方法論記事

戦略的マネジメント教育へのコースベース・コンペティションの導入：再現可能なコース改善プロトコル

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2026年8月18日

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1Business School, Zhuhai College of Science and Technology, 2School of Business Administration, The University of Mississippi

この記事について

サマリー

本プロトコルでは、段階的なチームタスク、構造化されたフィードバック、評価者トレーニング、実施忠実度のモニタリング、および学生レベルとチームレベルに分けた成果レビューを通じて、「診断・意思決定・防御」のコンペティション・シーケンスを学部レベルの戦略的マネジメント教育に組み込みます。

要約

戦略的マネジメントの指導では、学生が不確実でリソースに制約があり、トレードオフに基づくビジネス状況に分析的枠組みを適用することが求められます。コース内コンペティションを、単発のプレゼンテーション活動ではなく、構造化された指導システムとして構成することで、このプロセスを支援できます。本記事では、学部レベルの戦略的マネジメントのコースに、3段階のコースベースのコンペティションを統合するための再現可能なプロトコルについて説明します。このプロトコルは、ベースライン評価、コア指導、企業ケースの導入、チーム編成、戦略的診断、戦略的意思決定シミュレーションまたは意思決定シートの作成、最終戦略答弁、コース後評価、およびコースレビューを含む16週間のシーケンスに従います。指導メカニズムは、段階的な練習、企業ケースへの接触、構造化された形成的フィードバック、チームの責任、口頭答弁、およびルーブリックに基づくスコアリングを組み合わせています。教室でのインタラクション、ケース設計の完全性、フィードバックの適時性、タスクとルーブリックの整合性、学生のエンゲージメント、および実施の忠実性を監視するために、局所的に運用されるプロセス指標が用いられます。分析単位の問題を避けるため、学生レベルのアウトカム、チームレベルのコンペティション結果、評価者間の一致度、欠損データのパターン、人工知能の利用開示、およびスコアインフレの警告パターンは個別に分析されます。代表的な結果を報告する場合、それは回顧的で非ランダム化された教育記録の比較によるコンテキスト固有の実施成果として解釈されるべきであり、因果的な有効性の証拠として解釈されるべきではありません。本プロトコルは、コース改善サイクルの中で、コンペティションを統合した戦略的マネジメント指導を設計、実施、記録、評価、および洗練させるための監査可能な手順を提供します。

概要

戦略的マネジメントのコースでは、学生は単なる概念の想起にとどまらない能力が求められます。学生は、不完全な情報や相反する優先事項がある状況下で、業界構造、競争優位性、リソース配分、戦略的選択、およびその実行といった考え方を適用しなければなりません。競争的ポジショニングは、外部制約の下で企業がどのようにポジションを選択するかを説明し1、一方でリソース・ベースド・ビューは、戦略的選択肢を決定づける企業固有のリソースと能力を強調します2。これらの視点があるため、戦略的マネジメントは、学生がビジネス状況を診断し、戦略的選択を行い、その選択を擁護し、フィードバック後に自身の論理を修正するという、応用的な教育設計に適しています。講義や個別のケースディスカッションも依然として有用ですが、学生が不確実性、トレードオフ、および実行上の制約をどのように論理的に処理しているかを完全に明らかにすることはできないかもしれません。コースベースのコンペティションは、それがコースの目的、タスクの順序、採点基準、およびフィードバックサイクルと結びついている場合にのみ、より要求水準の高い学習環境を創出できます。これらの要素が欠けていると、コンペティションは戦略的な論理的思考ではなく、プレゼンテーションへの自信やタスク分担を評価することになりかねません。

ビジネスゲームやシミュレーションに関する先行研究では、これらの活動が単なる教室での娯楽ではなく教育手法として機能するためには、明確なルール、意思決定サイクル、評価のエビデンス、およびデブリーフィングが必要であることが示されています3,4。また、アクティブラーニングは単に活動を行うことではなく、タスク設計に依存します。学生は、概念を表面的に適用しているだけであっても、熱心に取り組んでいるように見えることがあります。したがって、構造化された戦略的マネジメント（Strategic Management）競技では、学生に状況の分析、意思決定の正当化、形成的フィードバックの受領、推論の修正、そして実施計画の弁護を求める必要があります。この一連の流れは、学生が単に指示を聞くのではなく、自らの推論を構築し、検証し、洗練させるため、アクティブラーニングの原則を反映しています5。また、競技サイクルが具体的なケースへの接触、省察的分析、意思決定、および修正された行動を連結させているため、経験学習の原則も反映しています6。

公開されているビジネスシミュレーションおよびコンペティションのレポートは、手順の詳細さに大きな差があります。シミュレーションやコンペティションの利用については記載されていても、チーム編成、タスクの段階的な提示、フィードバックのタイミング、評価者のトレーニング、ルーブリックの作成、欠損データの処理、あるいは個人とチームの成果の切り分けに関する情報が限られているものもあります。これまでのレビューや分類からも、ビジネスゲームは単一の指導法ではなく、ルール、忠実度、学習者の役割、意思決定構造、テクノロジーの活用、評価設計、およびデブリーフィングの手順が異なることが示されています7,8。したがって、再現可能な戦略的マネジメントのプロトコルには、コンペティションが実施されたことだけでなく、そのコンペティションがどのようにコースに組み込まれ、その実施状況がどのようにモニタリングされたかを明記する必要があります。

本プロトコルは、多成分からなるコンペティション統合型のコース改善パッケージとして理解するのが最適です。期待される教育的効果は、単にコンペティションのみに起因するものではありません。なぜなら、本プロトコルには、企業ケースへの接触、反復練習、構造化されたフィードバック、チームとしての責任、公開ディフェンス、評価者のキャリブレーション、および体系的なコースレビューが含まれているためです。コンペティションの要素は、締め切り、比較、責任感、および公開での正当化を生み出すため教育的に有用ですが、これらの要素は段階的な学習タスクおよび評価コントロールと意図的に組み合わされています。この手順は、従来の体験型、シミュレーションベース、およびコンペティションベースの戦略的マネジメント教育とは、3つの点で異なります。第一に、コンペティションは単一の最終プレゼンテーションに集中させるのではなく、診断、意思決定、および最終ディフェンスの段階に分けて実施されます。第二に、学習成果を解釈する前に、実施の忠実度（implementation fidelity）がモニタリングされます。第三に、学生レベルの学習成果と、チームレベルのコンペティション成果が分離されています。この区別は重要です。なぜなら、あるチームが最終ディフェンスで優れた成績を収めても、一部のメンバーの個人の学習が限定的である可能性があるためです。チーム学習には、単なるグループへの所属だけでなく、責任、相互作用、および共有された論理的思考が必要です9。したがって、本プロトコルでは、チーム憲章、プロセスログ、ピア貢献フォーム、評価者トレーニング、評価者間合意チェック、およびスコアインフレ警告ルールを用いています。

