本研究では、持続可能な開発ゲームと価格戦ゲームの2種類の実験を用い、参加者が紛争分析理論の基本概念を理解し、意思決定の視野を分析し、伝統的な教育における抽象的な概念や理解に伴う困難を克服し、最適な意思決定を達成するのを支援します。
方法論記事
本研究では、持続可能な開発ゲームと価格戦ゲームの2種類の実験を用い、参加者が紛争分析理論の基本概念を理解し、意思決定の視野を分析し、伝統的な教育における抽象的な概念や理解に伴う困難を克服し、最適な意思決定を達成するのを支援します。
本研究は、グラフモデル内の安定性理論の効果的な指導法を開発するために行動実験を用いて紛争解決を図ります。このアプローチは、参加者が紛争ゲームにおけるインタラクティブなプロセスの理解を高め、多段階の意思決定の視野に対する認知能力を強化し、学習成果を向上させます。グラフモデルの4つの基本的な安定性を実験教育に組み込んだ行動実験が設計されました。2つの古典的な紛争ゲームの事例を例に、インタラクティブな行動意思決定シミュレーション環境が構築されました。この仮想環境で、参加者は紛争に関連する戦略的意思決定プロセスをシミュレートし、4つの基本的な安定性行動、意思決定の地平線、合理的な意思決定の理論的意味をより深く理解しました。この実験は二つの部分に分かれていました。実験の第1部では、参加者がそれぞれ政府と企業の役割を担い、複数のラウンドにわたりゲームプレイに参加し、4つの基本安定性概念と意思決定地平線の概念の理解を強化し、ラウンドが増えるにつれて意思決定の地平線の進化パターンを分析することに重点を置きました。第2部では、参加者が企業間の価格戦争ゲームをシミュレートし、紛争ゲームにおける合理的および非合理的な意思決定行動に対する認知的理解の向上を強調しました。実験結果は、意思決定行動シミュレーションを通じて参加者の意思決定範囲が広がり、複雑な紛争状況をより合理的に処理できることを示しました。本研究で設計された行動実験は、紛争分析の教育において革新的な教育法を提供し、重要な教育的意義と実践的価値を有しています。
紛争分析や意思決定教育において、意思決定の先見性とは、意思決定者が現状の安定性を判断する際にどれだけ先を見据えられるか、つまり何回の動きや対策を予測できるかを測定します。ある意思決定者にとって、その国家は、彼が試みるかもしれない一方的な改善をすべて、他の意思決定者による信頼できる反抗によって阻止され、その決定者が望ましくない立場に置かれ、現状維持を望む場合に安定しています。国家とは、すべての意思決定者の戦略選択によって形成される状況です。紛争の各参加者が戦略を決めると、可能な国家が生まれます。
意思決定は、経営およびビジネス教育における中核的な概念および理論であり、あらゆる組織のあらゆるレベルの管理者が行う最も基本的かつ重要な活動を表します。PfefferとFongは、意思決定が経営能力を育成する重要な次元であるだけでなく、理論指導と実践的応用をつなぐ重要な架け橋でもあることを発見しました。しかし、従来の意思決定指導は主に抽象的な講義やケース分析に依存しており、これは一方向的なアプローチであり、学生の関心を得られず、多エージェントや複数ラウンドの戦略的相互作用の理解を妨げ、実践的なビジネス意思決定スキルの育成も十分ではありません。カルネイロが指摘したように、マネジメントは、インストラクターのスキルをより活用してマネジメント活動の理解に適した環境を作ることで、より効果的に教えられます。
行動実験は、最近、実用的かつ直感的な教育手法として注目を集めています。本物のシナリオシミュレーションを通じて、意思決定プロセスの直接的な体験学習を提供し、その多エージェントの性質と本質的な複雑さの理解を高めます。例えば、行動実験を用いることで、クネマイヤーとネイラーは参加者が今日のグローバルビジネス環境における意思決定の微妙なニュアンスをより深く理解し、全体的な理解を深めるのを支援しました。Liuらは、現実世界の意思決定シナリオをシミュレートする行動実験を用いることで、意思決定者が積極的に安全投資を下す傾向の鍵は、安全投資と安全利益の正の相関を明確に認識していることにあると確認しました7。これらの研究は、行動実験が現実世界の意思決定シナリオをシミュレートし、インタラクティブな実験設計を用いることで、抽象的な理論を具体的な体験へと変換することを示しています。このアプローチは、抽象的な概念の理解の難しさや、紛争分析における意思決定行動の多様性を十分に示せないといった、伝統的な理論指導に内在する課題に効果的に対処しています。
