社会人のアクティブラーニングにおける「気づき」の要因とその効果
共分散構造分析と機械学習による実証研究

○松本 涼平¹⁾、 柴 直樹¹⁾、 河合 亜矢子²⁾、 大江 秋津¹⁾

1) 日本大学生産工学部
2) 学習院大学経済学部

Abstract

アクティブラーニングにおける「気づき」を意思決定につなげることは、教育効果のうえで重要な課題である。本研究は、社会人を対象にしたサプライチェーンマネジメントゲームで得られたアンケートデータを用いて、アクティブラーニングの教育効果生む要因を実証する。分析は、共分散構造分析（SEM）を用いて学習者の「気づき」を生むメカニズムを明らかにしたうえで、「気づき」がもたらす学習効果も明らかにする。さらに、「気づき」に影響を与える変数を用いて機械学習による分類を行い、その結果を検証する。「気づき」というあいまいだが、学習効果を生むためには欠かせない思考を実証し、分類を試みたことに理論的・実務的貢献がある。

In active learning , connecting “distinguishing" to “decision-making " is a key issue for educational effect. This research demonstrates the factors that lead to the “distinguishing" action using questionnaires of supply chain management game for business people. The analysis, using a structure equation model, reveals the mechanism for creating “distinguishing" in learners, and it also demonstrates its impacts on learning effects. Furthermore, we categorize “distinguishing" using machine learning into groups of variables that affect “distinguishing" and examine the results. Theoretical and practical implications of this study are the demonstration and categorization of “distinguishing," which had been ambiguous while also being necessary for learning effect.

Keywords

アクティブラーニング，共分散構造分析，機械学習

active learning，structure equation model，machine learning