本プロトコルは、中国の珠海科技学院ビジネススクールの学部生向け「戦略的マネジメント」コースにおける日常的な教育活動として実施されました。プロトコル群は、2025-2026年度秋学期のSM-2025-F01クラスで指導を受けました。比較群は、2024-2025年度秋学期のSM-2024-F01クラスで指導を受けた過去のコホートです。プロトコル実施クラスには96名の学生が在籍し、倫理承認後かつ研究データセットへの組み入れ前に、94名の学生が非識別化されたコース記録の研究利用に書面または電子的な同意を提供しました。8週目以前にコースを辞退した学生、または有効なコース終了後の成果が得られなかった学生2名を除外した結果、最終的な解析用プロトコル群は92名となりました。過去の比較クラスには92名の学生が在籍し、倫理承認後かつ遡及的抽出前に、90名の学生が非識別化されたコース記録の研究利用に同意しました。同様の欠測データおよび辞退ルールを適用して2名を除外した結果、最終的な解析用比較群は88名となりました。

両コホートとも、ビジネス学部の学部3年生で構成されていた。専攻には、経営学、マーケティング、Eコマース、および国際ビジネスが含まれていた。プロトコルコホートは女性51名、男性41名の学生で構成され、平均年齢は20.4 ± 0.7歳であった。比較コホートは女性49名、男性39名の学生で構成され、平均年齢は20.5 ± 0.8歳であった。コンペティションへの参加経験は、プロトコルコホートで27名、比較コホートで24名の学生が報告した。最終解析前の脱落率は、プロトコルコホートで4.2%、比較コホートで4.3%であった。プロトコルコホートにおける欠損データの数は、ベースライン知識テストが2件、コース後知識テストが3件、コース後学習アンケートが4件、未完了のコンペティション課題記録が4件であった。比較コホートにおける欠損データの数は、ベースライン知識テストが3件、コース後知識テストが4件、コース後学習アンケートが5件であり、未完了のコンペティション課題記録は70件であった。これは、過去のコースに3段階のコンペティションプロセスが完全に含まれていなかったためである。

比較群には、完全な3段階のコンペティション・シーケンスを伴わない従来のケースベースの戦略的マネジメント教育が行われた。両群ともに同一の講師が担当した。また、両群において、コースの学習成果、戦略的マネジメントの主要トピック、知識評価の範囲、個別のケース分析評価、および最終的なコース成績評価体系は共通であった。プロトコル群には、さらにエンタープライズ・ケース・パッケージ、段階的なコンペティション課題、構造化されたフィードバックサイクル、形式的なチームプロセス記録、評価者トレーニング手順、および実施忠実度のモニタリングが導入された。本記事では、このプロトコルを因果的な有効性の主張としてではなく、再現可能なコース改善手法として記述する。代表的な結果として、本プロトコルによって生成された実施形態、教育の質、学生レベルおよびチームレベルの成果、スコアリングの信頼性、欠損データ、およびトラブルシューティングのアウトプットを示す。本比較は歴史的であり、非ランダム化かつ特定の文脈に基づいているため、群間の差異は、単一の実施文脈におけるコース改善のエビデンスとして解釈されるべきであり、コースベースのコンペティションのみが観察された結果を引き起こしたという証明として解釈してはならない。

本プロトコルの広範な目的は、指導者がコンペティション統合型の戦略的マネジメント教育を設計、文書化、評価、および改善することを支援することにあります。これは、教育活動、学生のアウトプット、スコアリングルブリック、実施記録、およびコースレビューの決定を関連付けることで、学習成果の保証（assurance of learning）をサポートします10。また、タスク設計、フィードバックの質、および評価の妥当性に十分な注意を払わずにモチベーションのみを強調した場合、ゲームのような要素が相反する結果をもたらす可能性があるという、ゲーミフィケーションおよび競争的学習研究における懸念にも対処しています11,12。期待されるアウトプットには、実施記録、局所的に運用された指導品質指標、学生レベルの学習成果、チームレベルのコンペティション結果、採点者間一致性の根拠、人工知能（AI）利用の開示事項、欠損データの文書化、およびトラブルシューティング記録が含まれます。

プロトコル

両コホートからの匿名化された教育記録の研究利用は、中国珠海市の珠海科学技術大学の教育研究倫理委員会によって承認されました（承認番号：20260507001、承認日：2026年5月7日）。この承認には、プロトコルコホートおよび歴史的比較コホートが含まれ、通常のコース記録、アンケート、教室観察、チームプロセスの記録、コンペティションのスコア、評価者スコア、学習プラットフォームの記録、および匿名化された成績簿の変数が対象となりました。16週間のコースは、研究のためのデータ抽出に先立ち、通常の戦略的マネジメントの授業として実施され、倫理承認前に個人を特定できる研究データセットが抽出、コーディング、分析、または報告されることはありませんでした。匿名化されたコース記録の研究利用に関する書面または電子的な同意は、倫理承認後かつデータセットへの組み込み前に取得されました。コースへの参加は研究データの利用とは切り離されており、同意しなかった学生は通常通りコースを完了しましたが、研究分析からは除外されました。同意記録は成績簿とは別に保管され、コードと個人の特定情報の対応ファイルへのアクセスはデータマネージャーに制限され、分析準備済みデータセットは、成績提出、同意確認、コード割り当て、および直接的な識別子と個人を特定できる自由記述コメントの削除が行われた後にのみ作成されました。

