ペンシルベニア州コモンウェルス大学の教育工学教授、カール・カッペ氏の教室での授業方法。彼をフォローするには、 LinkedIn.
「何か質問はありますか？」は、対面授業でもオンライン授業でも、おそらく最もよく耳にする質問でしょう。しかし、同時に最も役に立たない質問の一つでもあります。これは閉じた質問であり、閉じた質問に対する最も簡単な答えは「いいえ」です。生徒が安易な道を選び、心の中で、あるいは声に出して「いいえ」と答えた時点で、思考はそこで止まってしまうのです。
この記事は、教育工学とゲームデザインを教え、学習者の反応を引き出す方法を長年観察してきたカール・カッペ氏の実践に基づいています。以下では、彼の方法論と、ほとんどの教室に既に備わっているツールで簡単に実践できる理由について説明します。
沈黙が理解にならない理由
キャリアの初期、カッペは「何か質問はありますか？」という問いかけの後に続く沈黙を良い兆候だと解釈していた。しかし、それは間違いだった。「静かで理解力があり、啓発された学生たちではなく、楽な道を選ぶ人たちばかりだった」と彼は言う。
そこで彼は、よりオープンな言い方に切り替えた。「何か質問はありますか？」以前よりはましだが、それでも学習者には膨大で漠然とした課題が課せられている。つまり、学習者は先ほど説明した内容をすべてざっと読み、既に知っていることと照らし合わせ、そこから何か疑問が生じるかどうかを判断する必要があるのだ。沈黙は以前とほとんど変わらなかった。
別の戦略が必要だった。最終的に効果があったのは、学習者に予測、判断、知識の応用を促す思考を促す質問だった。そのような質問では、肩をすくめたり、簡単に「いいえ」と答えたりする余地はない。目標は「彼らがそれを聞いたかどうか」ではなく、「私が今説明した内容について彼らに考えさせることができるか」となる。
学生が静かにしている理由
言葉遣いだけが部屋が静まり返る原因ではありません。他の原因を知ることで、それらを解決することができます。
まず、生徒はしばしば情報過多の状態にあります。私たちは教材をよく理解しているため、生徒にとっては初めて聞く内容であることを忘れてしまいがちです。情報過多の脳には考える余裕がなく、吸収することしかできません。生徒が新しい情報を既知の知識と結びつけるために必要な時間的余裕を奪ってしまうと、質問をする余地がなくなってしまうのです。
さらに、社会的なコストも存在する。学生は、クラスメートに「先生がすでにその内容を説明した」と思われるのではないか、あるいは先生に「先生は私の話を聞いていなかった」と判断されるのではないかと恐れる。こうした恐怖心は、学生が何かを論理的に考えようとする前に、思考を阻害してしまう。
「何か質問はありますか？」と声を大きくしたり、頻繁に尋ねたりしても、何も解決しません。効果的なのは、心理的な安全性を声に出して伝えることです。カッペ氏は学生たちにこうはっきりと伝えます。「もし既に内容を理解していたら、この授業には参加していないはずです。ですから、どんな質問でも遠慮なくしてください。」また、聞き逃した点の意味についても、次のように説明します。「たとえ話を聞いていたとしても、同時に情報を処理しているので、聞き逃すこともあります。聞き逃した点について質問することは、聞いていなかったという意味ではありません。情報を処理していたという意味なのです。」
学習者を意思決定プロセスの中に組み込む
カッペ氏が思考を促すために用いる手法の一つに、インタラクティブなストーリーテリングがある。彼は概念を講義するのではなく、学習者をシナリオの中に放り込み、そのシナリオを進めていく。そして、4つか5つの意思決定ポイントで立ち止まる。それぞれのポイントで、彼は生徒たちにどうするかを尋ねる（通常はオーディエンスレスポンスシステムを通して）。そして、大多数が選んだ答えを明らかにする。これはライブ投票なので、誰も参加を拒否することはできず、ただ聞いているだけではいけない。彼は先に進む前に、全員が答えを出さなければならないのだ。
ゲームデザインの授業で、彼は次のような例題を出します。あなたはDragonmon GOというゲームを開発しているスタジオで働いています。上司から2つの選択肢を与えられました。プレイヤーにドラゴンを捕獲する際に知っておくべき3つのことを伝えるか、すぐにドラゴンを捕獲できるようにするかです。どちらかを選んでください。
正解は、すぐに学習を始めさせることです。なぜなら、大人の学習者は、自分が何かを知らないことに気付いたときに最も効果的に学習できるからです。そして、本当に重要な質問が出てきます。「なぜそれが正解なのか？」と。「学習者に自分の考えを説明させることは、最初の質問と同じくらい効果的です」とカッペ氏は言います。「彼らが論理的に考え抜いたのか、それとも単に推測が上手なだけなのかが分かるのは、たいていこの時です。」
