アクティブラーニングとは
? アクティブ ラーニングはあらゆるタイプの学習者にとって有益ですか?
アクティブ ラーニングは、今日の教育で使用されている最も人気があり、効果的な教育アプローチの XNUMX つです。
楽しく実践的なアクティビティ、グループでのコラボレーション、興味深い校外学習などを通して学ぶ。これらすべてが理想的な教室の要素のように思えますね。その通りです。
この革新的な学習アプローチについて詳しく学んでください。
概要
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目次
アクティブラーニングとは?
受動的学習と能動的学習の違いは何ですか?
アクティブラーニングはなぜ重要ですか?
3つのアクティブラーニング戦略とは何ですか?
アクティブラーナーになるにはどうすればよいですか?
教師はアクティブ ラーニングをどのように促進できるでしょうか?
アクティブラーニングとは?
あなたにとって、アクティブ ラーニングとは何でしょうか? アクティブ ラーニングについては、先生、クラスメート、家庭教師、両親、インターネットなどから、これまでに何百回も聞いたことがあるはずです。では、探究型学習についてはどうでしょうか?
アクティブラーニングと探究学習は本質的に同じであることをご存知ですか? どちらの方法でも、生徒はコースの教材、ディスカッション、その他の教室活動に積極的に参加します。 この学習アプローチにより、生徒の参加と関与が促進され、学習体験がより有意義で効果的なものになります。
アクティブ ラーニングの概念は、Bonwell と Eison によって「生徒が何かをしたり、彼らがやっている事について考えたりするもの」 (1991 年) と広く定義されました。 アクティブ ラーニングでは、生徒は観察、調査、発見、創造のプロセスを通じて学習に取り組みます。
探究学習の5つの例は何ですか? 探究ベースの学習の例には、科学実験、野外旅行、教室での討論、プロジェクト、グループワークなどがあります。


⭐ 教室でのプロジェクトベースの学習とは何ですか? さらにアイデアが必要な場合は、以下をご覧ください。
プロジェクトベースの学習 – 2023 年にそれを試す理由と方法 (+ 例とアイデア)
エンゲージメントを高めるためのヒント
受動的学習と能動的学習の違いは何ですか?
アクティブラーニングとパッシブラーニングとは何ですか?
能動的な学習と受動的な学習の違いは何でしょうか? 答えは次のとおりです:
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⭐ メモの作成に関するその他のアイデアについては、以下をご覧ください。
職場でのベストなメモ取り方法 5 つ (2025 年更新)
アクティブラーニングはなぜ重要ですか?
「アクティブ ラーニングのないコースの生徒は、アクティブ ラーニングのある生徒よりも失敗する可能性が 1.5 倍高かった。」 - Freeman らによるアクティブ ラーニングの研究(2014)
アクティブラーニングの利点は何ですか? 受動的な学習のように、教室に座って先生の話を聞き、メモを取るのではなく、アクティブラーニングでは、生徒が教室でより行動し、知識を吸収して実践する必要があります。
教育においてアクティブラーニングが推奨される7つの理由は次のとおりです。


1/ 生徒が学習目標を達成できるよう支援する
教材に積極的に取り組むことで、生徒は学習している情報を理解し、記憶する可能性が高まります。このアプローチにより、生徒は事実を暗記するだけでなく、概念を真に理解し、内面化できるようになります。
2/ 生徒の自己認識を向上させる
アクティブラーニングは、生徒が自分自身の学習を担当することを奨励します。 自己評価、振り返り、仲間からのフィードバックなどの活動を通じて、生徒は自分の長所、短所、改善の余地があることをより認識できるようになります。 この自己認識は、教室を超えてすべての生徒にとって貴重なスキルです。
3/ 生徒に準備を要求する
アクティブ ラーニングでは、多くの場合、授業前の準備が必要になります。 これには、資料を読んだり、ビデオを見たり、研究をしたりすることが含まれます。 ある程度の背景知識を持って授業に臨むことで、学生はディスカッションやアクティビティに積極的に参加するための準備が整い、より効率的な学習体験につながります。
4/ エンゲージメントを高める
アクティブラーニングの方法は、生徒の注意を引き、興味を維持します。グループディスカッション、実践的な実験、またはフィールドトリップなど、これらのアクティビティは生徒の学習意欲と学習意欲を維持し、退屈や無関心の可能性を減らします。
5/ 創造的思考を刺激する
現実世界の問題やシナリオが提示されると、アクティブ ラーニング環境の生徒は、革新的な解決策を考え出し、さまざまな視点を探求するように促され、主題についてのより深い理解を促進します。
6/ コラボレーションを促進する
特に大学教育に関しては、多くのアクティブ ラーニング活動にはグループワークやコラボレーションが含まれます。 生徒は効果的にコミュニケーションし、アイデアを共有し、共通の目標を達成するために協力することを学びます。 これらのスキルは、学業と職業の両方の現場で成功するために不可欠です。
7/ 職業生活の準備をする
職業生活におけるアクティブラーニングの意味とは何でしょうか? 実際、ほとんどの職場はアクティブラーニング環境であり、従業員は情報を求め、スキルを更新し、自己管理を実践し、常に監督されることなく活動することが求められます。したがって、高校時代からアクティブラーニングに精通することで、学生は将来の職業生活にうまく対処できるようになります。
3つのアクティブラーニング戦略とは何ですか?
アクティブ ラーニング戦略は、コースの主題について学習者を深く考えるために不可欠です。 最も一般的なアクティブ ラーニング手法には、Think/Pair/Share、Jigsaw、および Muddiest Point などがあります。