1. コンペティション統合型コース改善プロトコルを確立する。

  1. 本プロトコルを、学部レベルの戦略マネジメント科目における、コンペティション統合型の16週間にわたるコース改善プロセスとして定義する。指導メカニズムは、戦略分析、エビデンスに基づく意思決定、フィードバック、チーム責任、口頭答弁、およびコースレビューを連携させた、段階的な「診断・意思決定・答弁」サイクルである。
  2. 教室内の相互作用、ケース設計の完全性、フィードバックの適時性、タスクとルーブリックの一致、および学生のエンゲージメントを通じて、指導の質（instructional quality）を定義する。計画された活動の完了、企業またはケースセッションの完了、タスクの完了、フィードバックの所要時間、ルーブリックの作成完了、観察の完了、および評価者トレーニングの完了を通じて、実施忠実度（implementation fidelity）を定義する。信頼性と次元的根拠によって集計が支持される場合にのみ、指標を集計する。
  3. コース提供前に、学習成果、指導活動、コンペティション課題、ルーブリック、フィードバックポイント、および成果測定指標を整合させ、コンストラクティブ・アライメント（建設的整合性）を維持する。13.
  4. コース講師、コンペティションコーディネーター、企業連絡担当者、教室オブザーバー、採点コーディネーター、およびデータマネージャーの役割を割り当てます。小規模なプログラムでは、指導上の役割を兼任させても構いませんが、データマネージャーは可能な限り、最終的な採点および研究データセットの作成からは独立させておく必要があります。
  5. シラバス、ケースファイル、ハンドブック、タスクテンプレート、ルーブリック、観察フォーム、アンケート、チーム記録、採点フォーム、フィードバックログ、AI利用開示フォーム、およびバージョン管理記録を含む、バージョン管理されたコース実施フォルダを準備する。倫理審査の承認後、承認記録、同意確認記録、匿名化ログ、匿名化済みデータセット、データディクショナリ、クリーニングログ、解析スクリプト、統計出力、図のソースファイル、表、および補足ファイルを含む研究再現性フォルダを作成する（図1 およびその 材料一覧表運用テンプレートは、以下に提供されています。 補足ファイル1）.

コース実施ステップ、教育記録、および研究利用の詳細を示すプロトコル準備フローチャート。
図 1: コンペティション統合型戦略経営コース改善プロトコルのワークフロー。このワークフローは、コース準備から16週間の日常的なコース実施、日常的な教育記録の作成、成績提出、倫理承認済みの研究利用準備、同意確認、匿名化、データセットのロック、分析、報告、トラブルシューティング、およびコース改善に至るまでの手順を示している。この図では、日常的な教育活動と、成績提出後の研究データ抽出および分析を区別している。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。

2. 学生コホートを募集し、研究データセットを準備する。

  1. 選択した学部戦略経営論のセクションに正式に登録している学生を含める。機関、学年、学期、セクション、コホートタイプ、専攻、年次、講義週数、コンタクトアワー、登録者数、同意したサンプル数、除外数、最終解析サンプル数、デモグラフィックデータ、過去のコンペティション経験、脱落者数、および欠損データ数を記録する。
  2. コンペティション統合プロトコルを完全に受けたクラスをプロトコルコホートとし、3段階のコンペティションシーケンスを伴わない従来のケースベースの戦略経営論指導を受けた過去のクラスを比較コホートとして定義する。同一の講師が両方のコホートを指導したか、また、学習成果、評価範囲、個別のケース分析要件、および採点構造が同等であったかを記録する。
  3. 倫理承認後、同意を確認し、個人を特定できない学生コードおよびチームコードを割り当て、直接的な識別子を削除し、 Table 1に記載された組み入れ、除外、および欠損データのルールを適用する。
  4. 同意し、かつ少なくとも1つの有効なコース後アウトカムを持つ学生を含める。いずれかの知識テストが欠損している場合はペア知識分析から除外し、3つのタスク記録がすべて欠損している場合はコンペティション関連分析から除外する。その他の適格な分析については、利用可能な記録を保持する。
  5. 欠損している研究データはNAとしてコーディングする。承認されたコースポリシーに基づき、0が実際のコーススコアを反映している場合を除き、0を割り当てない。各コホートについて、参加者のフロー記録を作成する。
項目操作的定義適用ルールデータセット変数分析の意義
対象コース選択したセメスターに開講される学部レベルの戦略的マネジメントコース選択したコースセクションに正式に登録している学生を含めるコースセクション適格な教育対象集団を定義する
プロトコルコホートコンペティション統合型コース改善プロトコルを完全に適用されたクラス1としてコード化するコホート種別プロトコル・コホート
歴史的対照コホート完全な3段階のコンペティション・プロセスを伴わない、従来のケースベースの戦略的マネジメント指導を受けた過去のクラス0としてコード化するコホート型非ランダム化ヒストリカルコントロールコホート
正式登録学生が公式の履修者名簿に記載されていること適格性の可能性があるとしてスクリーニングする適格ステータス研究用スクリーニング前に必要な事項
研究同意書倫理承認後、学生は匿名化されたコース記録の使用について、書面または電子的な形式で同意を提供する。同意を得た学生のみを研究データセットに含める同意状況同意しなかった学生は通常通りコースを修了するが、研究分析からは除外される。
コースへの参加研究への同意にかかわらず完了した、日常的なコース学習活動登録済みのすべての学生が、授業への出席、チームへの参加、コース課題の完了、および成績の受け取りを行えるようにします。コース参加状況教育への参画と研究への参画を区別する
有効なコース終了後の成果少なくとも1つの有効なコース終了後の成果が得られている関連するアウトカムが利用可能な解析に含めるアウトカム利用可能利用可能なケース分析を可能にする
中間点前の履修取り消し学生が第8週より前に履修を取り消した場合最終的な研究データセットから除外する取り下げ状況不完全曝露バイアスを低減する
ベースライン知識欠如テスト第1週の知識テストが見当たりませんNAとしてコード化する事前知識の不足ペア知識解析からのみ除外
コース後知識テストの未受験第16週の知識テストが不足していますNAとしてコード化する知識不足後の状況ペア知識解析からのみ除外
両方の知識テストが未完了ですベースライン時およびコース終了後の知識スコアの両方が欠損している知識スコア分析から除外する知識ペアの状態データが利用可能な場合は、他の適格な解析のために保持する
コース後アンケートの未提出匿名でのコース後アンケートが不足していますNAとしてコード化するアンケート未回答客観的な性能分析において保持する
1つまたは2つのコンペティションタスクレコードの欠落1つまたは2つのタスクまたはマッピング済みプロジェクトレコードが不足していますコースの規定で0点とする場合を除き、欠損記録はNAとしてコードしてください。タスクスコアの欠損利用可能なタスクまたはマッピング済みプロジェクトレコードを保持する
3つのコンペティションタスクのレコードがすべて欠損しているタスク1、タスク2、またはタスク3の有効なレコードが利用できません競技関連の解析から除外する競合完了他のアウトカムが利用可能な場合は、非競合分析のために保持すること
重複レコード同一の生徒コードに対して、複数の行が表示されています。ソースファイルの確認後、検証済みの最終レコードを保持する重複チェック分析前に分離する
識別子の漏洩氏名、学籍番号、電話番号、メールアドレス、プラットフォームアカウント、デバイス識別子、または個人を特定可能な自由記述形式のコメントが表示される解析前に識別子を削除する識別子の確認データセットは匿名化されるまで解析できません。
最終分析試料除外基準および欠損データ処理ルール適用後に、利用可能なデータが得られた同意済み学生最終的な数値および除外理由を報告する分析サンプル参加者のフロー報告に必要

