性格傾向を考慮したグループ編成によるアクティブ・ラーニングの実践と評価

発表キーワード

性格診断

授業意欲

自己効力

本学機械知能工学科の専門科目「ユニバーサルデザイン（UD）」にアクティブ・ラーニングを導入し，効果的に学習成果を得るための研究を行っている．本講義では，学生がグループに分かれてUDを取り入れた商品の開発，原価や損益分岐点などのシミュレーションを行い，その成果をスライドにまとめて発表する．本研究では，大学におけるグループ活動において，学生の性格傾向に着目したグループ分けが学習成果に与える影響を調査した．性格診断には，性格理論において主流な理論の一つであるビッグファイブ性格診断を採用した．また，活動前に授業意欲や自己効力感に関するアンケートを実施し，学習に対する姿勢を調査した．グループ編成では，性格傾向がバランス良く構成されるグループと，特定の傾向に偏ったグループを編成し，活動後に発表内容を評価した．評価結果をもとに，性格傾向と学習への姿勢が学習成果に及ぼす影響について報告する．