ピアラーニング

ピアラーニングへの最も目に見えるアプローチの1つは認知心理学から生まれ、「主流」の教育フレームワークに適用されています。「ピアラーニングとは、学生が他の学生と交流して教育目標を達成する教育実践です。」^[1] David Boudを含む他の著者は、ピアラーニングを、独立した学習から仲間同士の相互依存的または相互学習へと進む方法であると説明しています。^{[2]この文脈では、}協同学習と呼ばれる実践と比較することができます。ただし、ピアラーニングに関する他の現代的な見解では、制約が緩和され、「ピアツーピア学習」は「すべての人が、すべての人のために、ほとんどすべてのことについて学習する」モードとして位置付けられています。^[3]正式な学習コンテキストで行われるか非公式な学習コンテキストで 行われるか、小グループで行われるかオンラインで行われるかに関係なく、ピアラーニングは、教授と学習の教育モデルにはほとんど欠けている自己組織化の側面を示します。

ジョン・デューイは1916年の著書『民主主義と教育』で、「教育は『伝える』ことと伝えられることではなく、能動的で建設的なプロセスである」と書いている。後に発表した「経験と教育」^[4]というエッセイでは、デューイは子どもの発達の科学についてさらに詳しく述べ、知識は暗記によって教師から生徒に受け継がれるのではなく、経験を通じて作られるという基本的な構成主義理論を展開した。最近接発達領域の概念を開発したソ連の心理学者レフ・ヴィゴツキーも構成主義学習の提唱者であり、著書『思考と言語』では、生徒は単独での演習よりも協力的で有意義な問題解決活動を通じてよりよく学ぶという証拠が示されている。

構成主義理論の3つの特徴は以下の主張である: ^[5]

• 学習は、学習内容の一部である文脈の中で行われる。
• 知ることと行うことは切り離せない
• 学習は時間をかけて行われるプロセスである

これらは、人々が共同で、あるいは共有してプロジェクトやタスクに取り組む、持続的な関係を持つ社会的文脈においては、明らかに意味のある提案です。

教育心理学教授のアリソン・キングは、「ピアラーニングによる思考の促進」^[6]で、生徒同士が概念を説明するだけの単純なピアラーニング演習は、社会構成主義理論が機能している証拠であると説明しています。つまり、他の個人に教えるという行為は、生徒が「教材を明確にし、詳しく説明し、そうでなければ再概念化すること」を要求するのです。リンカーン大学の教育研究上級講師であるジョス・ウィンは、2011年12月の論文「プロデューサーとしての生徒」[ ^{7]で、学校がこの知識の構成主義理論に合うように教師と生徒の関係を根本的に再定義することを提案しています。} カール・ロジャーズの「学習に関する個人的考察」^[8]は、効果的な学習の個人の経験に焦点を当てており、最終的には、従来の教育構造のほぼすべてがこの経験と矛盾していると結論付けています。ファシリテーターを指名したグループでの自己発見学習は、ロジャーズが教育に推奨する「新しいアプローチ」です。

一般的に、ピアラーニングは、ピアツーピアのコンテキストに構成主義的または発見的な学習方法を採用する場合があります。ただし、ピアラーニングは通常、学習とコラボレーションが実際の共通の問題を解決するために単純に適用される場合、より非公式な方法で構成主義のアイデアを表現します。

パウロ・フレイレは『被抑圧者の教育学』の中で、教師と生徒のより公平な関係を提唱しました。それは、情報が政治的文脈の中で疑問視され、位置づけられ、教室の参加者全員が協力して知識を創造するという関係です。スタンフォード大学教育学助教授のパウロ・ブリクスタインは『トロイの旅 フレイレと：解放のエージェントとしてのテクノロジー』^[9]の中で、探究的な構築活動を通じて「生徒たちはより自立し、責任感を持つようになっただけでなく、お互いに教え合うことも学んだ」と書いています。

ヨチャイ・ベンクラーは、著書『ネットワークの富』の中で、今やどこにでもあるコンピューターが、私たちが他の人々と共に知識を生み出し、処理するのにどのように役立つかを説明しています。ジョージ・シーメンズは、『コネクティビズム：デジタル時代の学習理論』の中で、テクノロジーが学習方法を変えたと主張し、テクノロジーが過去の学習理論の限界を複雑化または露呈させる傾向があることを説明しています。実際には、コネクティビズムの考え方は、当時の新しい社会形態である「大規模公開オンライン講座」または MOOC の中で、またそれと並行して発展しました。

コネクティビズムは、他者とのつながりを通じてアクセスできる知識は、頭の中にある情報と同じくらい価値があると主張しています。したがって、学習プロセスは完全に個人の制御下にあるわけではなく、まるで多くの人が共有データベースを継続的に更新している大規模な組織のメンバーであるかのように、学習は個人の外で行われることもあります。