表1：コホート構成、組み入れ基準、除外基準、および欠測データルール。この表では、プロトコルコホート、歴史的対照コホート、適格性基準、研究利用許可、除外基準、欠測データの取り扱い、および解析サンプルの構築について定義します。

3. 16週間のコースシークエンスを実施する。

  1. 本コースは16週の講義期間で実施し、32時間の対面授業と、約24〜30時間の独立したチームワーク時間を設ける。指導時間、チームワーク時間、ケースへの取り組み、フィードバック、リハーサル、および評価時間を個別に記録する。
  2. 第1週に、日常的なコース活動として、コースブリーフィング、ベースライン知識テスト、およびベースライン・エンゲージメント調査を実施する。コースのプロセス、タスクの順序、評価規則、データ保護原則、および匿名化された記録の後の研究利用について説明する。第2〜3週に戦略的マネジメントのコア指導を行い、第4〜15週に短時間のコンセプト強化を行う。
  3. 第4週に、タスクの順序、提出規則、ルーブリック、フィードバックのタイムライン、チームの責任、アカデミック・インテグリティ（学問的誠実性）規則、AIの開示、口頭確認手順、および不服申し立て手続きを含む、企業ケースパッケージとコンペティションハンドブックを導入する。
  4. 第5〜6週にタスク1を実施し、第7週の7暦日以内にフィードバックを返却する。タスク2の前に、戦略的課題ステートメントの修正を求める14。第8〜10週にタスク2を実施し、第11週に企業メンターによる指導または構造化されたケースコーチングを行い、第12〜15週にタスク3を実施する。
  5. 第16週に、日常的なコース活動として、コース終了後の知識テスト、コース終了後アンケート、データ監査、およびコースレビューを実施する。倫理承認、同意の確認、および成績提出が完了した後にのみ、研究目的で記録をエクスポート、コーディング、匿名化し、分析を行う（Table 2を参照）。
    一時停止点：チームの割り当て、ケースファイル、ハンドブック、ルーブリック、AI開示フォーム、タスクテンプレート、またはデータ記録フォームが不完全な場合は、第4週後に一時停止する。研究報告については、倫理承認、同意の確認、成績提出、匿名化、およびデータセットのロックが完了するまで分析を一時停止する。
週活性指導上の重点学生またはチームによる成果物必要記録品質チェック
第1週コース概要説明およびベースライン評価コースプロセス、評価規則、ベースライン知識テスト、ベースラインエンゲージメント調査ベースライン知識テスト、ベースライン調査出席簿、ベースラインテストファイル、ベースラインアンケートファイル、コース説明記録ベースライン評価の完了と、日常的なコース記録と後の研究用データの分離を確認する
第2週コア戦略管理 指導 I環境分析、業界分析、競合分析クラス内ワークシート出席；ワークシート記録ワークシートの完了確認
第3週コア戦略管理 指導 II内部リソース分析、戦略的選択、実施計画、業績評価症例検討への簡潔な回答出席状況、症例検討記録コンペティション開始前にコアコンセプトを確認する
第4週企業事例の導入およびコンペティション概要ケースパッケージ、ハンドブック、タスクシーケンス、ルーブリック、AI使用に関する開示、チームルール、不服申し立て手続きチームリスト、チーム憲章、AI利用に関する承認書チームリスト、チーム憲章、ハンドブックアクセス記録、ケースアクセス記録ケースファイル、ハンドブック、ルーブリック、チーム記録、タスクテンプレート、またはAI利用申請書のいずれかが不完全な場合は、一時停止してください。
第5週タスク1を開始します戦略的診断レポートの構成およびエビデンス要件戦略的診断レポートの草案チームプロセスログ、コンサルテーション記録チームの役割分担を確認する
第6週タスク1の提出戦略的診断、業界および内部分析、エビデンスの活用最終タスク1報告書投稿記録、レポートファイル不足している、または形式が不適切な提出物を特定する
第7週タスク1のフィードバックルーブリックに基づくフィードバックと修正指示改訂後の戦略的課題記述書フィードバックログ；フィードバック処理記録～の場合は一時停止する >報告書の15%が、要求される構成を満たしていない。
第8週タスク2を開始します意思決定シート、シミュレーションの仮定、意思決定変数初期戦略決定シートチームプロセスログ、観察記録決定変数の理解を確認する
第9週戦略的意思決定の精緻化市場ポジショニング、リソース配分、実施順序、リスク想定修正済み判定シートコーチング記録；観察チェックリストエビデンスに基づいた正当性を確認する
第10週タスク2の提出最終的な戦略的意思決定ロジック最終タスク2判定シートタスク2スコア、提出記録、判定シートファイル提出物の完備状況を確認してください
第11週エンタープライズまたは構造化ケースコーチング戦略的ジレンマに関するメンターによるフィードバックまたはケースベースのフィードバックメンター振り返りシート；チーム改善計画企業連携ログ、学生の質問、リフレクション記録出席および振り返りの完了を確認してください
第12週タスク3を開始します最終審査形式、エグゼクティブサマリー、スライド構成、質疑応答&規則 Aプレゼン構成案チームプロセスログ、AI開示アップデートピア貢献フォームを用いてワークロードのバランスを確認する
第13週最終審査に向けた準備戦略的整合性、実現可能性、リスク管理、エビデンスの活用スライドデッキ案；エグゼクティブサマリーコーチングログ、観察チェックリスト診断・選択・実施の連関を確認する
第14週リハーサルおよび評価者のキャリブレーションリハーサル審査と評価者トレーニングリハーサルプレゼンテーション評価者トレーニング記録；予備的ルーブリック確認スコアリング校正の確認
第15週最終戦略弁論8分間のプレゼンテーションおよび5分間の質疑応答&A最終スライドデッキ、エグゼクティブサマリー、口頭審査タスク3のスコア; 評価者スコア; Q&注記重複する主観的スコアリングに対するICCの算出
第16週コース終了後評価およびコースレビューコース後知識テスト、コース後アンケート、コースレビュー、定期データ監査コース終了後の知識テスト、コース終了後のアンケートコース後テストファイル、アンケートファイル、コースレビュー記録成績提出、倫理承認、同意書の確認、匿名化、およびデータセットのロックが完了するまで、研究解析を一時停止すること

表2：コンペティション統合型戦略管理コースプロトコルの16週間実施スケジュール。この表は、16週間のコースにおける週ごとのプロトコル活動、指導上の焦点、学生またはチームのアウトプット、必要な記録、および品質管理チェックポイントをまとめたものである。

