[論文レビュー] Coordinating Collaborative Chat in Massive Open Online Courses

Gaurav Singh Tomar, Sreecharan Sankaranarayanan+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2017

Innovative Teaching and Learning Methods参考文献 9被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、固定ペアマッチングと比較して協調的負担を軽減するためのローリングエントリー協働チャットモデルをMOOCで調査している。結果は、丁度1人のパートナーとやり取りする学生が、参加度と離脱率の低下という点で最も肯定的な成果を示しており、大規模オンラインコースにおける同期的ペア協働の社会的相互作用構造に「最適領域」があることを示唆している。

ABSTRACT

An earlier study of a collaborative chat intervention in a Massive Open Online Course (MOOC) identified negative effects on attrition stemming from a requirement for students to be matched with exactly one partner prior to beginning the activity. That study raised questions about how to orchestrate a collaborative chat intervention in a MOOC context in order to provide the benefit of synchronous social engagement without the coordination difficulties. In this paper we present a careful analysis of an intervention designed to overcome coordination difficulties by welcoming students into the chat on a rolling basis as they arrive rather than requiring them to be matched with a partner before beginning. The results suggest the most positive impact when experiencing a chat with exactly one partner rather than more or less. A qualitative analysis of the chat data reveals differential experiences between these configurations that suggests a potential explanation for the effect and raises questions for future research.

研究の動機と目的

• 学生が協働チャットのため事前にペアに割り当てられるMOOCにおける協調的課題に対処するため。これは、離脱率の増加を引き起こす。
• 学生が到着するタイミングに応じてチャットに参加するローリングエントリー型チャットモデル—つまり、事前のマッチングを必要としない—が、前もってマッチングする必要がないため、参加のためのロジスティック的障壁を減らしながらも、社会的参加を維持できるかを調査する。
• 大規模オンライン学習環境における協働チャットの最適な社会的構造（例：1人 vs. 複数人のパートナー）を特定する。
• 異なるチャット設定がMOOCにおける学生の参加度と学習成果にどのように影響するかを理解する。

提案手法

• 学生が到着するタイミングに応じてローリングで参加するチャットに、MOOCで協働チャット干渉を実装する。事前にペアに割り当てられるのではなく、到着時に参加する。
• 事前のマッチングを必要とせず、リアルタイムでの相互作用を可能にするシステムを設計することで、参加のためのロジスティック的障壁を低減する。
• 1人のパートナー、複数人のパートナー、またはパートナーなしの異なる相互作用構成における学生のチャットログを収集・分析する。
• チャット活動の定量的分析とコース修了率を用いて、異なる構成間での参加度と離脱率を比較する。
• チャットトランスクライブの定性的分析を通じて、相互作用の質や学生体験の違いを探る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ローリングエントリー協働チャットモデルは、事前のマッチングシステムと比較して、MOOCにおける協調的負担を軽減し、参加を向上させることができるか？
• RQ2 学生の参加度を最大化し、離脱率を低減するための最適なチャットパートナー数（1人 vs. 複数人）は何か？
• RQ3 異なるチャット設定は、大規模オンラインコースにおけるペア相互作用の質と性質にどのように影響するか？
• RQ4 さまざまな協働チャット構造における学生体験の定性的な差異は何か？

主な発見

• チャット活動中に丁度1人のパートナーとやり取りする学生が、参加度と離脱率の低下という点で最も肯定的な影響を示した。
• 1人以上のパートナーとやり取りした学生、またはパートナーがいない学生は、1人のパートナーとやり取りする条件と比較して参加度が低く、離脱率も高かった。
• 定性的分析により、1対1の相互作用はより集中しており意味のあるものであり、より深いペア関係を築き、参加を継続させる要因となった。
• ローリングエントリー型モデルは、協調的負担を効果的に軽減し、MOOCのワークフローへの協働チャットのスムーズな統合を可能にした。
• 本研究では、社会的相互作用構造における「最適領域」—つまり、1人のパートナーとのチャット—が特定された。この構造では、協働の利点が最大限に発揮され、複雑な協調的管理の欠点は回避される。
• 研究結果から、オープン型または複数人とのチャットよりも、構造的で制限付きのパートナーシップが、大規模オンライン学習環境においてより効果的である可能性がある。