本稿は、教師のデジタル成熟度を包括的に捉え、診断するためのモデルベースの手段と方法の設計に向けた研究について論じている。まず、既存のデジタル成熟度モデルをレビューし、それぞれのモデルの特徴や限界を分析している。その上で、既存モデルの利点を統合し、限界を克服した統一モデル(MUME)を提案している。さらに、MUMEに基づいた診断方法の開発に向けた初期段階についても報告している。
義務教育段階の教師に適用可能なデジタル成熟度モデルとして、11個のモデルが選定され、分析された。これらのモデルは、教師のデジタル技術活用を促進するための枠組みを提供するものである。しかし、モデルによって着眼点や評価指標が異なり、統一的な見解が得られていないのが現状である。
本稿では、既存モデルの分析に基づき、より包括的なデジタル成熟度モデルとしてMUME(Modèle Unifié de la Maturité Numérique des Enseignants)を提案している。MUMEは、以下の3つの主要なドメインで構成される。
さらに、MUMEでは、教師のデジタル成熟度を6段階のレベルで評価する。
MUMEに基づいた診断方法として、既存の評価ツール(ICAP-TS、TPACK.x、SELFIE、TNE 95-02)を参考に、新たな質問紙を開発した。質問紙は、教師の個人的な特性、デジタル技術の利用状況、デジタルスキルを評価する項目で構成されている。現在、質問紙の妥当性を検証するために、フランスのパリにある学校の教師を対象に調査を実施している。
本稿では、教師のデジタル成熟度を評価するための包括的なモデルベースのフレームワークの必要性を強調し、MUMEを提案した。MUMEは、教師のデジタル技術活用を促進し、教育の質を向上させるための有用なツールとなることが期待される。
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