紛争分析は意思決定理論の一分野であり、気候、貿易、環境問題などの複雑な紛争を解決する上で極めて重要です。それにもかかわらず、その抽象的な概念と実践的な応用の欠如が理論教育の課題をさらに悪化させています。ラフマドの紛争解決理論は「意思決定」という用語を使いませんが、そのプロセス――根本原因の特定、戦略の立案、解決策の選定――は本質的に意思決定です。さらに、意思決定の有効性の評価は主要な指標に依存しており、その適用は複数の領域に依存します。8。これは、理論と意思決定が実践的プロセス、効果評価、応用シナリオの面で密接に結びついていることを示しています。紛争状況は複数の関係者と複数ラウンドのインタラクティブなゲームプロセスを含み、意思決定における多様な利害関係や好みを意味し、行動の複雑さと多様性をもたらします。紛争分析理論において、非合理的な報復は意思決定者が移動可能な国家の自身への利得を考慮しないことに起こる。これに対し、合理的報復とは、意思決定者が9州を好む州にしか移動しないことを意味します。
安定性は、意思決定者の複雑で多様な相互作用行動を特徴づけ評価する概念であり、紛争分析教育において最も重要な要素となっています。これら4つの安定性は、ナッシュ安定性10 (NASH)、一般メタ合理性11 (GMR)、対称メタ合理性11 (SMR)、および逐次安定性12 (SEQ)を指します。NASH安定性はフォーカル意思決定者による一段階の決定を考え、GMRとSEQ安定性はフォーカル意思決定者とその対立者双方が関与する二段階の意思決定を考慮し、SMR安定性はフォーカル意思決定者が相手の反応に対抗する機会を提供することでGMRの安定性を拡張します。安定性は、紛争ゲームにおける意思決定者の複雑な相互作用、意思決定の地平線、多様な行動を特徴づけます。安定性の概念には多くの種類があり、その定義は比較的抽象的であるため、従来の教育法では明確に説明するのが難しいです。
前述の課題に応えて、本研究は行動実験手法に基づく紛争分析コースの新しい実験的指導モデルを提案します。このモデルは、紛争当事者間の戦略的相互作用プロセスを動的にシミュレートするために、2つの古典的なゲーム行動実験を用い、参加者が紛争分析グラフモデルの安定性、意思決定視点、合理的および非合理的な報復といった概念に関する深い理解と学習成果を向上させます 8,13.紛争解決のためのグラフモデル(GMCR)理論は古典的なゲーム理論に起源を持ち、メタゲーム理論14およびF-H紛争分析法12に基づく、正式かつ効果的な紛争分析・解決システムへと発展しています。GMCRは紛争当事者間の動的な相互作用をシミュレートすることで紛争状況の展開を正確に予測し、効果的な紛争解決戦略を提供します。古典的なゲーム理論と比べて、GMCRは相対的な好み情報のみを必要とし、意思決定行動をより豊かで多様な特徴付けを提供します。系統的な意思決定分析ツールとして、GMCRはその柔軟性と簡潔さから理論研究と実用の両方で大きな注目を集めています。重要な紛争要素を紛争モデリングを通じて精緻化し、安定性分析を通じて意思決定者の行動を分析して最適な紛争解決ソリューションを特定します。19は、ビジネス領域における複雑な紛争に対処するための重要な理論的枠組みを提供します。グローバリゼーションの加速とビジネス競争の激化に伴い、将来のビジネスリーダーは伝統的なマネジメントスキルを習得するだけでなく、複雑な紛争シナリオで戦略的意思決定を行う能力も身につけなければなりません。紛争分析の講義を教えることは、学生が紛争認知の理論的枠組みを構築するのを助けるだけでなく、個人、組織、社会のレベルでの紛争解決能力を高めることもあります。1 8,23,24;批判的思考を育み、合理的な視点を形成します。また、グローバル化した文脈で国際紛争ガバナンスに備えた人材を育成し、対立から解決へと紛争を変革するのを支援します。
