共同開発研究

  • 共有学修教材に関しては、第一段階の共同開発研究として初年次教育やキャリア教育等で利用できるアクティブ・ラーニング用教材を、全国共通の部分と大学特有の部分に分けた教材として開発します。既存の利用可能な教材は、最新のブラウザ等に適したようにリニューアルする予定です。
  • それらの教材を用いてICT活用教育を推進するために必要なLMSの活用、確認問題等の作成、eラーニングと協同学習を併用した反転学修等についての研修会・講習会を開催します。
  • 大学間連携共同教育推進事業(eラーニング共通基盤推進事業)において開発している教材(英語、日本語、数学、情報のプレースメントテスト、到達度テスト、及び自学自習教材)もリニューアルしながら継続します。
  • 共同開発研究の一つとして、授業方法を評価し改善するために、LMS(授業実践)、ルーブリック(授業評価)及びポートフォリオ(記録)を連動させた「授業パフォーマンス評価システム」の構築を行います。
  • なお、制作する具体的な研修プログラムや研修教材は、調査に基づく全国の大学の要望や評価を考慮しながら改善していきます。

授業パフォーマンス評価システム

授業における学生の知識・理解は、従来のテストで評価(間接評価)することができますが、パフォーマンス(思考・判断、ジェネリックスキル等)を評価(直接評価)することは難しいと思います。ましてや教員の授業力について評価することは非常に難しいと思います。しかし、なんらかの形で評価しないとPDCAサイクルに基づいた授業改善はできません。
授業方法を評価し改善するために、LMS(授業実践)とルーブリック(授業評価)及びポートフォリオ(記録)を連動させた「授業パフォーマンス評価システム」の構築が有効と考えられます。
パフォーマンス評価は、遂行状況(実演)や成果物(作品)を伴う教育態度の直接評価であります。ルーブリックは評価基準と評価レベルのマトリックスで構成され、その要素は記述語であります。記述語をレベル数値化すれば、統計処理することもできます。
ポートフォリオにはルーブリックに基づく数値データの他、時系列で文章等により遂行状況が記録されます。授業評価としては、教員の自己評価、教員同士の他者評価、TA(ティーチング・アシスタント)評価、履修する学生評価などが考えられ、それらはデータとして教育ビッグデータベースに蓄積されます。
教育ビッグデータベースに蓄積されたデータは個人情報を保護しつつも、教育改善に必要な経緯変化を統計データの表やグラフ、レーダーチャート等で可視化して共有化できれば、各教員が全体的な成果、評価レベル、方向性を振り返りながら改善策を練ることができます。すなわち、授業評価が可能になれば、授業設計、授業実践、学生の授業態度、成果(アウトカム)、さらに授業評価、授業改善へとつながるPDCAサイクルの正のスパイラルを描くことができますので、教員の教育力は高まることになります。
なお、授業パフォーマンス評価システムには、研修・講習を受けた教員・職員、及び教員が担当するクラスの学生たちの情報が授業実践データとして蓄積されます。そのため、学生・教員の個人情報の扱いは重要で、利用始めに承諾を得る必要があります。プライバシー保護のため、学生や教員の名前などの個人を特定するデータは、教育ビッグデータベースには持たせず、匿名番号等で処理することが必要です。