[論文レビュー] Viability of Robot-supported Flipped Classes in English for Medical Use Reading Comprehension

Amin Rezasoltani, Ehsa Saffari+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 15, 2022

E-Learning and COVID-19被引用数 8

ひとこと要約

本研究は、大学教育レベルの医療英語（EMP）読解におけるロボット支援フラッパークラスの実現可能性を調査する。自作のロボット（Safir）を用い、16回の授業で444名の学生を対象に、商用ロボット活動と自作ロボット活動を比較した。その結果、自作ロボット活動は、理解度と作業環境でのパフォーマンスで商用活動より+17.6%顕著に優れており、学生の参加度と役割が主な調節要因であった。

ABSTRACT

This study delved into the viability of Robot-supported flipped classes in English for Medical Purposes reading comprehension. In a 16-session course, the reading comprehension and then workspace performance of 444 students, with Commercially-Off-The-Shelf and Self-Generated robot flipped classes were compared. The results indicated that the flipped classes brought about a good instructional-learning ambience in postsecondary education for English for Medical Purposes (EMP) reading comprehension and adopting proactive approach for workspace performance. In tandem, the Mixed Effect Model revealed that student participation in the self-generated robot-supported flipped classes yielded a larger effect size (+17.6%) than Commercially-Off-The-Shelf robot-supported flipped classes. Analyses produced five contributing moderators of EMP reading comprehension and workspace performance: reading proficiency, attitude, manner of practicing, as well as student and teacher role.

研究の動機と目的

• 大学教育レベルの医療英語（EMP）読解におけるロボット支援フラッパークラスの実現可能性を評価すること。
• 商用ロボットシステムと自作ロボット活動の有効性を比較し、EMP読解力と職場パフォーマンスの向上に寄与するかを検証すること。
• 医療教育の文脈におけるロボット支援フラッパー学習の成功を左右する要因を特定すること。
• 学生および教員の役割、読解力、態度、学習方法が、EMP学習成果に与える影響を明らかにすること。
• ロボット支援フラッパーモデルが、医学生のための本物らしく現実に即した学習環境を促進する可能性を評価すること。

提案手法

• 1メートルの高さのヒューマノイドロボット（Safir）を設計・製作し、10自由度（DoF）を備え、移動基盤、頭部の上下動、3Dプリンターで作成した手・指の動きを有する。
• Raspberry Piプロセッサ、LCDフェイス、スピーカーを装備し、音声再生時に口唇運動とジェスチャーを同期させるソフトウェアを搭載し、読解タスク中に使用。
• 学生の読解力評価のため、TOEFLに類似した30項目の読解テスト（Cronbach’s alpha = .79）を実施し、参加者をグループに割り当てた。
• 444名の看護、薬学、HIT、栄養科学、医療図書館学の学生を、商用ロボット（n=340）と自作ロボット（n=104）の条件にランダムに割り当て、個人および集団学習のサブグループを設けた。
• 自作活動は、専門分野内および跨専門分野のグループで64種類のテンプレートを用い、教員および専門分野の指導のもとで実施した。
• 学生の認識、参加度、理解度、職場関連タスクのパフォーマンスに関する定性的および定量的データを収集・分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボット支援フラッパークラスの使用は、大学教育レベルの医療英語（EMP）読解における理解度と職場パフォーマンスにどのような影響を与えるか？
• RQ2 商用ロボットシステムと自作ロボット活動の有効性を比較すると、EMP読解指導においてどちらが優れているか？
• RQ3 読解力、態度、学習方法、学生・教員の役割といった要因が、EMPにおけるロボット支援フラッパー学習の成功をどのように調節するか？
• RQ4 自作ロボット活動は、認知的関与、理解度、実際の医療現場への応用にどの程度寄与するか？
• RQ5 学生の認識と教員の共学習実践は、医療教育におけるロボット支援フラッパーモデルの導入と有効性にどのように影響するか？

主な発見

• 自作ロボット支援フラッパー授業は、商用ロボットシステムと比較して、読解力と職場パフォーマンスで統計的に有意な+17.6%の効果サイズを示した。
• 自作ロボットグループの学生は、カスタマイズ可能で文脈的に関連性の高い学習資料の開発に貢献すると感じており、参加意欲と評価価値が高かった。
• 読解力、学生の態度、学習方法（個人学習対集団学習）、学生・教員の役割が、学習成果に影響を与える主な調節要因として特定された。
• 混合効果モデルは、自作活動への参加が、商用ロボットコンテンツへの受動的接触よりも、より強い肯定的影響をもたらすことを確認した。
• 学生は、オンラインおよびハイブリッド環境における教員の訓練と共学習の重要性を強調しており、ロボットツールに加え、教育的支援の必要性を示唆した。
• 自作活動は視覚化、認知的負荷の管理、跨専門分野学習を向上させ、医療教育における状況的で本物らしさのある学習モデルを支援した。