この実験手法の開発は三つの基本原則に基づいています。第一に、行動実験は現実に近い意思決定環境を作り出し、参加者の本物の対立体験を高めることができるということです。次に、マルチラウンドのゲームデザインは紛争の進化を動的に明らかにし、参加者が自分の決断の長期的な影響を理解するのに役立ちます。第三に、即時フィードバックの仕組みにより、参加者が意思決定戦略を振り返り、改善し、最も有利な結果を得ることが可能になります。
本研究で設計された実験は、2つの相互に関連する要素で構成されています。第一部は、紛争分析理論における4つの基本的な解決概念の具体化と意思決定視点の拡張に焦点を当てています。政府と企業の関係者間の持続可能な開発ゲームを通じて、参加者の意思決定視点の進化的パターンを複数の相互作用ラウンドにわたり分析しています。意思決定の視点に関する理解を基に、第二部では合理的な意思決定能力の育成を強調することで調査を深めます。2つの競合企業間の価格戦ゲームを用いて、参加者が合理的および非合理的な意思決定行動の結果を理解するのに役立ちます。この二部構成の設計は、紛争当事者、戦略と行動、紛争の文脈、紛争の結果、意思決定の視点といった紛争分析の核心要素を包含するだけでなく、ビジネス教育における理論と実践の統合という教育的要件とも一致しています。
この方法論の適用可能性は主に三つの側面に反映されています。まず、実験のモジュール設計により、ビジネス教育コースでの柔軟な応用が可能となります。戦略的経営のコースでは、企業は複雑な競争環境や政策文脈の中で長期的な開発戦略を策定しなければなりません。この紛争実験の両モジュールは教育に統合可能です。持続可能な開発ゲームモジュールでは、学生は政府と企業の役割をシミュレートします。企業側は、政府の規制政策が生産および投資戦略に与える影響を考慮し、政府規制に応じて「新しい設備を購入する」か「旧機器のアップグレード」を選択するなど、長期的な持続可能性に沿った戦略的意思決定を行う必要があります。これは、企業が変化する外部環境に応じて戦略を適応させる戦略的マネジメントの核心内容と密接に一致しています。価格戦争ゲームモジュールでは、学生が市場競争で企業が価格戦略を設定することをシミュレートします。複数ラウンドのゲームを通じて、異なる価格戦略が市場シェアや利益にどのように影響するかを理解し、競合他社の動きに応じて自分の戦略を動的に調整する方法を学びます。これにより、競争分析や戦略策定・実行における動的な意思決定手法を習得できます。
第二に、インタラクティブシミュレーション法は学習者の実践的スキルの発達に特に適しています。行動実験はインタラクティブなシミュレーションを通じて現実の意思決定環境に近似するプラットフォームを提供し、実践的能力を育成するのに理想的です。従来の教授法では、学生は複雑な意思決定プロセスを理解するために理論学習やケース分析に頼ることが多いですが、これらのアプローチは動的でリアルタイムの相互作用体験を提供するのに苦労しています。対照的に、行動実験は実際のシナリオをシミュレートし、学習者が意思決定過程で様々な課題や問題を直接体験できるようにし、理論知識の理解と習熟を高めます。
第三に、実験中に収集された行動データは、教育改善のための実証的証拠となります。行動実験の大きな利点は、豊富な行動データを収集できることであり、これが指導手法の洗練の基礎となります。従来の教育では、教師は生徒の学習成果や理解の深さを正確に評価することが難しいことが多いです。しかし、行動実験は学生がプロセス全体で取ったすべての決定や行動を記録し、詳細な行動データを生成します。これらのデータは、教師が生徒の学習進捗や理解度を監視するのに役立つだけでなく、生徒の意思決定過程における問題点も明らかにします。このアプローチを用いることで、本研究は従来の紛争分析指導における理論と実践のギャップを埋め、ビジネス教育における意思決定能力の発展に向けた新たな洞察と手法を提供することを目指しています。
