Environmental Literacy Profile of Pre-Service Biology Teachers Through SSI-STEAM Integrated Learning
本研究は、SSI-STEAM統合型学習が、教員養成課程の生物学専攻生において、特に意識と行動の側面で非常に高い全体的な環境リテラシー・プロファイルをもたらす一方で、SSIに基づく批判的思考が、さらなるカリキュラムの強化を必要とする最も困難な次元であることを明らかにしている。
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
世界を、ルールが絶えず変化し続ける巨大で複雑なビデオゲームだと想像してみてください。上手くプレイするためには、単に操作方法（科学）を知っているだけでは不十分です。なぜゲームにバグが発生しているのか（環境問題）を理解し、それを直したいと思う気持ち（関心）を持ち、そして、すべての人にとって機能する新しいレベルを構築できる創造性（問題解決）が必要です。これが環境リテラシーの核心です。それは単に木や水についての事実を暗記することではなく、賢く、思いやりのある市民として、汚れた川やゴミの溜まった公園のような厄介な状況を目の当たりにしたとき、実際に何が起きているのかを見極め、最善の解決策について議論し、実際に何か行動を起こせるようになることを意味します。
次に、次世代のプレイヤーを教える人々、つまり将来の生物学教師について考えてみましょう。もし彼らがこの複雑なゲームを攻略する方法を知らなければ、彼らの生徒たちも同様です。ここで、社会科学的問題（SSI）とSTEAMが登場します。SSIとは、現実世界の問題（例えば「なぜ地元の川は臭うのか？」）を取り上げ、それを解決するために科学、倫理、そしてコミュニティの意見が必要なミステリーとして扱うようなものです。STEAMは、科学（Science）、技術（Technology）、工学（Engineering）、芸術（Arts）、数学（Mathematics）をそのミックスに加えるツールボックスであり、単純な観察を、水フィルターを作ったりポスターキャンペーンを企画したりといったクリエイティブなプロジェクトへと変貌させます。研究者たちが問い続けてきた大きな疑問は、「これら2つの強力な教授法を組み合わせたとき、将来の教師たちは本当に環境ゲームにおける優れた『プレイヤー』になれるのだろうか？」ということです。
この研究では、マカッサル・ムハマディア大学の40人の将来の生物学教師のグループを対象に、地元の現実的な問題、すなわち水質汚染と土壌汚染に取り組む特別なコースを実施しました。彼らはただ講義を聞くだけではなく、自ら手を動かして泥にまみれました。池や排水溝から水サンプルを採取し、廃棄物現場から土壌をテストし、それからSTEAMツールキットを使って解決策を設計しました。彼らはプラスチックボトル、砂、炭で作った簡単な水フィルターを組み立て、デジタルキャンペーンを作成し、混乱を収拾するための最善の方法について議論しました。研究者たちは、この経験を経て、彼らの「環境リテラシー・プロファイル」がどのようになったかを知りたいと考えました。彼らは5つの異なるスキルを測定しました：知識、関心、問題に対する批判的思考力、STEAMを用いた問題解決能力、そして実際に環境を助けるための行動力です。
結果は、「素晴らしい」部分と「さらなる練習が必要な」部分が混在していました。全体として、学生たちの環境リテラシーは非常に高く、平均スコアは5点満点中4.39（87.7%）でした。彼らは2つの特定の領域においてチャンピオンでした。それは、環境への意識と関心（スコア4.72、94.5%）と、親環境的行動（スコア4.79、95.75%）です。平たく言えば、これらの将来の教師たちは地球を深く大切に思っており、ゴミの分別や節水、コミュニティの清掃活動への参加計画など、すでに実践を行っていました。彼らはロールモデルとしての強い個人的責任を感じていました。
しかし、研究では、攻略するのが少し難しい「ボスバトル」が見つかりました。それはSSIに基づく批判的思考です。この次元のスコアは最も低く、3.93（78.6%）でした。このスコアは依然として「高い」部類に入りますが、他の項目のような「非常に高い」レベルではありませんでした。学生たちは、オンライン記事が偽物かどうかをチェックしたり（デジタル・リテラシー）、かっこいいポスターをデザインしたりすることは得意でしたが、確かな科学的根拠に基づいた複雑な議論を構築したり、データの裏付けを持って論争のある問題の異なる側面を深く検討したりすることには難しさを感じていました。それは、車（解決策）を作ることは得意で、目的地（環境）を大切に思ってはいるものの、エンジン診断（深い、エビデンスに基づいた推論）についてはまだ練習が必要である、という状態に似ています。
また、研究者は、学生たちの行動への意欲は周囲の環境に大きく依存していることも発見しました。彼らはゴミの分別に対して非常に意欲的であったにもかかわらず、学校が適切なゴミ箱や設備を提供して初めて、それを効果的に実行できると指摘しました。これは、この教授法が彼らのスキルや態度には素晴らしい効果をもたらした一方で、現実の世界が彼らの成功のために必要な道具を提供する必要があることを示唆しています。
結局のところ、この研究は、SSIとSTEAMを組み合わせることが、将来の教師を育成するための勝利の方程式であることを示唆しています。それは知識、関心、行動の強固な基礎を築くことに成功しました。しかし同時に、科学的な論争をデータを用いて分析し、議論する方法を教えることが、最も困難な仕事であることを浮き彫りにしました。著者らは、このアプローチは非常に効果的であるが、今後の授業では、批判的思考者を「高い」レベルから「非常に高い」レベルへと引き上げるために、あのトリッキーな議論のスキルにさらなる重点を置く必要があると結論付けています。この論文は、これが魔法の特効薬であると主張しているわけではありませんが、将来の教師に現実世界の課題とクリエイティブなツールボックスを与えれば、彼らは期待に応えてくれるものの、批判的思考の分野においては、まだ「レベル上げ（グラインド）」が必要な段階にあることを示しています。
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