[論文レビュー] Teaching labs during a pandemic: Lessons from Spring 2020 and an outlook for the future
本論文は、2020年春の緊急遠隔授業への適応について、物理学実験教員と学生を対象に調査し、動機・目標・活動・課題・将来の遠隔/ハイブリッド実習への示唆を詳述している。
We report results from a survey of lab instructors on how they adapted their courses in the transition to emergency remote teaching due to the COVID-19 pandemic. The purpose of this report is to share the experiences of instructors in order to prepare for future remote teaching of labs. We include summaries of responses to help illustrate the types of lab activities that were done, learning goals for the remote labs, motivations for instructors' choices, challenges instructors faced, and ways in which instructors and students communicated. This is a first step in a larger project as part of an NSF RAPID grant to understand what happened during the switch to remote labs and how it impacted teaching methods and student learning.
研究の動機と目的
- COVID-19時にリモート実験へ移行する際の教員の動機と課題を文書化する。
- 学習目標の変化を整理する。特に概念と技能の間の移行に着目する。
- 使用したリモート実験活動と資料を記述する(データ共有、シミュレーション、動画、家庭用キットなど)。
- リモート実験における学生の主体性・関与・協働・コミュニケーションを評価する。
- 将来のリモートまたはハイブリッド実験講座の設計に向けた実用的な提言を提供する。
提案手法
- 2020年4月30日前後に実施された106名の教員による129コースの調査。回答の大半はその後の2週間に集中。
- E-CLASSに追加された補足の学生調査は50件以上のコースで2,600人を超える学生に実施され、インタビューからの定性的引用を含む。
- 定量的結果は図中の平均値と標準誤差として提示。定性的典型例は引用として提供。
- 例の分類をナビゲーション支援のためラベル付きタグを用いて行う(Intro/BFY、専攻、クラス規模、科目ラベル)。
- 動機・学習目標・実験活動・学生の主体性・コミュニケーションを軸とした記述的な整理。将来の提言の統合。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1リモート実験へ移行する教員の動機と直面した課題は何だったか。
- RQ2リモート実験で移行前後の学習目標はどのように変化したか(概念 vs 技能)?
- RQ3どのようなリモート実験活動が用いられ、それらは学習目標とどのように整合したか。
- RQ4リモート実験環境で学生の主体性・関与・協働はどのように現れたか。
- RQ5将来のリモートまたはハイブリッド物理実験講座のためにどのような提言が得られるか。
主な発見
- 教員は同じ内容と学習目標を満たすことを目指し、公平性の懸念が重要な考慮点として浮上した。
- 最も一般的な課題は、リモート授業を対面授業にできるだけ近づけること、時間と技術の制約であった。成績評価は多くのケースで問題が少なかった。
- 移行後、学習目標は概念の強化へと移行する傾向があったが、技能に焦点を当てていた多くのコースはその強調を維持した。
- 一般的なリモート実験活動には、分析するデータの提供、シミュレーションの利用、実験の動画の提示、家庭でデータを収集するか遠隔操作機器を使う学生の活動が含まれる。
- 家庭でのデータ収集はしばしば家庭用品や郵送された実験キットに依存し、公平性・健康・安全性を設計判断の指針とした。
- ビデオデモンストレーションとISLE風の活動を用いて相互作用性を維持し、シミュレーション(例:PhET、Pivot Interactives)は概念学習とデータ分析を支援するために広く採用された。
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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。