本研究はGMCRにおける安定性理論の行動実験的指導法に焦点を当てています。主な貢献は二つあります。第一に、持続可能開発ゲームと価格戦ゲームに関する実験を設計することで、行動実験をGMCRフレームワークに組み込むことです。第二に、意思決定者(DM)間の利害の相互作用と紛争ゲーム中の意思決定の幅を分析し、紛争におけるDMの合理的および非合理的な制裁行動をさらに調査します。
本研究の価値は、行動実験法をGMCR方法論の教育過程に体系的に初めて適用した点にあります。本研究は、講義中心の説明への過度な依存、抽象的な概念の理解の難しさ、実践的な関与の欠如といった従来の紛争分析指導の限界を克服し、対話型行動実験に基づく教育法を革新的に導入しています。この方法は、生徒の理解と複雑な理論概念の適用能力を高め、全体的な教育と学習の効果を向上させます。さらに、理論指導と実践的応用の間に効果的な架け橋を築きます。抽象的な紛争分析理論を直感的でアクセスしやすい知識に変換するだけでなく、学生が実践的なケーススタディやシナリオシミュレーションを通じて、学んだ理論を現実世界の紛争解決に直接応用できるようにします(10,11,12)。
実験デザイン:
この実験は2つの部分で構成されています。最初の実験は、持続可能な開発における政府と企業の戦略的相互作用プロセスをシミュレートし、紛争分析理論における4つの基本的な安定性概念と意思決定の先見性とそれらの進化パターンの違いを理解するのを助けます。2つ目の実験は、企業間の価格戦争における複雑な戦略的相互作用プロセスをシミュレートすることで、紛争分析における合理的および非合理的な意思決定行動に対する参加者の意識を高めることを目的としています。これにより、学生が紛争的相互作用における合理的および非合理的な制裁行動の重要性を認識するのを支援します。合理的および非合理的な反制は、2つ以上のステップを含む意思決定過程でのみ現れることに注意が必要です。NASH安定性のようなワンステップの意思決定では、フォーカル意思決定者は相手からの反応を考慮しません。したがって、合理的または非合理的な報復の概念は適用されません。SEQ安定性において、フォーカル・ディジェンダーは相手のカウンターアクションが合理的であると仮定します。対照的に、GMR安定性においては、焦点意思決定者は相手の反抗策が非合理的であると仮定します。SMRの安定性は、焦点となる意思決定者が相手の反応に対抗する機会を提供することでGMRの安定性を拡張します(表 1参照)。
| 解の概念 | 安定性の説明 | 先見 |
| ナッシュ・スタビリティ(R)(ナッシュ 1950年、1951年) | フォーカルDMは一方的に優先状態に移ることはできません | 低い |
| 一般メタ合理性(GMR)(Howard 1971) | フォーカル・ドリームの一方的な改善はすべて、他者によるその後の一方的な動きによって承認されています | 中程度 |
| 対称的メタ合理性(SMR)(Howard 1971) | 焦点地区医の一方的な改善はすべて、焦点地区医の回答後でも承認されます | 中程度 |
| 逐次安定性(SEQ)(Fraser and Hipel 1979, 1984) | すべての焦点DMの一方的な改善は、他者によるその後の一方的な改善によって承認されます | 中程度 |
表1:紛争下の人間の行動を記述する解決策の概念。安定性とその範囲。
この実験課題は、参加者が持続可能な開発ゲームと企業価格戦ゲームという2つの特定の意思決定シナリオの下で複数ラウンドのゲームプレイに参加し、期待される実験結果に達することを求めます。参加者の戦略選択、好み傾向、意思決定の視点、ゲーム結果などのデータが各ラウンドごとに記録されます。合計40名の参加者が参加し、主に紛争理論を学ぶ学部生や大学院生で構成されていました。すべての参加者は紛争分析の事前知識がなく、同様の実験に参加したことがないことが確認されています。両方の実験シナリオの背景情報は、実験開始時に参加者に提供されます。参加者は課題を完了するための無制限の時間が与えられます。
実験1:政府と企業間の持続可能な開発ゲーム実験
