ハーバード大学とマサチューセッツ工科大学（MIT）が共同で設立した教育プラットフォーム、 edXなどのネットワークを通じて、MOOC（大規模公開オンライン講座）は今や主流となり、多くの学習がデジタル化されています。
直接的に（完全オンラインで）行われる場合でも、ハイブリッド形式（学習管理システムを基本的な事務処理や、評価やディスカッションボードなどのより高度な作業に用いる対面授業）で行われる場合でも、教員と学習者は新しいタイプの教室で取り組んでいます。
しかし、この分野はまだ若く、次世代の教室はしばしば実験室を兼ねています。世界中の数百万人の学習者と教員が、無料または低コストで提供される多様なオンライン講座を活用しており、研究者はマウスのクリックからディスカッションへの投稿に至るまで、その結果として生じる情報の軌跡を分析し、学生が何を、どのように、さらには学習しているのかどうかまでを理解しようとしています。
Andrew Ho氏、 ハーバード大学大学院教育学部の教授であり、 HarvardX 研究委員会の委員長を務めるとともに、 Isaac Chuang氏は、 MIT物理学教授、電気工学教授、デジタル学習担当の上級副学部長を務め、この学際的分野の最前線に立ってきました。MOOC学習者に関する複数の指標となる研究を共同執筆しています。新学年度の始まりにあたり、両名は学習科学における機会と課題について、質問への回答を共同で寄せました。
GAZETTE: オンラインやインタラクティブな形態の学習は新しいものではなく、教育研究もまた同様です。それでもMOOCの台頭によって何かが変わったという感覚があります。それはなぜでしょうか。こうした研究は、教室での授業で行えることや行うべきことと、どのように異なるのでしょうか。
HO AND CHUANG: MOOCの教室は、地球上のいかなる物理的な教室とも似ていません。空間と時間の両面で学習の境界を下げてきました。その結果、私たちは多くの学習者を抱えているだけでなく、驚くほどの多様性と非同期性も抱えています。また、学習者の行動に関して私たちが持つデータは、多くの従来型教室のデータよりも豊かです。学習者の背景や動機の多様性は分析にとって課題であり、教員や機関の目標は学習者の目標と一致しないかもしれず、また一致する必要もないからです。私たち自身の研究では、MOOCの学習者を単一の集団とみなすところから始めるのではなく、「あなたたちはそれぞれ誰で、なぜここにいるのか」と問いかけることから始めています。
GAZETTE: 学習者以外に目を向けると、デジタル環境では学習の起こり方にどのような違いがあるのでしょうか。例えば、自動採点やピア評価といった新しい（時に論争を呼ぶ）機能の現状はどうなっているのでしょうか。
HO AND CHUANG: edXのMITxおよびHarvardXの講座では、選択式問題だけでなく、高度な数式、画像のラベリング、コンピュータプログラミングのコードなど、多様な問題タイプに対して自動採点が中核的な機能となっています。正確な採点にとどまらず、多くの評価問題はフィードバックと学習を促すよう設計されています。機械学習はこの点で有用であり、例えば、よくある回答内のパターン分析や、個々の学習者に合わせた自動的なヒントやガイダンスの生成に用いられています。MOOCも初期には、自由記述形式のテキストによる小論文の採点に機械学習を試みましたが、現在ではピア採点がこれにほぼ取って代わっています。その背景には、最も効果的な学習方法の一つは、仲間を含む他者に教えることであるという認識があります。
GAZETTE: 「ロボットが教育を担いつつある」といった行き過ぎた主張はさておき、オンライン評価や公開オンライン講座全般には、どのようなリスクがあるでしょうか。お二人は最近、学生が不正行為を行える新たな方法に関する研究報告書を共同執筆されています。
HO AND CHUANG: 利害が伴わなければ、リスクは生じません。私たちが見てきたのは、一部の学生がMOOCの修了証を非常に真剣に捉えており、それを得るためには不正を働くことも厭わないほどだ、ということです。 私たちの研究は 、「CAMEO」と私たちが呼ぶもの（複数の存在を利用してオンライン上で解答をコピーすること）に関するもので、修了証の発行方針（検出）および講座とプラットフォームの設計（予防）の変更に反映されることになるでしょう。例えば、誓約規範（honor code）がより目立つ形で掲示され、厳格に運用されるようになるかもしれません。あるいは、試験のバーチャル監督がより広く普及する可能性もあります。さらに、講座では個々の学生に異なる問題を提示するなど、ランダム化をより多く活用することも考えられます。課題は、予防策の費用と設計を、学習機会の提供とどのように両立させるかというバランスです。不正を防ぐ多くの手法は、学習機会を制限するものでもあります。
GAZETTE: 前向きな面としては、デジタル教育プラットフォームでは、「学習ダッシュボード」と呼ばれるものを通じて、教員と学習者が進捗を把握したり分析を行ったりする方法が増えています。こうしたダッシュボードは、どのように活用するのが最適でしょうか。
HO AND CHUANG: 多くのダッシュボードは、学生がそこにいて、学習に関する特定の意図を共有していることを前提としています。これは通常、MOOCの受講者のごく一部にすぎません。課題は、楽しく価値があると感じられる学習課題を設計し、フィードバックをその体験の不可欠な一部とすることです。理想的には、ダッシュボードにたどり着くためにクリックする必要はないはずです。学習過程における即時のフィードバックによって、自分が今どこにいて、何をすべきかが分かるようになるのが理想です。
GAZETTE: とはいえ、こうした新しいツールは刺激的である一方、すべての教員や教師が学習の専門家やデータマイナーであるわけではありません。大学の教室にデジタルフィードバックを取り入れる簡単な方法には、どのようなものがあるでしょうか。
HO AND CHUANG: まずは、教員や学生が関心を持つ問いに答えるためにデータを活用することから始めてください。学生は注意を払っているか。どの学生に注意を払う必要があるか。自分の指導はうまくいっているか。似た状況の学生を助けたのはどの資源か。これらの問いへの答えを正確かつ見えるものにする必要があります。私たちの願いの一つは、edXのようなオンライン学習プラットフォームによって、教員がそうした答えに基づいて設計された質の高いコンテンツを活用しやすくなり、自身の教室での指導を支援できるようになることです。
本記事は、 Harvard Gazetteとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムによる見解への支持を意味するものではありません。
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著者：Andrew Hoは、ハーバード大学大学院教育学部教授であり、HarvardX研究委員会の委員長を務めています。Isaac Chuangは、MIT物理学教授、電気工学教授、デジタル学習担当上級副学部長です。
画像：2009年9月23日、カラカスのボリバル学校で、Canaimaプロジェクトの一環として、小学1年生の児童が新しいノートパソコンを使用している様子。REUTERS/Jorge Silva
