量的コースに倫理的推論を統合するための学習成果：3つの一般的な文脈で使用するための3つの課題

Core Concepts

数学や量的コースに倫理的推論を統合するには、前提条件、近似、応用という3つの一般的な文脈において、倫理的推論の6つの知識、スキル、能力、ステークホルダー分析、倫理的実践基準を活用した学習成果と課題を設計することが重要である。

Abstract

本稿は、数学や量的コースに倫理的推論を統合するための学習成果（LO）について、認知科学および教育科学の観点から概説している。

学習成果とカリキュラムデザインにおける役割

• 学習成果（LO）は、学習者が学習体験の完了時に習得し、実証できるようになるべき知識、スキル、能力に関する具体的な記述である。
• LOは、教育設計（授業、演習、課題など）の基礎となり、カリキュラム開発や評価の指針となる。
• ニルソン（2016）は、「学生の学習成果は、コースのあらゆる側面の基盤を提供するものであり、他のすべての要素を学習成果に合わせるべきである」と述べている。

ブルー厶のタキソノミーとスキャフォールディング

• ブルー厶のタキソノミーは、認知的複雑性の6つのレベル（知識、理解、応用、分析、合成、評価）を概説しており、LOの策定に役立つ。
• スキャフォールディングとは、学習者が時間をかけて徐々に自立していくこと、また、学習者が洗練されていくための発達経路を構築することを指す。
• ブルー厶のタキソノミーを活用することで、認知的複雑性を徐々に高めていくスキャフォールディングを設計し、学習者のLO達成を促進することができる。

倫理的推論の統合

• 倫理的推論を数学の授業に統合するには、ガイドライン、ステークホルダー分析、倫理的推論の6つの知識、スキル、能力（KSA）の3つのタスクを活用する。
• これらのタスクは、前提条件の失敗、近似の失敗、方法の不当または不適切な適用という文脈で実行することができる。
• ステークホルダー分析は、意思決定の影響を受ける可能性のあるステークホルダー（利害関係者）と、その影響による被害と利益を特定するために使用される。
• 倫理的推論は、倫理的な課題を認識し、倫理的な意思決定を行うための6段階のプロセスである。

ブルー厶のタキソノミーに基づく学習成果の例

本稿では、ブルー厶のタキソノミーの3つのレベル（低・中・高）における倫理的推論の学習成果の例が示されている。

• 低レベル：ステークホルダー、倫理的なガイドライン、倫理的推論とは何かを紹介する。
• 中レベル：倫理的推論のプロセスへの参加、ステークホルダーの特定、倫理的な問題の特定。
• 高レベル：倫理的推論のプロセスと倫理的な側面についてのコミュニケーション能力を実証する。

結論

数学や量的コースに倫理的推論を統合することは、倫理的な意思決定者としての学生を育成するために重要である。本稿で概説されている学習成果と課題は、学生が倫理的推論の知識、スキル、能力を習得し、倫理的な数学的実践者になるための手助けとなるであろう。

Stats

Quotes

Key Insights Distilled From

Learning Outcomes supporting the integration of Ethical Reasoning into quantitative courses: Three tasks for use in three general contexts

by Rochelle E. ... at arxiv.org 11-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.18561.pdf

Deeper Inquiries

倫理的推論を数学以外の分野の教育にも統合するにはどうすればよいだろうか？

倫理的推論は、数学以外の分野においても、責任ある市民や専門家を育成するために不可欠な要素です。以下に、倫理的推論を様々な分野の教育に統合するための具体的な方法を、本文中のキーワードを交えながら示します。

