自己規制ルーブリックを使用して学習エクスペリエンスを設計する
21 世紀型の学習デザイン (21CLD) の自己規制のルーブリックは、学習活動で学習者が自己規制する必要があるかどうか、およびどの程度必要かを調べます。 より強力な活動では、学習者は自分の仕事を計画し、評価します。 最強の活動はまた、学習者がフィードバックに基づいて彼らの仕事を修正することを要求します。
自主規制のルーブリックは、次元の大きなアイデアを捉えており、学習活動を設計する際の教育者にとって有用なフレームワークです。 ルーブリックのさまざまなレベルの自己調整 (1〜4) は次のとおりです。
ルーブリックのアクセシビリティ対応バージョンについては、 Rubric – 自己規制 に関するページを参照してください。
自主規制意思決定ツリーは、ルーブリックに対応する 3 つの質問を提起します。 教育者は、自主規制を深めるための学習活動を設計する際に、これらの質問を考慮する必要があります。
- 学習活動は長期的であり、学習者は事前に学習目標と成功基準を持っていますか？
- 学習者は自分の仕事を計画して評価しますか？
- 学習者はフィードバックに基づいて自分の仕事を修正する機会がありますか？
デシジョン ツリー - アクセシビリティ対応バージョンのデシジョン ツリーの自己規制に移動します。
学習活動は長期的であり、学習者は事前に学習目標と成功基準を持っていますか？
時間の長さは、自主規制の基本的な前提条件です。 ルーブリックの目的上、学習者が実質的な期間にわたってそれに取り組む場合、学習活動は長期的です。 5 日以上にわたる活動は長期的です。 学習者が1つのクラス期間内にアクティビティを完了すると、作業のプロセスを計画したり、複数のドラフトで作業を改善したりする時間がありません。
次のシナリオは長期的ではありません。
- 2 つの異なる日に何を食べたかを記録する学習者
次のシナリオは長期的です。
- 1 週間にわたって自分の栄養について日記をつけている学習者
学習目標は次のことを定義します。
- 子供たちが活動で学ぶこと
- これらの目標が以前および将来の学習にどのように適合するか
成功基準は、学習者が学習目標を達成するかどうかを決定するために使用される要素です。 それらは、学習者の活動の進歩と成功の証拠を提供します。 学習活動の早い段階でこれらの要因を理解することは、自主規制のもう 1 つの重要な前提条件です。 教育者は、学習目標と関連する成功基準を提供する場合があります。 または、より多くの学習者の所有権を育成するために、クラスは学習目標と成功基準について一緒に話し合うことがあります。 学習者が学習目標と関連する成功基準を事前に知っている場合、学習者は自分の仕事の進捗状況と質を調べながらそれを行うことができます。
学習者は自分の仕事を計画して評価しますか？
学習者が自分の仕事を計画するとき、彼らはタスクを達成するために彼らが従うスケジュールとステップについて決定を下します。 自分の仕事を計画することは以下を含むかもしれません:
- 複雑なタスクをより小さなサブタスクに分割する方法を決定する
- 使用するツールの選択
- 彼らの仕事のスケジュールを作成し、暫定期限を設定する
- 学習者が自分たちの間で仕事をどのように分割するかを決定する
- クラスの内外でどのような作業を行うかを決定する
タスクが長期的であるが、教育者が学習者に詳細な指示とタイムラインを提供しない場合、学習者は自分の仕事を計画する機会がありません。 さらに、タスクの小さな側面について決定を下す学習者は、自分の仕事を計画する資格がありません。
次のシナリオでは、学習者は自分の作業を計画しません。
- 2 週間にわたって、学習者はグループで作業し、仲間と気候変動を調査して討論します。 教育者は、各学習者に特定の役割を割り当てます。 学習者は、教育者が提供する手順とタイムラインに従います。
次のシナリオでは、学習者は自分の作業を計画します。
- 2 週間にわたって、学習者はグループで作業し、仲間と気候変動を調査して討論します。 彼らは、誰がトピックのどの側面を調査し、誰が討論のさまざまな時点で話すかを決定します。 学習者はまた、研究を完了し、スピーチを書き、実践するための独自の期限を設定します。
学習者はフィードバックに基づいて自分の仕事を修正する機会がありますか？
フィードバックは、学習の改善に最も重要な影響を与えるものの 1 つです。 効果的なフィードバックは、学習者が現在のパフォーマンスとパフォーマンス目標の間のギャップに対処するのに役立ちます。 それは単なる賞賛以上のものです。 「良い仕事」や「素晴らしい仕事」などのコメントは、学習者が素晴らしい仕事を構成するものを理解するのにほとんど役立ちません。 効果的なフィードバックは、学習者に具体的に何がうまくいっているのかを伝え、学習を前進させるのに役立つ具体的なガイダンスを提供します。 これは、学習目標と成功基準に直接関係しています。 これは、学習者が学習パスに沿った進捗状況をより認識できるようにし、次のステップの振り返りと計画につながります。
フィードバックは、教育者または同僚から来る場合があります。 学習者はまた、内省の彼ら自身の意図的なプロセスに基づいて彼らの仕事を修正する機会を持っているかもしれません。
次のシナリオでは、学習者はフィードバックに基づいて作業を修正しません。
- Microsoft MakeCode Arcade で環境保護を研究している学習者は、プレーヤーが環境を保護する決定を下し、フィードバックを受け取ったり実装したりする機会なしにクラスメートがプレイできるようにゲームの最初のバージョンを投稿します。
- 世界史のトピックに関する PowerPoint プレゼンテーションを作成し、練習、フィードバック、または改訂の機会なしに最終的なプレゼンテーションを行う学習者
- 学習者は、学習活動の開始時に共有されたルーブリックに従って教育者が評価する説得力のあるエッセイを書き、エッセイを取り戻した後にのみルーブリックを使用して、教育者が特定の成績を与えた理由を確認します
次のシナリオでは、学習者はフィードバックに基づいて作業を修正します。
- 環境保全を研究し、プレーヤーが環境保全の決定を下す Microsoft MakeCode Arcade でゲームを作成する学習者。 ゲームのベータ版を開発した後、学習者はパートナーとゲームを交換し、提出する前にゲームを改善するためにお互いにフィードバックを提供します。
- 学習者は、世界史のトピックに関する PowerPoint プレゼンテーションを作成します。 彼らはプレゼンテーションを練習し、教育者や同僚からフィードバックを受け取り、最終的なプレゼンテーションを行う前に、フィードバックに基づいてプレゼンテーションを修正します。
- 学習者は説得力のあるエッセイを書き、学習活動の開始時に共有されたルーブリックに従って教育者が評価します。 彼らはルーブリックを使用して、自分のエッセイの草稿を振り返り、修正を加えます。
次に、次の手順を実行して、21CLD OneNote ノートブックのアンカー レッスンの 1 つをコーディングする練習をします。
- [Be please the Bees learning activity]\(お願いする\) の学習アクティビティ ページを確認します。
- 自主規制のルーブリックまたは意思決定ツリーのいずれかを参照して、レッスンをコーディングします
- このモジュールで同僚と協力する場合は、調査結果について話し合ってください
- ビデオを参照して、分析を次のビデオのベッキーの説明と比較してください。
ボーナス： Microsoft Certified Educator Exam の準備を改善するには、より多くのアンカーレッスンのコーディングを練習してください。 アンカー レッスン セクションで推奨されるアクティビティ:
- グレート トレイン インターネット
- カタパルトをデザインする
- フォークランド紛争
レッスンのコーディングが完了したら、 アンカー レッスン セクションのコーディング結果の概要を確認して、結果を他のユーザーと比較します。