この実験には合計20人の参加者が参加し(全員実験者や互いに無関係)、10組のペアを形成し、各ペアに2名ずつ参加しました。各ペアでは、一方の参加者が政府の役割を、もう一方が企業の役割を担いました。この持続可能な開発ゲームにおいて、政府は地域の経済発展を促進する責任を負いながら、環境保護も守ります。企業は経済的利益を最大化することを目指していますが、生産活動が地域の環境規制に準拠していることを確実にしなければなりません。したがって、政府には「厳格な規制」か「寛容な規制」という二つの戦略的選択肢があります。企業には「新しい機器の購入」、「古い機器のアップグレード」、「遅延」(つまり既存機器の変更なし)の3つの戦略的選択肢があります。実験的なシナリオは、経済発展が比較的安定しているものの、環境保護の圧力が存在する仮想都市を舞台にしています。
各ラウンドでは、両参加者が同時に独立して一つの戦略を選択しなければなりません。共謀やコミュニケーションは禁止されています。各ラウンド終了後、参加者は選択した戦略を回答シートに記録します。実験者は次に各参加者に3つの質問をします。「自分の報酬を考えましたか?」相手がどの戦略を選ぶか考えましたか?それを踏まえて、相手の現在の動きに対してどのような戦略を選びますか?参加者の回答はペア用の共有フォームに記録されます。各ラウンド終了後、次のラウンドが始まる前に30秒間のリフレクション時間があります。ペイオフ行列(表2参照)に基づき、両プレイヤーの選択の組み合わせによる状態が決定され、各プレイヤーのペイオフ値がホワイトボードに表示されます。行列によれば、6つの可能な状態(s1-s 6)は戦略の組み合わせから生じます(表2参照)。理論的には、この実験の期待される結果は州第5条であり、政府が「厳格な規制」を選び、企業が「旧機器のアップグレード」を選択することであり、これはNASH均衡に対応します。行列の各状態の上の数値は、その戦略の組み合わせにおける2人のプレイヤーのそれぞれの利得を表しています。
この実験の仮説は、ゲームラウンド数が増えるにつれて参加者の意思決定の幅が変わり、将来的にさらに拡大する可能性があるというものです。参加者は3つのステップを完了する必要があります。まず、割り当てられた役割と利得のマトリックスを理解しなければなりません。次に、ゲームの各ラウンドで戦略的な選択をします。第三に、参加者が自分の戦略が変わらないと判断した場合、そのペアについては実験が終了します。異なるペアが異なるラウンド数でゲームを完了するため、すべてのペアで最も長いラウンド数がデータ分析の標準として用いられます。各ペアが実験を終えると、インストラクターは記録されたデータ、特に戦略の選択や意思決定範囲の進化を複数ラウンドにわたって集中したブリーフィングを行います。このセッションでは、GMCRにおける4つの基本的な安定性概念(NASH、GMR、SMR、SEQ)を強調し、紛争分析理論における意思決定の視野の概念を説明します。このシミュレーション意思決定体験の目的は、学生が意思決定の地平線の違いとその進化を徹底的に理解し、紛争状況におけるインタラクティブな意思決定プロセスの理解を高めることです。
実験2:二つの企業間の価格戦ゲーム
合計20名の参加者がこの実験に参加し、10組のペアを形成し、各ペアに2名ずつ参加しました。各参加者はA中隊または中隊Bのいずれかの役割を担いました。市場競争が激化する中、価格競争は一般的な競争戦術となっています。しかし、頻繁な価格競争は企業の収益性を損なうだけでなく、業界の健全な発展を損なう可能性があります。この実験では、会社Aと会社Bの両方に「高価格」「価格を維持」「低価格」の3つの戦略的選択肢があります。実験シナリオでは、製品が類似した特徴、価格戦略、ターゲット市場を持つ2つの飲料会社AとBが関わっており、両者の間に競争関係が生まれます。各ラウンドでは、両参加者が同時に独立して一つの戦略を選択しなければなりません。共謀やコミュニケーションは禁止されています。