4. 企業のケーススタディおよびコンペティション資料を準備する。

  1. 公開資料、匿名化された資料、または企業承認済みの教材から、主要な企業ケースを1つと、補完的なオプションケースを2つ選択する。各ケースについて、業界の背景、管理上の意思決定問題、リソースの制約、戦略的トレードオフ、実施上の課題、および測定可能な結果について精査する。独立した検証が不可能な場合は、「ケースの真正性」ではなく「ケース設計の完結性」を基準とする。
  2. 企業承認済みの資料が利用できない場合は、匿名化したモデルケースを作成する。業界、企業規模、顧客セグメント、競争圧力、リソースの制約、戦略的決定、実施リスク、および想定される結果を明記する。書面による許可なく、社名、正確な財務数値、顧客情報、従業員情報、機密データ、戦略文書などの機密性の高い企業情報を削除する。ケースのテンプレートはSupplementary File 1に提供されている。
  3. ハンドブック、タスクテンプレート、ピア貢献フォーム、チームプロセスログ、フィードバックログ、AI利用開示フォーム、口頭チェック記録フォーム、ルーブリック、およびバージョン管理表を準備する。言語の推敲、フォーマット調整、文法チェック、一般的なブレインストーミング、およびスライドレイアウトの改善を目的とした、開示済みのAI利用を許可する。学生自身による診断、根拠の選択、決定の正当化、リスク分析、実施計画、または口頭答弁に代わるAIの利用は禁止する。
  4. 洗練された文章よりも戦略的推論を優先するようにルーブリックを設計する。根拠の活用、トレードオフの推論、実施の実現可能性、内部一貫性、および口頭答弁を、プレゼンテーションの形式とは別に採点する。ハンドブック、テンプレート、ルーブリック、ケース資料、AI利用規定、および不服申し立て手続きを第4週までにアップロードする。

5. 学生チームを編成し、チーム内の役割を割り当てる。

  1. 学生4～6名でチームを構成する。基礎的なコース成績、専攻、性別、または過去のコンペティション経験などの情報が利用可能であり、かつ機関のコース規定で許可されている場合は、層化抽出法によるグループ分けを行う。
  2. タスク1の前に、各学生に1つの主要な役割を割り当てる。各チームに対し、役割分担、コミュニケーションルール、貢献への期待、期限、AI利用に関する責任、出席状況、決定事項、検討した根拠、未解決の問題、および次に行うべきアクションを記録したチーム憲章の提出とプロセスログの維持を義務付ける。
  3. 中間段階と最終段階でピア貢献スコアを収集し、貢献度の不均衡を特定する。コーチング、リハーサル、または最終審査の際に、選出した学生に対し、チームの診断内容、根拠となるデータ、意思決定の論理、リスクの想定、または実施計画を自身の言葉で説明させることで、個別の口頭確認を行う。

6. ベースライン評価を行う。

  1. 日常的なコース評価として、企業ケースの導入およびコンペティション課題に先立ち、第1週に戦略的マネジメントの知識に関するベースラインテストを実施する。
  2. 環境分析、業界および競合分析、内部リソース分析、戦略的選択、実施計画、および戦略的評価を網羅する、0から100点で採点される24項目のテストを使用する。設計図、項目開発ルール、レビューフォーム、および採点ルールはSupplementary File 1に記載されている。
  3. トピックの網羅性、項目の形式、認知レベル、スコア範囲、想定される難易度、および採点ルールを一致させた、同等だが同一ではないバージョンとしてフォームAとフォームBを作成する。2名の戦略的マネジメント講師と1名のビジネス教育評価レビューアーにより、項目の関連性、明確さ、認知レベル、およびトピックの網羅性を評価させる。分析サンプル以外の学生24名を対象に、両方のフォームでパイロットテストを実施する。
  4. 可能な限り、難易度値が0.30–0.80で、項目識別力が0.20以上の項目を保持する。KR-20またはCronbach's alphaが≥0.70の場合、内部一貫性は許容範囲内とする。パイロットテストの平均差が≤3点、かつ標準化された差が<0.20の場合、ペアでの使用に適切なフォームとして扱う。
  5. 可能な限り、フォームをカウンターバランスさせる。学生の半分をベースラインでフォームA、コース終了後にフォームBに割り当て、残りの半分をベースラインでフォームB、コース終了後にフォームAに割り当てる。固定された順序を使用する場合は、それを制限事項として記録する。
  6. 知識テストの後、ベースラインのエンゲージメント調査を実施する。5段階評価の項目を用いて、戦略的マネジメントへの関心、認識された実用的関連性、ケース分析への自信、チーム課題への参加意欲、チームワークへの準備状態、および過去のコンペティション経験を記録する。信頼性と次元的な根拠が合成スコアを支持しない限り、概念的に異なる項目は個別に分析する。
  7. 日常的なコース提供中に、ベースラインの出席状況、知識テストの完了、調査の完了、およびフォームのバージョンを記録する。倫理委員会の承認、同意の確認、コードの割り当て、および直接的な識別子の削除を行った後、研究目的のみにベースラインデータをエクスポートする。

7. 企業事例に基づいた戦略的マネジメント教育を実施する。

  1. 短い講義、ガイド付きディスカッション、チームワークシート、および簡潔な意思決定演習を通じて、ケースベースの指導を行います。アクティブラーニングの手法を用い、学生を概念の受容から、分析、意思決定、チームディスカッション、そして振り返りへと導きます15。
  2. 可能な場合は、企業のマネージャー、起業家、または業界のメンターを招いてください。セッションの少なくとも7日前までに、コースの目標、学生のレベル、ケースのトピック、機密保持要件、ディスカッションの焦点、および拘束時間を伝えます。ライブメンターが確保できない場合は、匿名化されたケース概要または公開されているケース概要を使用してください。
  3. 市場の不確実性、競争圧力、ビジネスモデルの調整、リソースの制約、実施上の障壁、またはリスク管理に関わる、機密ではない戦略的問題を1つ提示します。構造化されたワークシートを用い、各チームに問題、根拠となるエビデンス、代替案、リスク、および推奨される意思決定を特定させます。
  4. 各チームに、ケースの問題を1つの戦略的マネジメント概念および1つの積極的な競争上の意思決定と結びつけた300～500語の振り返りレポートを提出させます。メンターの経歴、ケースの出典、出席状況、学生からの質問、ワークシートの完了状況、および振り返りレポートの提出内容を企業連携ログに記録します。体験学習活動を通じて、競争サイクル全体にわたるケースへの接触、振り返り、意思決定、および修正を連携させます16。

