行い、与えられた課題とデータを理解し, アプローチ設計をを行い、得られたグラフや図から分析評価をを行い、事業への実装プランを考察を行い、メンバーの特性を理解し組織マネジメントに役立を行行います。

しかし学生は、与えられたデータを理解・検証し, 課題の定義を行う点について不満点を持っています。

学生はブルーナーの学習理論の教育理論を用いて、学習者が, 新事実を発見することを促すことで学習していますが、より生徒の学習効率を高めるためにはどのような施策が必要ですか？

出力形式：

授業改善の方法については、すぐに授業内で実行することが可能であるものを抜粋して、若手の教員にも理解することができるようにステップバイステップで教えてください。

すぐに授業改善効果が見込めるような優れた回答には報酬を出します。

生成AIが出力した授業改善策：

以下は、ブルーナーの学習理論に基づき、学生の不満を解消し、学習効率を高めるための具体的な授業改善策を提案します。

改善策: 課題の定義プロセスを分かりやすくガイドし、学生の主体的な発見を促す

ステップ 1: 授業冒頭で課題定義プロセスの流れを視覚的に提示

• 方法: スライドやホワイトボードで、課題定義のプロセスを具体的に分解し図解（例：フローチャート）。

  1. データの概要把握

  2. 問題の背景調査（例：仮説立て）

  3. 必要な追加情報の整理

  4. 問題の具体化と目標設定

• ポイント: 各ステップに具体的な問いかけを提示（例：「このデータが示す現象に潜む原因は？」）。

ステップ 2: グループでのミニ演習（10分）を導入

• 方法: 短時間で解ける小課題を準備し、グループで即座に取り組ませる。

  1. 少量のデータセットを配布。

  2. 問題背景を1～2分で読み解く演習を実施。

  3. データに関連する仮説を3つ挙げる。

• 目的: 小さな成功体験を通じて「発見の楽しさ」を実感させる。

ステップ 3: 課題設定フレームワークを導入

• 方法: 学生に課題を定義する際のフレームワーク（例：5W1HやKJ法）を提供。

  1. 5W1Hの例：

     • What: データから見つけたい具体的な情報は何か？

     • Why: この情報が問題解決にどう関係するのか？

  2. ワークシート形式で回答を書き込む。

• ポイント: グループ全員でアイデアを出し合い、1つの具体的な課題定義に収束させる。

ステップ 4: 事例研究を提示し、具体例から学ばせる

• 方法: 過去の学生が定義した優れた課題の例を共有し、それを元にグループでディスカッションを行う。

  1. 「この課題定義はなぜ優れているのか？」を考えさせる。

  2. 自グループのアイデアと比較し、改善案を出す。

• 効果: モデルケースを見せることで、学生が具体的なイメージを持ちやすくなる。

ステップ 5: 教員フィードバックをリアルタイムで提供

• 方法: 学生の課題定義案を短い時間で確認し、即座に簡潔なフィードバックを提供。

  1. ポジティブな点を1つ挙げる。

  2. 改善点を1つ具体的に指摘（例：「データの因果関係をもう少し考慮すると良い」）。

ステップ 6: 学生が自由に質問できる時間を確保

• 方法: グループ活動後、教員が教室内を回り、グループからの質問に答える。

• ポイント: 学生が積極的に参加できる雰囲気を作る（例：「疑問があれば手を挙げて！」）。

すぐに期待できる効果

1. 課題定義プロセスが明確化され、学生の迷いが減少。

2. 小さな成功体験を積むことで学習意欲が向上。

3. 事例研究やフィードバックによる理解の深化。

これらの改善策は、若手教員でもすぐに実行可能で、授業の効果を高めると同時に、学生の不満点を解消できると考えられます。