[論文レビュー] Are Self-explaining and Coached Problem Solving More Effective When Done by Pairs of Students Than Alone?

Robert G. M. Hausmann, Brett van de Sande+1 more|ArXiv.org|May 27, 2008

Innovative Teaching and Learning Methods参考文献 15被引用数 13

ひとこと要約

本研究では、ペア学習が物理学の問題解決における自己説明、例題・問題の交互提示、段階別チューティングの学習効果に与える影響を調査した。結果、ペア学習の学生は個人学習の学生に比べ、より多くの問題を解き、正しい手順ごとに要した時間が短く、ヒントの要求回数も少なかった。これは、社会的責任感がメタ認知戦略の使用と学習効果を向上させることを示唆している。

ABSTRACT

Although cognitive science has discovered several methods for increasing the learning of complex skills, such as physics problem solving, detailed examination of verbal protocols suggests there is still room for improvement. Basically, students do not always apply the meta-cognitive strategies that the instruction invites. For instance, when prompted to self-explain, students may still choose to not explain. We conjecture that most students know which meta-cognitive strategies are good and bad. When they work in pairs, they are more likely to choose the good strategies. We hypothesize that social accountability improves meta-cognitive strategy choice, which thereby improves learning. Our experiment compared individuals and pairs learning from state-of-the-art instruction. The results suggest that the dyads solved more problems and requested fewer hints during problem solving than individuals. We also discovered a new form of self-explanation, wherein students generate explanations to account for the differences between their solutions and the instructor's.

研究の動機と目的

• 自己説明、例題・問題の交互提示、段階別チューティングの3つの実証的根拠に基づく指導法の有効性がペア学習によって向上するかどうかを検証すること。
• ペア学習における社会的責任感が、より深い自己説明や適切な支援要求といったメタ認知戦略の使用を促進するかどうかを調査すること。
• 個人での使用に比べ、協同学習がこれらの指導法の組み合わせを用いることで、学習の向上をもたらすかどうかを明らかにすること。
• 特に、学生の解答と完成例との比較を含む例題学習における予期せぬ行動を探索すること。
• 協同学習と既存の有効な指導法の組み合わせが、学習成果に測定可能な改善をもたらすかどうかを評価すること。

提案手法

• 学生は、2時間の物理学問題解決セッションを実施するにあたり、個人またはペア（ドイアド）の条件に割り当てられた。使用されたのは、アンドス知能チューティングシステムである。
• 指導の順序は、自己説明のための誘導付きでworked例題を学習し、それに続く類似問題の解決（段階的フィードバックとヒントシステム付き）を交互に繰り返した。
• 例題・問題ペアの順序を逆転させ、問題を先に提示し、その後にその解決策を示すことで、比較に基づく推論を促した。
• 自発的説明の深さ、支援要求行動、問題解決の効率を分析するため、会話記録とシステムログファイルを収集した。
• ドイアドは互いに責任感を持ち、システムのあざけん行為を減らし、より深い認知的処理を促すことを期待した。
• データ解析は、正しい手順ごとの所要時間、ヒントの要求回数、誤差率、自己説明における語数に焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ペア学習は、個人学習に比べ、自己説明や適切な支援要求といった有効なメタ認知戦略の使用を促進するか？
• RQ2 同じ組み合わせの自己説明、例題・問題の交互提示、段階別チューティングを用いる場合、ドイアドは個人に比べてより多くの問題を解き、より少ないヒントで済ませるか？
• RQ3 問題を例題の前に提示することで（問題例題ペア）、学生の解答と専門家の解答との間でより生産的な比較がなされるか？
• RQ4 ドイアドは個人に比べ、より深いまたはより頻繁な自己説明を示すか？
• RQ5 学習成果の向上が、協同学習ペアにおける社会的責任感の増加によるものであると推定されるか？

主な発見

• ドイアドは2時間の制限時間内に個人よりも顕著に多くの問題を解いた。これは、問題解決のスループットが高かったことを示している。
• ドイアドは正しい手順ごとに個人よりも短い時間を要した。これは、問題解決の効率が向上していたことを示唆している。
• ドイアドは正しい手順ごとに、システムからのヒントをより少ない回数要求した。これは、独立した問題解決能力が優れていたことを示している。
• ドイアドの誤差数には減少の傾向が見られたが、従来の有意水準に達しなかった。
• ドイアドは個人に比べ、自己説明の語数が多く出力されたが、トランスクリプト解析による説明の質的深さは確認されていない。
• 予期せぬ行動として、学生が自分の解答と完成例を頻繁に比較する傾向が見られ、これは比較的自己説明の新しい形態である可能性がある。