8. 3段階のティーチング・コンペティションを実施する。

  1. 第4週に正式なコンペティション・ブリーフィングを実施する。タスクの順序、タイムライン、ルーブリック、フィードバック規則、学術的誠実性の要件、AI利用の開示、口頭確認の手順、および不服申し立ての手順について説明する。
  2. 第5〜6週にタスク1を実施する。業界分析、競合分析、内部リソース分析、戦略的課題の診断、根拠の提示、および初期提言を含む1,500〜2,000語の戦略診断レポートを作成させる。フィードバックは7暦日以内に返却し、修正された戦略的課題の記述をタスク2の出発点として使用する。
  3. 第8〜10週にタスク2を実施する。市場ポジショニング、リソース配分、価格またはコストのロジック、実施順序、リスク想定、および期待される成果を網羅した戦略決定シミュレーションまたは構造化意思決定シートを作成させる。
  4. 第12〜15週にタスク3として最終戦略ディフェンスを実施する。8〜12枚のスライドデッキ、1,000〜1,500語のエグゼクティブサマリー、8分間のプレゼンテーション、および5分間の質疑応答を課す。ディフェンスにおいて、タスク1の診断、タスク2の決定ロジック、実施計画、リスク管理、および期待される成果が整合していることを確認する。
  5. 3つのタスクすべてを100点満点のルーブリックを用いて採点し、表3の構成および採点次元を適用する。
    一時停止ポイント：タスク1の採点後、提出物の15%以上が要求された構成に従っていない場合、または採点者が記述の不明瞭さを指摘した場合は、プロセスを一時停止する。タスク2に進む前に、タスクの指示書または採点者向けガイドラインを修正する。
タスク週必要とされる出力メインコンテンツスコア評価次元
タスク1：戦略的診断レポート第5～6週1,500～2,000語のチームレポート業界分析、競合分析、内部リソース分析、戦略的課題の診断、エビデンスの活用、初期提言100業界および市場分析、20
内部リソース分析, 20
戦略的課題診断, 20
エビデンスの利用, 20
記述の論理性と明快さ、20
タスク2：戦略的意思決定シミュレーションまたは意思決定シート第8～10週構造化チーム意思決定シート市場ポジショニング、リソース配分、価格設定またはコストロジック、実施順序、リスク想定、期待される成果100戦略的整合性、25
マーケットロジック, 20
運用の実現可能性, 20
リスク分析, 20
決定根拠, 15
タスク3：最終戦略ディフェンス第12～15週8～12枚のスライドデッキ、1,000～1,500語のエグゼクティブサマリー、8分間のプレゼンテーション、5分間の質疑応答&A戦略的診断、戦略的選択、実施計画、リスク管理、期待される成果100戦略的診断、20
戦略的選択, 25
実施可能性、20
イノベーション, 15
エビデンスの活用, 10
口頭試問, 10

表3：3段階のティーチング・コンペティションの構成と採点項目この表では、3つのコンペティション課題、実施週、提出物、主な内容要件、合計点、および採点項目について定義しています。

9. スコアリングの標準化と評価者のトレーニングを行う。

  1. 人員に余裕がある場合は、主観的スコアリングのために少なくとも2名の評価者を募ってください。2人目の評価者を確保できない場合は、単独評価者によるスコアリングであることを記録してください。
  2. ルーブリック、記述子、キャリブレーション用提出物、頻出の採点ミス、AI開示ルール、および口頭確認基準を用いて採点者をトレーニングする。採点者は2つのキャリブレーション用提出物を独立して採点し、10点以上の得点差がある場合にその相違について議論する。
  3. トレーニング後にルーブリックを固定し、実施サイクルを通じて同一のバージョンを使用してください。2名以上の評価者が同一の提出物を採点した場合は、ICC（クラス内相関係数）を算出します。ICC 0.75以上を許容範囲とし、ICCが <0.75、またはスコアの差が10点を超える場合。未調整スコア、調整済みスコア、および調整ノートを保持すること。
  4. ルーブリックに基づくスコアリングを用いて、期待される到達レベルを明確にし、形成的アセスメントを支援する17評価者トレーニング、スコアリングの一致、および調整の手順に従ってください。 付随表 S1.

