From food waste data to transformative sensemaking: the Motta Framework for sustainability learning
本研究は、ブラジルの学校ベースの介入から導き出された非線形モデルである「変容的センスメイキングのためのモッタ・フレームワーク（Motta Framework for Transformative Sensemaking）」を紹介するものであり、これは、ハイブリッドなデジタル・ティーチング・ツールによって媒介された文脈的な食品廃棄物データが、テクノロジーの自律的な変容力を頼りにすることなく、社会環境問題の再構成を促す問題の具体化と集団的なセンスメイキングの再帰的なプロセスをどのように促進するかを実証している。
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
学校の食堂を歩いているところを想像してみてください。目の前には、食べかけのリンゴや手つかずのサンドイッチが溢れかえったゴミ箱があります。長年、ほとんどの人はこれを単なる「昼食の残り物」として見て、そのまま通り過ぎてきました。しかし、もしこのゴミ箱を「ミステリーボックス」に変えることができたらどうでしょう？この論文は、サステナビリティ学習（持続可能性学習）の世界に生きています。これは、単に事実を暗記させるのではなく、事実を自分自身の感情や日常生活に結びつけることで、いかにして人々が地球を大切にするように教えるかを研究する学問です。また、これはセンスメイキング（意味付け）、つまり「混乱した状況において、それが何を意味するのかを理解すること」という、少し凝った概念にも基づいています。そして学生のエージェンシー（主体性）、すなわち、ただ傍観するのではなく、「自分には状況を変える力がある」と感じられるスーパーパワーについても触れています。ここでの大きな問いはシンプルですが、非常に厄介なものです。単に食品廃棄量の数字を見せるだけで、人々は変化するための十分な関心を持つのでしょうか？それとも、退屈な統計を「行動の理由」へと変えるためには、もっと別の何かが必要なのでしょうか？
この研究の著者であるサニ・ダ・シルバ・モッタとリカルド・セザール・ダ・シルバ・グアビロバは、ブラジルの高校の食堂をリアルな「探偵ラボ」に変えることで、その答えを見つけ出そうとしました。彼らは単に生徒たちに「廃棄は良くないよ」と言ったのではありません。代わりに、彼らは**「メレンダ・インテリジェンテ（賢い昼食）」というハイブリッドなツールを作り上げました。このツールは、デジタルアプリと一連の教室活動を組み合わせた、いわば「魔法の虫眼鏡」のようなものです。生徒たちはこれを使って16日間にわたり食べ物の廃棄量を計量し、目に見えないゴミを、確かなデータという名の山へと変えていきました。合計で68.803 kg**もの食品が記録されました。
ここで魔法が起こります。研究者たちは、数字だけではうまくいかないことを発見しました。「68.803 kg」という数字を画面で見ても、それはビデオゲームのスコアを見ているようなものでした。興味深いではありますが、必ずしも「もっと上手くプレイしたい」と思わせるわけではありません。本当の変容は、データが生徒たちの実際の感情や経験と衝突した時に起こりました。著者たちはこれを**「現象学的摩擦（phenomenological friction）」**と呼んでいます。想像してみてください、2本の棒をこすり合わせて火を起こす場面を。その摩擦とは、冷たく硬いデータが、空腹のクラスメイトの記憶や、美味しい食事を捨ててしまった自分への罪悪感と擦れ合う瞬間のことです。この摩擦が、不快感や好奇心の火種を生み出したのです。
一度その火が灯ると、生徒たちは互いに話し合い始めました。これが物語の第2部、**「集団的センスメイキング（collective sensemaking）」です。生徒たちは自分を「食べ方の悪い子」だと責める代わりに、より良い問いを立て始めました。彼らは、廃棄の問題が自分たちだけの問題ではなく、学校が提供するポーション（盛り付け量）が大きすぎること、食べる時間が足りないこと、あるいはメニューが退屈であることなどにあると気づいたのです。彼らの思考は「私は無駄遣いをしている」から「私たちのシステムが無駄を生んでいる」へとシフトしました。この変化によって、彼らは「共有されたエージェンシー（shared agency）」**を感じることができました。彼らはコンポスト（堆肥化）を始めたり、学校菜園を作ったり、あるいはもっと少ないポーションを要求したりといったアイデアを提案し始めたのです。
しかし、この論文は決して「おとぎ話のような結末」を約束するものではありません。著者たちは、この研究が「生徒たちが永遠に食べ物を無駄にしなくなったこと」を証明したわけでも、「学校のシステムが完全に修正されたこと」を主張しているわけでもないと、明確に述べています。実際、プロセスは混沌としており、行き詰まることもありました。罪悪感を感じながらも何をすべきか分からない生徒もいれば、素晴らしいアイデアを持っていても、学校側が耳を傾けてくれないために実現する方法がない生徒もいました。この研究は、生徒たちが意識を高め、行動する準備が整ったことは示していても、実際の「価値創造（現実世界での変化）」は、現段階ではあくまで一つの「可能性」に過ぎないことを示唆しています。
まとめると、著者たちは**「モッタ・フレームワーク（Motta Framework for Transformative Sensemaking）」**と呼ぶものを開発しました。これは、一直線の道のりではない旅の地図のようなものです。そこには4つの停留所があります：
- 実体化（Materialisation）： 混沌としたゴミを、明確なデータへと変えること（計量）。
- 現象学的摩擦（Phenomenological Friction）： データが心に突き刺さる、あの不快感や驚きの瞬間。
- 集団的センスメイキング（Collective Sensemaking）： なぜ廃棄が起きているのかを、グループの対話を通じて共に理解すること。
- 共有されたエージェンシー（Shared Agency）： たとえ完全なコントロール権を持っていなくても、グループとして解決に向けて動こうと決意すること。
最も重要な教訓は、テクノロジー（アプリなど）やデータ（重量）はあくまで「道具」であり、「ヒーロー」ではないということです。それらは火種にはなりますが、火が燃え上がるのは、生徒たちが感じ、話し、問いかけるためのスペースを与えられた時なのです。この論文は、サステナビリティ学習を機能させるためには、単に数字を人々に投げつけて変化を期待するだけでは不十分であることを示唆しています。私たちは、数字を自分たちの人生と擦り合わせ、その摩擦が新しい理解を生み出すまで、共に歩む必要があるのです。そして、この研究は、生徒たちがこうした新しい理解に到達できることを示しましたが、同時に、耳を傾け行動しようとする学校が存在しなければ、その理解は単なる「良いアイデア」のまま終わってしまう可能性があることも警告しています。
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