リタ・コップとエイドリアン・ヒルは、コネクティビズム批判の中で^[10]次のように述べています。

コネクティビズムが新しいパラダイムに貢献したからといって、コネクティビズムがそれ自体で独立した学習理論として扱われるに値するとは思えない。しかし、コネクティビズムは、指導員からますます自律的な学習者へと制御が移行する新しい教育法の開発と出現において、引き続き重要な役割を果たしている。

ロイ・ウィリアムズ、レジーナ・カルーソ、ジェニー・マックネスは共同論文で、教育機関は、自己組織化されたグループ相互作用から学習が生まれる「創発的学習」をデジタル時代の教育の貴重な要素として考慮すべきだと主張している。Web 2.0 は、創発的学習が起こり得るグループ環境に分散した個人を配置する。しかし、創発をどのように管理するかは重要である。「フェイルセーフ」管理は、活動を事前に決定された結果に向かわせるが、「安全/失敗の実験」は、間違いや革新の余地を残しながら、否定的な結果を避けようとする。^[11]ウィリアムズらはまた、「環境」という用語を制御されたものと、「エコロジー」という用語を自由/オープンなものと区別している。

キャシー・デイビッドソンとデイビッド・テオ・ゴールドバーグは、『デジタル時代の教育機関の未来』の中で、「参加型学習」の可能性と、仲間同士の仲介によるやりとりに重点を置いた新しい教育パラダイムについて書いている。彼らは、高等教育機関が単に「教育技術」を教室に導入しようとするのではなく、このタイプの学習を重視し始めることができれば、大学教育の古いモデルを変革できると主張している。デイビッドソンとゴールドバーグは、「学習の未来のための 10 の原則」を紹介しており、そこには自己学習、水平構造、オープンソース教育が含まれている。 ピーター・スローターダイクの最近の著書「人生を変えなければならない」では、「一般学問」の文脈で同様のアイデアが提案されており、学問分野への直接参加を通じて行われる学習形式に重点を置くことで「教育システムの衰退に対抗する」ことになる。^[12] (p. 156)

ヨハイ・ベンクラーとヘレン・ニッセンバウムは、2006年のエッセイ「コモンズベースのピアプロダクションと美徳」で、道徳哲学の領域への影響について議論しています。^[13]彼らは、今日のインターネットの「社会技術システム」により、人々が模範を示し、積極的で高潔な行動を大規模に採用することが容易になったと主張しています。

ジョセフ・コルネリとチャールズ・ジェフリー・ダノフは、「効果的なピアラーニングのベストプラクティス」の集合を表すために「パラゴジー」という名称を提案しました。^{[14]彼らは、提案された}学習理論 の核となる5つの「パラゴジーの原則」について議論したいくつかの論文とともに、短い本^[15]を出版しました。これらは、学習者が共同で作成する学習環境のために、 マルコム・ノウルズのアンドラゴジーの原則を再考することによって生み出されました。

上で説明した学習理論とアプローチは現在、世界中のピアラーニングコミュニティでテストされており、多くの場合、教育技術を非公式学習のサポートに適応させていますが、公式学習のコンテキストでも結果が出ています。たとえば、Eric Mazur 氏とその同僚は、「ピアインストラクション」と呼ぶ教育手法に関する「10 年間の経験と結果」について報告しています。

ピア・インストラクションは、授業中に各生徒に提示された中核概念を応用させ、その後その概念を他の生徒に説明する活動を通して生徒を関与させます。^[16]

このアプローチでは、現在「反転授業」として知られている手法のバリエーションを早期に使用しました。

授業時間を ConcepTests のために確保し、生徒が授業中に教材をよりよく応用できるように準備するため、生徒は授業前に扱われるトピックに関する読み物を完了する必要があります。

2009年にフィリップ・シュミットらによって設立されたピアツーピア大学（P2PU）は、非公式学習側の一例です。P2PUの始まりについて語るシュミットは、シーメンスのコネクティビズムの考えを引用し、「専門知識はグループにあります。誰もが会話に何かを持ち込むことができるというメッセージです」と説明しています。^[3] シュミットは、数多くの公開講演で、現在の教育モデルは「破綻している」（特に大学レベルのトレーニングのコストが高いことに基づく）と主張しています。彼は、オープンソースソフトウェア開発で適用されているものと同様の社会的評価メカニズムを教育に適用できると示唆しています。^{[17]実際には、このアプローチでは、推薦や}バッジを含むピアベースの評価を使用して、代替の認定形式を提供しています。^[18]