10. 指導の質および実施の忠実度に関するデータを収集する。

  1. 教室内の相互作用、ケース設計の完全性、フィードバックの適時性、タスクとルーブリックの一致度、および学生のエンゲージメントを通じて、指導の質を測定する。信頼性と次元的な根拠によって集約が支持されない限り、各指標を個別に分析すること。
  2. 独立した真正性検証が利用できない限り、「ケースの真正性（case authenticity）」ではなく「ケース設計の完備性（case-design completeness）」を使用してください。
  3. 計画された活動の完了率、エンタープライズまたはケースセッションの完了率、タスクの提出、フィードバックの返答時間、ルーブリックの記入完了、観察の完了、および評価者トレーニングの完了を通じて、実施忠実度を測定する。
  4. 処理する 表4 閾値は、外部で検証されたカットオフ値ではなく、あらかじめ定義された運用上の品質管理ルールとして設定した。これらの閾値は、パイロット試験による実現可能性、指導チームの合意、および業務量の制約に基づき、研究分析の前に設定された。
  5. 以下の指標、データソース、しきい値、警告ルール、および是正措置を使用してください。 表4追加のトラブルシューティング手順は、以下に記載されています。 補足表 S2.
  6. 計画された週間活動の85%以上が完了し、プロトコル・コホートの学生の85%以上が3つのタスクすべてを完了し、フィードバックの80%以上が7暦日以内に返却され、すべての主要なルーブリックが完了し、かつ必要な観察記録が利用可能な場合に、実装は適切であるとみなす。タスクの完了率が以下の通りである場合に、実装は不十分であるとみなす。 <75%、フィードバックに14暦日以上を要した >投稿されたものの20%において、ICCは <0.75、または >計画された観測の25%が欠損している。
カテゴリー指示薬データソースタイムポイントスケール陽性シグナルまたは閾値警告規則是正処置
実施忠実度計画活動の完了コース実施ログ第1～16週完了率 (%)計画された活動の85%以上を完了<85%完了未実施のセッションを確認し、スケジュール管理を修正する
実施忠実度エンタープライズまたは構造化ケースセッション企業エンゲージメントログ第11週実施済み / 未実施計画されたセッションが実施されたか、または構造化ケースコーチングに置き換えられた代替のない計画セッションの欠落匿名化されたケースセッションまたは構造化されたケースコーチングを使用してください
実施忠実度3課題シーケンス完了投稿記録第6週、第10週、第15週学生プロトコル・コホート学生の85%以上が全3つのタスクを完了する<全タスクの75%を完了手順を簡略化し、進捗確認項目を追加してください
実施忠実度フィードバックの適時性フィードバックログ第7週、第10週、第15週暦日7日以内に80%以上のフィードバックが返送された>14日後のフィードバック回収率は20%であったフィードバックフォームの簡略化とスコアリング作業の分担
実施忠実度観察の完了観察フォーム1～16週目計画観測率 (%)計画された観察の75%以上が完了>計画された観察値の25%が欠損オブザーバーのバックアップおよび固定観察スケジュールの追加
スコアリングの質評価者間一致度評価者スコアタスク1サブセットおよびタスク3防御免疫細胞化学染色ICC ≥0.75免疫細胞化学染色 <0.75評価者の再トレーニング、記述子の明確化、および影響を受けたスコアの調整
教育的質教室内の相互作用観察チェックリスト選択されたセッション1～5点スコア平均 $\ge$ 3.50 または増加量 $\ge$ 0.30平均値 <3.50ディスカッションのプロンプトとファシリテーションの強化
教育的質ケース設計の完全性ケースチェックリスト第4週より前0～5点または1～5点のスコア平均 ≥4.00平均値 <3.50ケースの文脈、意思決定問題、制約条件、および結果を修正してください。
指導の質タスクとルーブリックの整合性アライメントチェックリスト第4週の前およびコース終了後のレビュー0～5点または1～5点のスコア平均 $\ge$ 4.00平均値 <3.50タスク・出力・ルーブリック・フィードバック間の整合性の修正
指導上の質学生のエンゲージメント出席状況、参加状況、ログ、アンケート項目第1～16週項目レベルまたは1～5のスコア0.30ポイント以上の増加減少 >0.30点オーバーロードの軽減、期待事項の明確化、形成的サポートの拡充
学習成果戦略的マネジメントの知識事前テストおよび事後テスト第1週および第16週0–100平均増加量 5点以上増加 <3点指導範囲の網羅性、項目の整合性、およびテストの等価性を検討する
学習成果個別の症例分析ケース分析ルーブリック学期末0–100プロトコール：コホート間格差が3ポイント以上の場合利点または減少は認められないケース分析演習と注釈付き事例を追加してください
チーム成果チーム競技のパフォーマンスコンペティション評価ルーブリック6週目、10週目、15週目0–100タスク間における漸進的な改善初期のエビデンスが乏しい中での高い最終スコアスコアインフレを確認し、ルーブリックを推論重視に再調整する
学生の認識満足度コース後アンケート第16週1–5スコア平均値 ≥4.00平均値 <3.50業務量、タスクの明確性、フィードバックの質、およびチームの連携状況を確認する
学生の認識実用的意義コース終了後アンケート第16週1〜5点のスコア平均値 ≥4.00平均値 <3.50ケースの具体性を高め、実際の戦略的決定への関連付けを強化する
ワークロードの安全性競争圧力コース終了後アンケート第16週1–5スコアまたは%高圧 ≤20% の学生高圧 >学生の20%タスクの重複を減らし、期限の間隔を調整する
解釈上の注意天井効果ベースラインテストおよび調査第1週0–100 または 1–5ベースライン知識 ≤85 かつ 満足度 ≤4.50知識 >85点または満足 >4.50わずかな改善については慎重に解釈すること
解釈に関する警告スコアインフレーションチームおよび個人の成果学期末パターン判定個人の学習エビデンスを伴うチームの成果向上チームスコアは向上するが、個人の学習は向上しない個人の責任の明確化と推論に基づく採点方式の導入
チームプロセス査読貢献度のバランス査読協力フォーム中間段階および最終段階1～5点のスコア重大な不均衡の繰り返しなし1名以上のメンバーが繰り返し非常に低い評価を付けた役割の再割り当ておよび指導教員による確認が必要
学術的誠実性AI利用の透明性AI開示および口頭確認各主要タスク開示済み / 未開示機関の規定に従い、AIの使用を開示済み不適切または開示されていないAIの使用機関のアカデミック・インテグリティ（学問的誠実性）の手続きを適用し、AIに関する規則を明確にする

表4：実施忠実度、指導の質、結果の解釈、およびトラブルシューティングの指標この表では、実施忠実度の指標、指導の質の指標、学生レベルおよびチームレベルの結果指標、スコアリングの質の指標、解釈の閾値、警告ルール、および修正措置について規定しています。

11. コース終了後のアウトカムデータを収集する。

  1. 第16週に、ベースライン時と同一のフォームではなく、それと同等のポストコース用フォームを用いて、戦略的マネジメントの知識テストを実施する。
  2. 問題の特定、根拠の活用、戦略的論理、実現可能性、および記述の明快さを網羅したルーブリックを用いて、学期後半の個人ケース分析スコアを収集する。真のベースライン・ケース分析評価が実施されていない場合は、これをポストコースのパフォーマンス指標として報告する。
  3. タスク1〜3のチームスコアを収集し、個人レベルの学習成果とは別に管理する。
  4. 匿名のポストコースアンケートを通じて、満足度、知覚された実用的な関連性、フィードバックの有用性、チームコラボレーション、競争圧力、ワークロード、および知覚された改善度を収集する。信頼性と次元的根拠によって複合スコアが支持されない限り、項目を一つのスコアに統合してはならない。
  5. 最終的なコーススコアは、成績提出後にのみ収集する。ポストコースの記録を研究用にエクスポートするのは、倫理承認、同意の確認、コードの割り当て、および直接的な識別子と個人を特定できるコメントの削除が完了した後のみとする。
    一時停止ポイント：最終成績が提出され、倫理承認が得られ、同意の確認が完了し、同意リストが研究データセットから分離され、匿名化が確認されるまで、研究分析を一時停止する。

12. 匿名化されたデータセットのクリーニングと統合を行う。

  1. 倫理委員会の承認および同意の確認後、匿名化した学生レベル、チームレベル、およびクラスセッションのデータセットを作成する。重複レコード、不可能な値、欠損コード、不整合なチームコード、および直接的な識別子を確認する。
  2. チームコードのみを用いて、学生レベルのデータとチームレベルのデータを統合する。補足ファイル1のテンプレートおよび補足表S3の変数辞書を用いて、すべてのデータセットのクリーニングとコーディングを行う。
  3. 欠損値はNAとしてコーディングする。コースの方針で特定の要件に対して追試または0点と定義されている場合を除き、欠損したアウトカムを補完してはならない。ペアによる知識分析においては、知識テストが欠損している学生のみを除外し、コンペティション関連の分析においては、3つのコンペティションタスクすべてが欠損している学生を除外する。その他の適切な分析については、利用可能なレコードを保持する。
  4. クリーニング済みデータセット、データ辞書、クリーニングログ、解析準備済みファイル、およびロック済み出力ファイルを保存する。ロック済みデータの修正は、日付付きの修正ログがある場合にのみ行う。