各ラウンド終了後、参加者は選択した戦略を回答シートに記録します。実験者は各参加者に1つの質問を投げかけます。「あなたの選択の後、相手が取る可能性のあるすべての反応を考慮しますか?それとも合理的な反応(つまり相手が自分の利益のために行動する反応)だけを考慮しますか?」この文脈では、参加者が相手の潜在的な非合理的な反応を考慮すると、意思決定過程においてGMRの安定性が示されます。参加者が相手の合理的な行動のみを考慮し、相手が常に自分の最善の利益のために対応すると仮定する場合、これはSEQ安定性を特徴とする意思決定パターンを反映しています。質問が出された後、参加者の回答はペア用の共有フォームに記録されます。各ラウンドの後には30秒の反省期間があり、その後次のラウンドが始まります。ペイオフ行列(表3参照)に基づき、両プレイヤーの選択の組み合わせによる状態が決定され、それぞれのプレイヤーのペイオフ値がホワイトボードに表示されます。行列によれば、9つの可能な状態(s1-s 9)は戦略の組み合わせから生じます(表3参照)。GMCRソフトウェアを用いて計算された実験のNASH均衡解は、州 s1 であり、ここで会社Aと会社Bの両方が「高価格」を選択します。各状態の上の数値は、その戦略の組み合わせにおける2社のそれぞれの利得を表しています。
この実験の仮説は、過程中、参加者が相手の反撃が合理的か非合理的かのいずれかであると仮定するということです。つまり、2段階の意思決定の期間下では、参加者の意思決定行動はGMRとSEQの両方の安定性を示します。参加者は3つのステップを完了する必要があります。まず、割り当てられた役割と報酬行列を理解しなければなりません。次に、ゲームの各ラウンドで戦略的な選択をします。第三に、参加者が自分の戦略が変わらないと判断した時点で、そのペアの実験は終了します。異なるペアが異なるラウンド数でゲームを終了することがあるため、すべてのペアで最も長いラウンド数がデータ分析の標準として用いられます。各ペアが実験を終えた後、学生の戦略選択、合理的・非合理的な行動の現れ、そして全体的なゲーム結果に基づくブリーフィングセッションが行われます。このセッションでは、紛争分析理論における合理的意思決定と非合理的な意思決定の概念を詳しく解説し、学生が二段階意思決定の地平線に関連する違いや進化的パターンを深く理解できるようにします。
本研究は2つの実験を含み、合計40名の参加者(平均年齢:22.975歳±1.625歳)を対象にしました。参加者全員が江蘇省科技大学の学部生および大学院生でした。準備手順を終えた後、参加者は実験課題に取り組みました。各実験開始前に、両参加者は個別にBluetoothヘッドホンをテストし、音声伝送がクリアであることを確認し、セッション中の中断や音声切断を防ぐことが求められました。両実験の手順は図 1に示されているように同一でした。
| エンタープライズ | ||||
| 新しい装備の購入(数千円) | 古い装備のアップグレード(数千円) | 遅延(数千円) | ||
| 政府 | 寛大規制(千円) | (-1000,400) | (-600,800) | (-100,1000) |
| S1 | S2 | S3 | ||
| 厳格規制(数千円) | (-800,300) | (-700,600) | (-400,500) | |
| S4 | S5 | S6 | ||
表2:政府と企業の利得行列。
| B中隊 | ||||
| 高価格(¥ 数千) | 価格を変わらせない(数千円) | 低価格(数千円) | ||
| A中隊 | 高価格(¥ 数千) | (-1500,1500) | (-700,1200) | (-1000,2000) |
| S1 | S2 | S3 | ||
| 価格を変わらせない(数千円) | (-1200,700) | (-1000,1000) | (-500,1300) | |
| S4 | S5 | S6 | ||
| 低価格(数千円) | (2000,-1000) | (1300,-500) | (-200,-200) | |
| S7 | 第8節 | 第9節 | ||
表3:会社Aと会社Bの利得行列。

図1:実験手順フローチャート。この図の拡大版はこちらをクリックしてください。
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本研究はヘルシンキ宣言の原則に従い実施され、江蘇科技大学の機関審査委員会によって承認されました。参加者のデータの利用および公開に関するインフォームド・コンセントを取得しました。この行動実験では、全過程でリスクは存在しませんでした。