ジェフ・ヤングがクロニクル・オブ・ハイアー・エデュケーションに寄稿した「教授が自分の卒業証書を印刷するとき」^{[19] は}、授業の講義を無料でアップロードできる時代に正式な学位が必要であるという議論を引き起こした。例えば、MIT オープンティーチング・イニシアチブは、2001 年以来、すべてのコース教材をオンラインで公開している。しかし、当時ユタ州立大学の心理学教授だったデイビッド・A・ワイリーはさらに踏み込み、自分の授業を受講した人全員に証明書に署名した。同様の慣行は、 Udacity、Coursera、EdXなどの学習プロジェクトでさらに顕著になっている。これらのプロジェクトは、専門家が作成した学習教材を配布することで「教育の拡大」を試みているが (ピアラーニングの典型的な例ではない)、フォーラムやオフラインでのピアツーピアの議論が頻繁に行われている。^[20]

ジャン＝H・ギルメット著の「ピアラーニングの力」の序文で、カナダの国際開発研究センターの当時の所長モーリーン・オニールは次のように述べている。

我々の経験は、[ピアラーニング]が幅広いグループや地域に知識を伝える効率的な方法であることを証明しています。共同で生成された証拠に基づくピアラーニングは、能力を構築し、科学的卓越性を育むための効果的な手段でもあります。ピアラーニングによって生成される知識体系は、証拠に基づく政策の策定のための強力なツールです。^[21]

ギルメットは、ピアラーニングが開発の文脈で有用であると示唆している。

ネットワーク、特に主権国家で構成されるネットワークを管理することは、単一の当局の下にある企業、組織、省庁を管理することとは根本的に異なるというのが私の見解です。本質的に、企業や機関に対する支配的な管理手法は、コミュニケーションと説明責任をシンプルかつ明確に保つという観点から、サイバネティクスに基づいています。そのような状況で成功する管理方法は、ネットワークを管理する場合には逆効果です。

ギルメットは、広範囲にわたるインタビューに基づく報告書の中で次のように結論づけているアン・K・バーナードの言葉を引用している。

効果的なネットワークは、予測された線形で規制された作業プログラムを動的な政策やクライアントコミュニティに無理やり当てはめようとすることで、制約内での最適化に基づいて行動するだけではありません。むしろ、これらの環境の曖昧さに対処し、それらに相互に適応するために必要な定期的なフィードバックと反映された分析のための能力を磨き、メカニズムを作成します。^[22]

スカーダマリアとベライターは「知識構築コミュニティのためのコンピュータサポート」^[23]で、教室のコンピュータは学習環境を再構築する機会を持っているが、通常の授業や試験のデジタル版を提供するために使用されていることが多すぎると説明しています。彼らは、教室を「知識構築コミュニティ」に置き換え、生徒がコンピュータを使用して外の世界に接続し、知識を創造することを提案しています。しかし、上記の引用で示されているように、学習に関するこの考え方は、従来の教育実践としばしば矛盾しています。

「学生中心のeラーニングにおける学習プラットフォームの役割」で、クルリハ、ミエッティネン、ノケライネン、ティリは「使用するツールによって学習成果に違いがある」ことを発見しました。^[24] しかし、どのような変数が作用するかは十分に理解されておらず、現在も研究が続けられています。^{[25]正式な教育環境において、1994年の研究では、学生は}仲間からのフィードバック よりも教師からのフィードバックに反応しやすいことがわかりました。しかし、その後の別の研究では、評価技術のトレーニングが個々の学生のパフォーマンスにプラスの影響を与えることが示されました。

ピア・チュータリングの動機に関する古典的な研究^[26]は、「報酬は動機付けにならない」ことを示した。他の最近の研究では、金銭以外の報酬や承認がパフォーマンスに違いをもたらす可能性があることが示されているが（ピア・プロデューサーの特定の集団の場合）、^[27]わざわざ他の人に教えたり指導したりする正確な動機は明確に理解されていない。前述のように、学習は多くの場合、問題解決の一部にすぎないため、「ピア・ラーニング」と「ピア・ティーチング」は、人々がグループで問題を解決するときに非公式に行われる傾向がある。

ピアラーニングに関する研究には、参加観察が含まれる場合があり、それ自体がピアプロデュースである場合もあります。この研究の一部は、教育と学習の研究というより広い範囲に当てはまります。 コンピューター支援による協働学習は、ピアラーニングを研究する明らかな文脈の 1 つです。なぜなら、そのような環境では、「学習は協働活動に観察可能かつ説明可能に組み込まれている」からです。^[28]研究によると、看護シミュレーションにおけるピアコラボレーションは、臨床概念の理解を深めるだけでなく、複雑な意思決定シナリオをナビゲートする学生の能力を向上させ、知識が経験的なピアインタラクションを通じて共同で作成される構成主義学習の原則と一致しています。^{[29]ただし、ピアラーニングは、}学術的なピアレビュー、組織学習、開発作業、公衆衛生プログラムなど、従来の「教育」と「学習」の概念がどちらも当てはまらない環境で役割を果たすことができます。これらの分野の研究は、組織科学、科学、技術、社会(STS) など の分野に含まれる場合があります。

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