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核心概念
新しい教育的インセンティブが学生の参加を増やす効果を評価する。
要約
- COVID-19後の高等教育環境で、新しい教育的インセンティブが導入された大学院レベルのコンピューティングモジュールに焦点を当てる。
- 学生204人のMoodleアクティビティログからリソース相互作用の長期的な概要をマッピング。
- ベイジアンネットワーク分析により、早期リソースへの関与が持続的な参加の予測指標であることが特定される。
- フォーカスグループ討論は、学生が新しいインセンティブとモジュールデザインに対する認識を提供し、コミュニケーションの重要性を強調する。
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Evaluating Pedagogical Incentives in Undergraduate Computing
統計
学生204人から抽出したMoodleアクティビティログから得られたデータ：
"204人の学生とMoodleページ上で行われた同期的な対話"
"Bayesian network analysisに基づく結果"
引用
"毎週提出することは最初は魅力的だったが、時間が経つにつれて参加率が低下した"
"フィードバックだけでは不十分であり、効果的な伝達が必要"
深掘り質問
どうして早期リソースへの関与は将来の参加を示す信頼性のある指標となるのか？
この研究では、学生が最初に特定のリソースに関与することが、その後同じリソースとの相互作用を示唆することが重要である理由を明らかにしました。例えば、第3章のビデオを視聴した学生の82%は第4章でも同じビデオにアクセスしていました。逆に、最初から特定のリソースに関与しなかった学生は、その後も参加率が著しく低下しました。これは、「Matthew Effect（マシュー効果）」と呼ばれる現象であり、教育的介入が既存または高成績者向けにより大きな影響を及ぼす傾向があることを示しています。したがって、異なる資源への幅広い関与を奨励する戦略や初期段階で低い参加度を示す学生を識別・サポートする取り組みが必要です。
どうして週次フィードバックは効果的なコミュニケーション方法であることが重要か？
週次フィードバック自体提供されても十分ではありません。それは適切に伝達されて容易にアクセス可能でなければ意味がありません。フォーカスグループでは「正直言って，私は毎週フィードバック情報全く知らない」という声も挙げられ、「Moodle上で掲載する方が良い」という提案も出されました。「Moodle」や他プラットフォーム上でフィードバック情報を共有することは非常に重要です。「通信手段」や「コミュニケーション手段」として使われたプラットフォーム内部だからこそ，学生エンゲージメント促進面でも有益です。
この研究結果は他の高等教育環境でも適用可能か？
この研究結果および枠組み自体は他の高等教育環境でも適用可能です。混合メソッドアプローチ（quantitative and qualitative data の組み合わせ）やBayesian network analysis を使用した評価方法自体汎用性・柔軟性豊富です．さまざまな教育コンテキスト，リソース，およびモジュール構造に対応可能であり，データ駆動型および学生中心アプローチ採用した教員向け強力ツールです．STAT0004 モジュールから得た主要発見（ターゲット化されたペダゴジカルインセンティブ必要性や早期多様化エン ガージメント戦略重要性）他大学/専攻/科目レベルでも活用可能．今後本枠組み拡張計画ではUCL 統計科目群内広範囲MODULES 対象調査実施予定．
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