分野固有の倫理的ジレンマを取り上げる: 各分野における倫理的な問題やケーススタディを教材として活用することで、学生はより実践的な倫理的推論スキルを身につけることができます。例えば、医療倫理、ジャーナリズム倫理、ビジネス倫理など、それぞれの分野における特有の課題やジレンマを検討します。
ステークホルダー分析を応用する: 本文で紹介されている「ステークホルダー分析」は、医療、環境問題、経済政策など、あらゆる分野の意思決定における倫理的側面を分析する上で有効なツールとなります。学生は、それぞれの分野における意思決定が、様々なステークホルダーにどのような影響を与えるかを分析し、多様な視点を考慮することの重要性を学びます。
倫理規定やガイドラインを参照する: 各専門分野には、倫理的な行動指針を示した倫理規定やガイドラインが存在します。これらの資料を授業で参照することで、学生はそれぞれの分野における倫理的な基準や期待される行動を具体的に理解することができます。
グループディスカッションやロールプレイングを取り入れる: 倫理的なジレンマに関するグループディスカッションやロールプレイングは、学生が自身の価値観を振り返り、多様な意見に触れ、合意形成のプロセスを経験する上で有効な学習方法です。
倫理的推論を評価に組み込む: 倫理的推論の学習成果を評価するため、レポート、プレゼンテーション、ディベート、ケーススタディ分析など、多様な評価方法を採用します。倫理的推論のプロセスを評価に組み込むことで、学生は倫理的な問題により真剣に取り組むようになります。

重要なのは、倫理的推論を単なる知識として教えるのではなく、学生が能動的に考え、議論し、実践できるような学習環境を提供することです。

倫理的推論の学習成果を評価する際に、客観性と公平性をどのように確保できるだろうか？

倫理的推論の評価は、その性質上、客観性と公平性を保つことが難しい課題です。しかし、以下に示すような工夫を取り入れることで、より客観的かつ公平な評価に近づけることができます。

明確な評価基準（ルーブリック）を作成する: 倫理的推論のプロセス（本文中の6つのKSAなど）を具体的に示した評価基準を作成し、学生に事前に提示します。評価基準は、客観的に測定可能な行動や成果に基づいて作成する必要があります。例えば、「倫理的な問題を特定する」「多様な視点から議論を展開する」「根拠に基づいた結論を導き出す」といった具体的な行動を評価項目として設定します。
多様な評価方法を組み合わせる: 単一の評価方法に頼るのではなく、レポート、プレゼンテーション、ディスカッションへの参加状況など、多様な評価方法を組み合わせることで、学生の多様な能力を評価し、評価の偏りを軽減することができます。
評価者間の合意形成を図る: 複数の教員で評価を行う場合、評価基準の解釈や評価結果について事前に議論し、合意形成を図ることで、評価者間の主観的な差異を最小限に抑えることができます。
学生の自己評価を取り入れる: 学生自身の倫理的推論のプロセスを振り返り、自己評価させることは、学生のメタ認知能力を高めるとともに、教員とのフィードバックを通して、より深い学びを促進することができます。
匿名評価を検討する: 評価の際に学生の氏名を見えないようにすることで、評価者の潜在的なバイアスを排除し、公平性を高めることができます。

倫理的推論の評価は、単に「正解」を探すことではなく、学生が倫理的な問題に対してどのように考え、行動できるかを評価することに重点を置く必要があります。

倫理的推論の知識、スキル、能力を備えた人材を育成することで、社会にどのような影響を与えることができるだろうか？

倫理的推論の知識、スキル、能力を備えた人材は、複雑化する現代社会において、より良い社会の構築に貢献することができます。

倫理的な意思決定の促進: 組織や社会において、倫理的なジレンマに直面した際に、適切な情報収集、多様なステークホルダーへの配慮、倫理規定やガイドラインに基づいた分析を行い、責任ある意思決定を行うことができます。
透明性と説明責任の向上: 自身の行動や意思決定の根拠を明確に説明し、説明責任を果たすことができます。これは、組織や社会における信頼関係の構築に不可欠です。
倫理的な問題への感性の向上: 社会における倫理的な問題に対して、敏感に察知し、積極的に問題提起を行うことができます。
倫理的な行動規範の確立: 組織や社会において、倫理的な行動規範を確立し、倫理的な文化を醸成していくことができます。
持続可能な社会の実現: 環境問題、人権問題、貧困問題など、地球規模の課題に対して、倫理的な観点から解決策を検討し、持続可能な社会の実現に貢献することができます。

倫理的推論を身につけた人材は、様々な分野において、倫理的なリーダーシップを発揮し、社会全体の倫理意識の向上に貢献することが期待されます。