1. 実験1:政府と企業間の持続可能な開発ゲーム実験
2. 実験2:二つの企業間の価格戦ゲーム
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実験1:政府と企業間の持続可能な開発ゲーム実験
この実験の代表的な結果は主に意思決定の地平線の変化やゲーム均衡の結果に関するデータです。この研究には、各ラウンド数の異なる10の実験グループが含まれていました。実験結果の統計解析を標準化するために、実験群から最も長いラウンド数(22ラウンド)を統計的基準として用いました。22回 目のラウンド前に終了した実験グループについては、その後のラウンドのデータ処理は以下の通りでした。各実験グループが実験終了時に結果が変わらないことを確認していたため、最終結果を用いて実際の終了ラウンドから22回 目のラウンドまでグループの結果を拡張しました。このようにして、すべての実験グループは統計目的のために同じラウンド数を持ち、統一された分析と比較を容易にしました。
22ラウンドを統計的基準とすると、初期段階(ラウンド1〜5)では、1ステップの意思決定期間を持つ参加者の割合が62%、2ステップの意思決定期間を持つ参加者が28%、3ステップの意思決定範囲を持つ参加者が10%を占...
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このプロトコルは教室や研究の場の両方で容易に実施でき、ビジネススクールや経営学部の紛争分析や意思決定の授業において、容易に応用できる実験的教育ツールを提供します。
プロトコルの重要なステップ:
結果の信頼性を確保するために、以下のステップを考慮する必要があります。まず、実験の意思決定理論に精通している参加者は除外されます。なぜなら、これらの参加者は知識に基づいて実験を完了し、行動バイアスが生じ、代表性のないデータになる可能性があるからです。31。第二に、質問に答える際に両者が独立して考えられるようにするため、質問中に相手がヘッドホンを着用し、参加者が相手の考えを聞いて不適切な判断をしないようにすべきです。
改造とトラブルシューティング:
まず第一に、この実験はより没入感のある実験的文脈を提供できます。VR技術を活用して没入型の実験環境...
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著者には開示すべき利益相反はありません。
本研究は中国国家自然科学基金(72374088、72471105、72001096)、2024年中国高等教育協会高等教育科学研究計画重点プロジェクト(24XX0205、学習成果向上における人間とAI協働戦略のメカニズム)、2024年江蘇省教育科学計画重点プロジェクト(B-b/2024/01/162、教育的視点からのマルチモーダル学習のモデル構築と実証研究)の支援を受けました。神経科学)、江蘇省政府海外留学奨学金(JS-2024-69)および中国教育部人文社会科学基金(24YJCZH445)を受賞しています。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| ブラックジェルペン | デリ | DP200(0.5 mm) | これは実験結果の記録に使われます。 |
| Bluetoothヘッドホン | ファーウェイ | T0016 | これは音楽を流したり、外部の音を遮断したりするために使われます。 |
| カード | デリ | 赤と青(15cmおよび10cm) | これが実験課題の作成に使われる材料です。 |
| Hフレーム両面ホワイトボード | デリ | 33374 | これは実験内容と実験結果の両方を表示するために使われます。 |
| ノートパソコン | レノボ | PF1CHHRC | これはBluetoothヘッドホンの接続に使われます。 |
| ホワイトボードマーカー | デリ | SK108(赤、青、黒) | これは実験結果や報酬をホワイトボードに示すために使われます。 |
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