Grunnleggende konsepter
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。
Sammendrag
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。