オーディエンスレスポンスシステムはこのパターンをうまく再現します。数枚のスライドでシナリオを構築し、 ライブ投票 各意思決定ポイントで、大多数の人が選んだ選択肢とその理由を明らかにする前に、教室全体で投票を行いましょう。投票によって、学生は選択肢から逃れることができません。回答を登録しなければならない決定事項を、安易に無視することはできないのです。
4種類の思考調査
カッペ氏のもう一つの主要な手法は投票だが、それはイエスかノーかで答えるタイプの投票ではない。彼は4種類の投票方法を用い、それぞれが学習者が答えを見る前に自分で考え出すように設計されており、すでに知っていることを確認するためのものではない。
- 予測。 次に何が起こると思いますか？
- 決定。 どちらの選択肢を選びますか？また、その理由は？
- 信頼。 どれくらい確信していますか？10％、40％、100％？
- 応用。 これはあなた自身の作品の中でどのような形で表れていますか？あるいは、特定の状況でこの考え方をどのように応用しますか？
自信というものは、人々が過小評価しがちなものです。間違った答えを出しても自信が低いのは問題ありません。それは単にまだ学習段階にあるからです。しかし、間違った答えを出しても自信が高すぎるのは問題です。なぜなら、それはたいてい、説明が分かりやすく感じられたものの、思考過程が完全に抜け落ちてしまったことを意味するからです。これは、もう一度その概念を復習する必要があるというサインです。
ライブセッションでは、これらは既に用意されているスライドタイプにきれいに対応します。予測、決定、およびアプリケーションは、クラスが投票し、画面に分布が表示される通常の投票として実行されます。信頼度は、 評価スケール生徒たちが10から100までの線上に自分の位置を示し、答えが正しかったかどうかだけでなく、確信度がどのように分布しているかを観察する。どのケースでも得られる価値は同じだ。クラスは答えが明かされる前に自分の考えを表明するので、うなずくことではなく、思考力を測ることができる。
まず考え、次にAIを考える
カッペ氏は、AIが思考のブレインストーミング段階に静かにどのような影響を与えているかを観察し始めた。彼はeラーニングプロジェクトにおけるリスク軽減策を学生に尋ねる。学生たちは良い案を提示する。次に、なぜその戦略を選んだのかを尋ねると、ますます多くの学生が「わかりません」と答えるようになった。AIツールが選んだのであって、学生自身が選んだのではない。本来であれば思考によって生み出されるべきアイデアが、思考を経ずに浮かび上がってきたのだ。
彼の今のルールは、まず考え、次にAIを使うことだ。自分でブレインストーミングを行い、問題を解きほぐし、それからAIを使って、自分では考えもしなかった視点を追加する。思考を機械に任せてはいけない。これは、世論調査が検出しようとしているのと同じ失敗であり、ただ別の悪い近道によって引き起こされるだけだ。
代わりに尋ねるべき３つの質問
「何か質問はありますか？」の代わりに、手軽で簡単な表現を使いたいなら、以下の3つが使えます。
- 明日、職場で、あるいは次の授業で実践できるアイデアを一つ挙げてください。
- この中で、あなたにとって最も役立つと思われる部分はどこですか？
- これをあなた自身の言葉で説明してください。
最後の教訓は、カッパが何年も前に学んだものだ。ある講師が、自分が教えたばかりのモデルをクラス全員に描かせ、それを隣の人に教えるように指示した時のことだ。「なぜ？」とカッパは思った。「さっき教えたばかりなのに、みんなもう知っているだろう」。ところが、実際に教えてみると、自分が知らなかったことがすべて分かった。教えることで、聞くだけでは決してできないような、概念を深く考えることを強いられるのだ。彼のパートナーもそれを教え返し、モデルはどちらの場合もより深みを増した。
明日、何か一つ試してみてください。
普段「何か質問はありますか？」と尋ねる箇所を一つ見つけて、学習者がただ答えるのではなく、考えることを促すような質問に置き換えてみてください。扱う内容の量は減るかもしれませんが、生徒が何を学んだかをリアルタイムで把握できますし、生徒自身も自分で考え出すことで理解を深めることができます。時間が経つにつれて、教室全体が自信を持って質問したり考えたりすることに抵抗がなくなり、より快適に授業を進められるようになります。これこそが、まさに目指すべき点なのです。
そのためのツールは特別なものではありません。シナリオ、いくつかの意思決定ポイント、4種類の投票方法、そして回答を見る前に投票しなければならない部屋。変わるのは技術ではなく、問いそのものです。