考える・ペア・シェアする方法とは何ですか?
シンクペアシェアとは、
共同学習戦略
学生が協力して問題を解決したり、質問に答えたりする場所。 この戦略は次の 3 つのステップに従います。
考える
: 学生は、割り当てられたトピックについて個別に考えたり、質問に答えたりする必要があります。
ペア
: 学生はパートナーとペアになり、意見を共有します。
シェアする
:クラス全体が団結していきます。 各ペアの生徒は、ディスカッションの概要や考えついた重要なポイントを共有します。
ジグソー法とは何ですか?
協力的な学習アプローチとして、ジグソー法 (1971 年にエリオット アロンソンによって最初に開発) は、学生がチームで作業し、お互いに依存して複雑なトピックを全体的に理解することを奨励します。
システムを教えてください。
クラスは小グループに分かれており、各グループは主要科目の特定のサブトピックまたは側面の「専門家」となる学生で構成されています。
専門家グループのディスカッションの後、学生は再編成され、新しいグループに配置されます。
ジグソー グループでは、各生徒が順番に自分のサブトピックに関する専門知識を仲間と共有します。
最泥点法とは何ですか?
Muddiest Point は、生徒が最も不明瞭で混乱していることを特定する機会を提供する教室評価テクニック (CAT) であり、生徒が概念を最も完全に理解する Clearest Point とは対照的です。
Muddiest Point は、授業中にいつもためらったり、恥ずかしがったり、恥ずかしがったりする生徒に最適です。 レッスンや学習活動の終わりに、生徒は次のことができます。
フィードバックを求める
と
最も厄介な点を書き留める
紙またはデジタルプラットフォーム上で。 正直さとオープンさを奨励するために、これは匿名で行うことができます。
アクティブラーナーになるにはどうすればよいですか?
アクティブな学習者になるには、次のようなアクティブ ラーニングの手法を試すことができます。
自分の言葉で要点をメモする
読んだ内容を要約する
たとえば、ピアティーチングやグループディスカッションなど、学んだことを他の人に説明します。
読んだり勉強したりするときに、資料について自由形式の質問をする
片面に質問、もう片面に回答を書いたフラッシュカードを作成します。
学んだことについての考察を書き留める日記をつけましょう。
ビジュアルなマインド マップを作成して、トピック内の主要な概念、アイデア、関係を結び付けます。
テーマに関連するオンライン プラットフォーム、シミュレーション、対話型ツールを探索します。
研究、分析、結果のプレゼンテーションが必要なグループ プロジェクトでクラスメートと協力します。
「なぜ?」や「どうやって?」といったソクラテス式の質問をして、批判的に考えるよう自分自身に挑戦し、資料をより深く掘り下げてみましょう。
コンテンツをより徹底的に探索する動機となるクイズ、チャレンジ、またはコンテストを作成して、学習をゲームに変えます。
教師はアクティブ ラーニングをどのように促進できるでしょうか?
生産的な学習の鍵は、特に能動的な学習においては、生徒の関与です。教師や教育者にとって、生徒の強い集中力と関与を維持するクラスを設定するには、時間と労力がかかります。
連絡先
AhaSlides
教師はインタラクティブなプレゼンテーションやアクティビティを通じてこの目標を簡単に達成できます。教師が AhaSlides 能動的な学習を促進するため:
インタラクティブなクイズと投票
クラスディスカッション
反転授業
即時フィードバック
匿名Q&A
即時データ分析