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Development and Validation of a Student-Centered Tpack-Based Instrument for Evaluating Technology-Supported Environmental Learning in Higher Education

本研究は、テクノロジーを活用した環境学習に対する大学生の認識を評価するために、信頼性の高い41項目の学生中心のTPACKに基づく尺度を開発し、その心理計量的妥当性を検証することで、TPACKフレームワークの適用範囲を教員養成から持続可能な開発のための教育に焦点を当てた高等教育の文脈へと拡張した。

原著者: Zulfiya Unerbayeva, Turar Akylbekova, Onlassyn Kulumbetova, Salih Çepni, Zhazira Mukatayeva, Bekbolat Ibashev, Dauren Baiseitov

公開日 2026-08-18
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原著者: Zulfiya Unerbayeva, Turar Akylbekova, Onlassyn Kulumbetova, Salih Çepni, Zhazira Mukatayeva, Bekbolat Ibashev, Dauren Baiseitov

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む

現代の大学の教室において、学習はもはや単に講義を聴いたり教科書を読んだりすることだけではありません。それは、主題そのもの、それを教えるための手法、そしてそれを探求するために利用可能なデジタルツールという、3つの異なる要素が共に作用する融合へと進化しています。これら3つの要素が一致したとき、学生は複雑な概念をより深く把握することができます。何十年もの間、研究者たちは、教師がいかにしてこれらの要素を組み合わせるかを理解するために、「テクノロジー・ペダゴジー・コンテンツ知識」、すなわちTPACKと呼ばれる枠組みを使用してきました。この枠組みは、効果的な教育とは、教師が単にテクノロジーを知っている、あるいは主題を知っているということではなく、適切な教授戦略とともにその両者をいかに織り交ぜるかを知っているときに起こることを示唆しています。しかし、この枠組みは、ほぼ排他的に教師を評価するために使用されてきました。学生が、これらのような融合された学習環境を実際にどのように経験しているかについては、ほとんど注意が払われてきませんでした。特に、環境や持続可能性のように、緊急かつ複雑な主題を扱う場合にはなおさらです。

カザフスタンの研究チームは、この不均衡を変えようと試みました。彼らは、学生自身が、TPACKという同じ枠組みを用いて、自身のテクノロジー支援型学習体験の質を認識し、記述できるかどうかを知りたいと考えました。これを行うために、彼らは教師ではなく、学生のために特別に設計された新しい調査ツールを開発しました。彼らは、気候変動や生態学的責任といった問題を理解するために、デジタルシミュレーションやオンラインでのコラボレーションが不可ло必需となっている分野である、環境教育に焦点を当てました。研究者たちは、デジタルリソースと環境に関するトピックを統合したコースに最近参加した、アバイ・カザフ国立教育大学の学部生115名からデータを収集しました。これらのコースには、オンラインでのディスカッション、マルチメディア資料、および共同のデジタルプロジェクトが含まれていました。目標は、学生中心のTPACKモデルが、これらの学生が感じている学習過程を信頼性を持って測定できるかどうかを確認することでした。

研究者たちは、TPACKモデルを反映した7つの明確なカテゴリーに整理された41の質問からなるアンケートを作成しました。これらのカテゴリーは、基本的なテクノロジーのスキルや環境に関する事実の知識から、特定の環境概念を教えたり学んだりするためにテクノロジーを使用するより高度な能力まで多岐にわたります。学生はこれらの質問に対し、自身の学習体験に関する記述への同意度を示す1から5のスケールで回答しました。チームは、ツールが妥当であり一貫していることを保証するために、データを厳格な統計テストにかけました。その結果、この計器は極めてうまく機能したことが判明しました。調査の内部一貫性は非常に高く、これは各カテゴリー内の質問が、非常に信頼性の高い方法で同じ潜在的概念を測定していることを意味します。さらに、統計分析により、7つのカテゴリーは理論が予測した通り、独立していながらも相互に関連していることが確認されました。データは、学習体験の異なる部分、すなわちテクノロジー、教授法、およびコンテンツが互いに正に関連しており、学習環境のまとまりのある姿を形成していることを示していました。

研究者が学生の実際の回答を分析したところ、明確なパターンが現れました。学生は全般的に、自身の学習におけるすべての領域において、高い自信と肯定的な認識を報告しました。彼らは、環境概念の理解と、情報を探すためのデジタルツールの使用能力において、特に強いと感じていました。これらの領域の平均スコアは、5段階評価の上限に近いものでした。しかし、一つの領域が学生にとってやや困難なものとして際立ちました。それは、テクノロジーを環境コンテンツと具体的に統合することでした。依然として肯定的ではあるものの、この特定の交差領域におけるスコアは、7つのカテゴリーの中で最も低いものでした。これは、学生がテクノロジーに慣れており、かつ環境に関する事実にも慣れている一方で、その両方を融合させること、すなわちデジタルツールを用いて特定の環境問題を深く探求し解決するという行為が、さらなる発展を必要とする複雑なスキルであることを示唆しています。

本研究は、この新しい学生中心の調査が、大学生がテクノロジー支援型の環境学習をどのように経験するかを測定するための、妥当かつ信頼できるツールであることを結論付けています。焦点を「教師が何を知っているか」から「学生が何を認識しているか」へと移すことで、研究者たちは、学習者の視点からデジタル学習環境の有効性を評価する方法を提供しました。これは教育における重要な前進であり、デジタル戦略が真に学生の持続可能性問題への関与を助けているかどうかを評価するための具体的な方法を、教育機関に提供するものです。研究結果は、基礎は強固であるものの、学生がテクノロジーを環境科学の特定のコンテンツと完全に統合できるようにするためには、まだ取り組むべき課題があることを示唆しています。研究者たちは、本研究が単一の大学と特定の学生グループに限定されていることを認めており、その有用性を広く確認するためには、より大規模で多様なグループを用いたさらなる検証が必要であるとしています。それにもかかわらず、この研究は、現代の教育において中心となりつつあるデジタル学習体験を理解し、改善するための、確かなエビデンスに基づいた手法を提供するものです。

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