[論文レビュー] A review of problem- and team-based methods for teaching statistics in Higher Education

Jones, Elinor, Palmer, Tom|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2019

Statistics Education and Methodologies被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、高等教育における統計教育における問題中心学習（PBL）およびチームベース学習（TBL）を、効果的で能動的学習のモデルとしてレビューし、伝統的な講義中心の指導から協働的で探求志向の学習方法への移行を提唱している。両アプローチが学生の関与を高め、理解を深め、実務的スキルを向上させることを示しており、特に応用統計の授業において、教育研究の証拠と教育者向けの実践的実装戦略が提供されている。

ABSTRACT

The teaching of statistics in higher education in the UK is still largely lecture-based. This is despite recommendations such as those given by the American Statistical Association's GAISE report that more emphasis should be placed on active learning strategies where students take more responsibility for their own learning. One possible model is that of collaborative learning, where students learn in groups through carefully crafted `problems', which has long been suggested as a strategy for teaching statistics. In this article, we review two specific approaches that fall under the collaborative learning model: problem- and team-based learning. We consider the evidence for changing to this model of teaching in statistics, as well as give practical suggestions on how this could be implemented in typical statistics classes in Higher Education.

研究の動機と目的

• 英国の高等教育における統計教育の授業で、能動的学習の推奨が長年なされているにもかかわらず、依然として講義中心の指導が支配的であるという問題に対処すること。
• 特に応用的・実践的なモジュールにおいて、問題中心学習（PBL）およびチームベース学習（TBL）の有効性と実現可能性を評価すること。
• PBLおよびTBLを統計教育に実装するための、実践的で根拠に基づいた教育者向けのガイダンスを提供すること、ハイブリッド型および段階的アプローチを含む。
• 協働的でグループベースの学習モデルが、より理論的な統計モジュールの技術的・数学的要件に適合するようにどのように調整できるかを検討すること。
• 統計カリキュラムに、自己評価、同級生評価、現実世界の問題解決を統合することで、学生の学習成果を向上させることの利点を強調すること。

提案手法

• 高等教育におけるPBLおよびTBLに関する既存の文献を系統的にレビューし、統計およびSTEM分野に焦点を当てる。
• PBLおよびTBLのフレームワークの比較：PBLは学生主導の問題解決とファシリテーターの支援を強調するが、TBLは事前読書の後に知識のチーム応用を含む。
• 実装戦略の分析、例えば段階的導入、同級生フィードバックの統合、両アプローチの要素を組み合わせたハイブリッドモデル。
• 学生の関与、記憶保持、スキル開発に関する研究を含む、能動的学習に関する教育研究の証拠の統合。
• カリキュラムの再設計のための実践的提言、例えば問題設計、チーム編成、ファシリテーターの役割、評価方法。
• オンライン版や変更されたPBLおよびTBLのバリエーションを検討し、多様な教育的文脈における柔軟かつスケーラブルな実装を支援すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高等教育における統計教育において、問題中心学習（PBL）とチームベース学習（TBL）は、どの程度効果的か？
• RQ2 PBLおよびTBLが統計教育において学生の関与、理解、記憶保持を向上させることを裏付ける証拠は何か？
• RQ3 数学的および理論的負荷の高い統計モジュールにおいて、PBLおよびTBLを実装する際の実際の課題と解決策は何か？
• RQ4 オンラインまたはハイブリッド型の教育環境において、PBLおよびTBLはどのように効果的に統計教育に適応できるか？
• RQ5 完全なカリキュラム再設計なしに、既存の講義中心の統計授業にPBLおよびTBLを段階的に導入する方法は何か？

主な発見

• PBLおよびTBLは、伝統的な講義中心の指導と比較して、学生の関与を顕著に高め、統計的コンセプトに対する理解を深める。
• 医学や法曹分野など、複数の分野における証拠が、PBLおよびTBLが問題解決、協働、コミュニケーションスキルの開発に有効であることを裏付けている。
• チームベース学習（TBL）は、事前読書と同級生フィードバックを組み合わせることで特に効果的であり、知識の応用と責任感を高める。
• 問題中心学習（PBL）は、複雑で現実世界の文脈に根ざした問題を用いることで、自己学習と批判的思考を促進する。
• 理論的な統計コースにおいても、グループベースの学習の実装は可能であるが、注意深い設計が求められ、段階的またはハイブリッドアプローチが有益である可能性がある。
• 教育者がPBLやTBLを段階的に導入する（例えば、特定のトピックやセッションに限定して）ことで、学生の参加意欲が向上し、教育的変化への抵抗を軽減できる。