[論文レビュー] Engagement, integration, involvement: supporting academic performance and developing a classroom social network

Eric A. Williams, Justyna P. Zwolak+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2017

Innovative Teaching and Learning Methods被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、ネットワーク分析を用いて、協同学習の物理授業における生徒間の社会的相互作用が、学業成績にどのように予測されるかを検討した。結果は、特にクロージネス・セントラリティ（closeness centrality）を示す生徒の中心性が、過去のGPAを上回る要因として、将来の成績を有意に予測した。この影響は、学期の後半に顕在化した。これは、教室内の社会的ネットワークが意味的に発展し、学習を支援するものであることを裏付けている。

ABSTRACT

Theories developed by Tinto and Nora identify academic performance, learning gains, and involvement in learning communities as important facets of student engagement that support student persistence. Collaborative learning environments, such as those employed in the Modeling Instruction introductory physics course, are considered especially important because they provide students with the academic and social support required for success. Due to the inherently social nature of collaborative learning, we examined student social interactions in the classroom using Network Analysis. We used student centrality, a family of measures that quantify how connected or central a particular student is within the classroom network, to measure student engagement longitudinally over multiple times during the semester. Bootstrapped linear regression modeling showed that student centrality predicted future academic performance over and above prior GPA for five out of the six centrality measures tested; in particular, closeness centrality explained 29% more of the variance than prior GPA alone. These results confirm that student engagement in the classroom is critical to supporting academic performance. Furthermore, we found that this relationship emerged from social interactions that took place in the second half of the semester, suggesting the classroom network developed over time in a meaningful way.

研究の動機と目的

• 協同学習環境における生徒の社会的相互作用を通じた関与が、学業成績にどのように影響するかを調査すること。
• 教室内の社会的ネットワークの縦断的発展と学習成果との関係を検討すること。
• 教室内のネットワークにおける生徒の中心性の指標が、過去のGPAを上回って将来の学業成績を予測できるかどうかを特定すること。
• 学期のどの段階で、ネットワークの中心性と学業成績の関係が顕在化するかを探索すること。

提案手法

• モデリング・インストラクションの物理授業における生徒間の社会的相互作用をマッピングするために、応用的ネットワーク分析を実施した。
• 個々の生徒の教室内ネットワーク内でのつながりの度合いを測定するために、6つの中心性指標（例：次数、クロージネス、媒介性）を計算した。
• ブートストラップ法を用いた線形回帰分析を実施し、中心性指標が過去のGPAを制御した上で将来の学業成績を予測できるかどうかを検証した。
• 学期を通じて複数の時系列で相互作用データを収集し、ネットワーク構造の縦断的変化を評価した。
• 中心性と学業成績の関係が顕在化する時期を特定するため、学期の後半に焦点を当てた分析を行った。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 教室内の社会的ネットワークにおける生徒の中心性は、過去のGPAを上回って、将来の学業成績をどの程度予測できるか？
• RQ2 ネットワークの中心性と学業成績の関係は、学期を通じてどのように変化するか？
• RQ3 協同学習環境において、どの中心性指標が学業成績を最もよく予測するか？
• RQ4 学期のどの時期に、中心性が学業成績に与える予測力が有意に現れるか？

主な発見

• ブートストラップ法を用いた線形回帰モデルにおいて、6つの中心性指標のうち5つが、過去のGPAを上回って将来の学業成績を有意に予測した。
• クロージネス・セントラリティは、GPA単独の場合に比べ、将来の学業成績の分散を29%多く説明した。
• 中心性と学業成績の関係は、学期の後半に特異的に顕在化した。これは、教室内のネットワーク形成に発達的プロセスが存在することを示している。
• 特にネットワーク内の中心性を通じた生徒の関与が、学業的成功の強力な縦断的予測要因であった。
• 研究結果は、協同学習環境が社会的統合と学業的達成の両方を促進する役割を果たしていることを支持する。
• 本研究は、教室内の社会的ネットワークが静的ではなく、学習成果と相関する形で進化することを確認した。