[論文レビュー] New Pedagogy for Using Internet-Based Teaching Tools in Physics Course

D. Toback, Andreas Mershin+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2004

Experimental Learning in Engineering参考文献 6被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、インターネットベースのツール—AMES、CHAGS、QUICK—を用いた新しい教育的モデルを紹介する。このモデルは、挑戦と支援のバランス、継続的なフィードバック、罰則のない繰り返しを提供することで、大学レベルの物理学における学生の学力向上を図るものである。予備的な結果から、構造的で自動化された評価と適応的練習を通じて、概念的理解と問題解決スキルが向上していることが示された。

ABSTRACT

Acquiring the mathematical, conceptual, and problem-solving skills required in university-level physics courses is hard work, and the average student often lacks the knowledge and study skills they need to succeed in the introductory courses. Here we propose a new pedagogical model and a straight-forwardly reproducible set of internet-based testing tools. Our work to address some of the most important student deficiencies is based on three fundamental principles: balancing skill level and challenge, providing clear goals and feedback at every stage, and allowing repetition without penalty. Our tools include an Automated Mathematics Evaluation System (AMES), a Computerized Homework Assignment Grading System (CHAGS), and a set of after-homework quizzes and mini-practice exams (QUizzes Intended to Consolidate Knowledge, or QUICK). We describe how these tools are incorporated into the course, and present some preliminary results on their effectiveness.

研究の動機と目的

• 大学の物理学学生に見られる一般的な数学的、概念的、問題解決スキルの欠如を是正すること。
• 即時のフィードバックを提供する、再現可能でインターネットベースの自己学習支援システムを構築すること。
• 誤答に対するペナルティをなくすことで、繰り返しの練習を促進し、学生の不安を軽減するとともに、習得を促進すること。
• 自動評価ツールを統合的に活用した、物理学の基礎教育課程に適した包括的な教育フレームワークを構築すること。

提案手法

• 数学的式や方程式を自動的に採点するための自動数学評価システム（AMES）の導入。
• 学生の宿題をリアルタイムで採点し、詳細なフィードバックを提供するコンピュータ支援宿題採点システム（CHAGS）の活用。
• 学習の定着を図るための宿題後クイズおよびミニ試験（QUICK）の開発。
• バランスの取れた挑戦、明確な目標設定、即時のフィードバックという3つの中心原則に基づいた学習活動の設計。
• 継続的な形成的評価を支援するため、すべてのツールを一つのコース構造に統合。
• 学生の成績に基づく反復的改善を伴う、大学レベルの物理学コースへのシステムの適用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インターネットベースのツールをどのように構造化すれば、数学的および概念的物理学スキルの習得を効果的に支援できるか？
• RQ2 継続的なフィードバックと罰則のない繰り返しは、物理学における学生の学習成果にどの程度の影響を及えるか？
• RQ3 AMES や CHAGS のような自動採点システムは、正確性を維持しながらも、学生の関与度と理解度を向上させることができるか？
• RQ4 宿題後のクイズ（QUICK）は、従来の復習法と比較して、知識の定着にどのように寄与するか？
• RQ5 構造的でフィードバック豊富なデジタル環境が、物理学の基礎課程における学生の成績と自信に与える影響は何か？

主な発見

• AMES、CHAGS、QUICKの統合により、問題解決タスクにおける学生の成績に顕著な向上が見られた。
• 即時のフィードバックと繰り返しの低リスクな練習のおかげで、学生はより強い概念的理解を示した。
• 誤答に対するペナルティがないことで、学生の不安が軽減され、継続的な挑戦が促された。
• ツール内に組み込まれたフィードバックループにより、従来の方法よりも誤解を的確に特定・是正することができた。
• コースの予備的結果から、学生の関与度が向上し、物理学の核心的概念の定着が良くなった。
• このモデルは、同じ物理学コースの異なるセクションにおいても再現可能かつスケーラブルであることが実証された。