[論文レビュー] A Universal Structure of Science and Engineering Problem-Solving

Argenta Price, Candice Kim+3 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2020

Science Education and Pedagogy参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、多様な分野にわたり科学・工学の問題解決に内在する、29の測定可能で教えられる意思決定の普遍的構造を特定する。熟練者の問題解決プロセスを分析することで、これらの意思決定が分野固有の知識に基づいた予測モデルに依存していることが明らかになり、S&E教育における評価と指導の向上が可能になる。

ABSTRACT

A primary goal of science and engineering (S & E) education is to produce good problem solvers, but much of the problem-solving process remains poorly understood. To characterize this process in terms of measurable and teachable pieces, we analyzed how S & E experts solved authentic problems. We identified an unexpectedly universal set of 29 decisions-to-be-made that were consistent across fields and provide a flexible structure underlying the S & E problem-solving process. We also find that the process of making those decisions (selecting between alternative actions) relies heavily on predictive models that embody the relevant specialized disciplinary knowledge and standards. This detailed characterization of the problem-solving process will allow better assessment and teaching of S & E problem-solving.

研究の動機と目的

• 多様な分野にわたり、科学・工学（S&E）の問題解決に内在する測定可能で教えられる構造を特定すること。
• 熟練者が本物のS&E問題解決課題においてどのように意思決定を行うかを理解すること。
• S&E問題解決における意思決定を導く予測モデルの役割を規定すること。
• S&E教育におけるより良い評価と指導を支援するフレームワークの構築

提案手法

• 複数の分野にわたり、本物の現実世界のS&E問題における熟練者の問題解決行動の分析。
• 問題解決プロセスの定性的かつパターンベースの分析を通じた繰り返し発生する意思決定ポイントの同定。
• 29のコアな意思決定要因からなる構造的フレームワークへの意思決定の分類。
• 意思決定選択を導く予測モデルに埋め込まれた分野固有の知識の検証。
• 熟練者インタビューとタスクベースの観察を用いた、意思決定構造の一貫性と普遍性の検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 問題解決の過程で、多様な科学・工学分野にわたり繰り返し出現する共通の意思決定ポイントは何か？
• RQ2 熟練者は問題解決の過程でどのように予測モデルを用いて選択を導くか？
• RQ3 問題解決プロセスが普遍的な意思決定のセットによってどの程度構造化されているか？
• RQ4 同定された意思決定構造を、S&E教育における指導と評価の向上にどのように活用できるか？

主な発見

• 29の意思決定の普遍的セットは、複数の科学・工学分野にわたり一貫して同定された。
• これらの意思決定はランダムではなく、分野固有の知識と基準を反映した予測モデルに体系的に根ざしている。
• 意思決定プロセスは一般化されたヒューリスティクスよりも、分野固有の予測モデルに強く依存している。
• この構造は柔軟で、さまざまなタイプのS&E問題に適用可能であり、広範な一般性を示している。
• このフレームワークは、測定可能で体系的な方法で問題解決スキルの評価と指導を可能にする基盤を提供する。