13. 実施忠実度、指導の質、および学習成果を分析する。

  1. 学習成果を解釈する前に、実施忠実度（implementation fidelity）を分析してください。忠実度のしきい値が満たされていない場合は、成果の差の解釈に注意してください。
  2. 連続変数には記述統計量を、カテゴリ変数には頻度を報告してください。これには、コホートの種類、主要グループ、過去のコンペティション経験、タスク完了状況、欠損データのカテゴリ、およびプロトコル・コホートの表彰レベルを含めます。比較コホートが同じ表彰構造を採用していない限り、表彰レベルはプロトコル・コホートについてのみ報告してください。
  3. ベースライン特性の比較には、独立サンプルt検定、カイ二乗検定、またはフィッシャーの正確確率検定を適宜使用し、因果的な同等性ではなく、ベースラインの比較可能性を記述してください。
  4. コホート内の知識の変化は、対応のあるt検定またはウィルコクソンの符号付順位検定を用いて比較してください。コース終了後の成果のコホート間比較には、独立サンプルt検定、マン・ホイットニーのU検定、ANCOVA、またはベースラインの差を調整した回帰モデルを使用してください。すべてのコホート間比較は、因果推定ではなく、文脈固有の教育記録分析として解釈してください。
  5. 複数の時点を分析する場合は、反復測定モデルまたは混合効果モデルを使用してください。反復測定には学生レベルの変量効果を、学生がチームにネストされている場合はチームレベルの変量効果またはクラスター堅牢標準誤差を含めてください。
  6. チームレベルの成果は、学生レベルの成果とは別に分析してください。クラスター化への対処がなされていない限り、チームスコアを独立した個人の観測値として扱わないでください。
  7. 主要な平均値の差についてはCohen’s dを報告し、0.20を小、0.50を中、0.80を大として解釈してください。可能な限り95%信頼区間を報告し、感度分析において完全ケース解析の結果と利用可能ケース解析の結果を比較してください。
  8. 統計スクリプト、ソフトウェアの出力、図のソースファイル、および最終的な表を保存してください。すべての表は編集可能な別ファイルとして提出し、図のソースデータをアーカイブしてください。

14. 成功および不十分な実施結果の解釈。

  1. 最終的な結果を解釈する前に、実施の成功を定義してください。以下のコア・フィデリティ（忠実度）しきい値を満たした場合に、プロトコルが正常に実施されたものとみなします。 表4 満たされている。
  2. 忠実度、スコアリングの信頼性、欠損データのパターン、ベースラインの比較可能性、および分析単位を確認した後にのみ、学習成果を解釈してください。
  3. フィデリティ（忠実度）が適切である場合、コース後の知識増加が5点以上であること、学期末の個別のケース分析における利得が3点以上であること、または5点満点における指導プロセスの指標が0.30以上増加したことのいずれかを、肯定的な導入シグナルとして扱う。
  4. 分析前に以下の警告パターンを定義する：ベースラインの知識が85/100を超える、またはベースラインの満足度が4.50/5を超える場合の天井効果。個人の学習の根拠がない状態でチームスコアが向上した場合のスコアインフレ。満足度が減少した場合の過度な競争圧力。 >0.30ポイントまたは >学生の20%が、高いワークロードのプレッシャーを感じていると報告している。
  5. 評価を単一のスコアとしてではなく、実施の忠実度から学生の反応、学習の根拠、そしてコースの改善に至るまで、層状のプロセスとして捉えてください。18本研究のデザインでは、ランダム割り付けではなく、日常的な教育コホート、歴史的対照群、および匿名化された過去のコース記録を用いているため、因果関係を示唆する表現は避けてください。

15. トラブルシューティング、適応、およびコースの反復改善を行う。

  1. 各主要タスクの後にフィデリティ（忠実度）を確認し、フィードバックの遅延、チーム参加率の低さ、不明確な指示、不完全な採点フォーム、観察事項の欠落、ケース設計の完結性の不足、評価者間の不一致、または不適切なAI利用を特定してください。
  2. ～における是正処置を適用します。 補足表S2、これには、指示の修正、追加のコーチング、評価者の再トレーニング、役割の再配分、業務量の調整、または機関による学術的誠実性の審査が含まれます。
  3. 短期間のコースでは、最終的なディフェンス、フィードバック記録、およびフィデリティチェックを維持しつつ、タスク1と2を統合して診断意思決定ブリーフィングとする。オンライン、ハイブリッド、または大規模なマルチセクション形式で提供する場合は、デジタルブリーフィング、提出ログ、オンラインでの口頭確認、標準化されたフィードバックテンプレート、共通ルーブリック、共有評価者トレーニング、セクションレベルのオブザーバー、チームダッシュボード、および中央データ管理を活用すること。
  4. 16週目終了後、フィデリティ、プロセス指標、学生のアウトカム、評価者ノート、欠損データのパターン、AI利用記録、学生のコメント、および指導者のリフレクションを確認する。次サイクルが始まる前に、ハンドブック、ケースパッケージ、ルーブリック、テンプレート、フィードバックスケジュール、およびデータ記録フォームを改訂する。
  5. 倫理承認および研究データの準備完了後、プロトコルマップ、スケジュール、ハンドブック、ケースファイル、ルーブリック、観察フォーム、調査票、匿名化済みデータセット、データディクショナリ、解析スクリプト、統計出力、図のソースファイル、表、および補足資料をアーカイブする。すべての改訂内容はバージョン管理表に記録すること。

結果

代表的な結果には、16週間のコンペティション統合型戦略管理コース改善プロトコルによって生成されたアウトプットが示されています。結果は、実施忠実度、指導の質、学生レベルのアウトカム、チームレベルのアウトカム、および事前定義された警告パターンごとに整理されています。データはランダム割り当てではなく、過去の比較グループを持つ定例の教育コホートから得られたものであるため、すべての結果は文脈依存的な実施および評価のアウトプットとして解釈されるべきであり、有効性を示す因果関係の根拠として解釈すべきではありません。

実施忠実度および指導の質

利用可能な教育記録データセットには、比較対照群の学生88名とプロトコル群の学生92名が含まれていた。チームレベルのデータセットには、比較対照群のチーム22組とプロトコル群のチーム23組が含まれていた。事前・事後の知識テストのペアリングルールを適用した後、知識向上の分析には比較対照群の学生79名とプロトコル群の学生84名が抽出された。

学習成果を解釈する前に、実施忠実度（Implementation fidelity）の確認を行った。プロトコル群は計画されていた週次アクティビティ16項目のうち15項目（93.8%）を完了したが、比較群は16項目中13項目（81.3%）の完了にとどまった。エンタープライズまたは構造化ケースセッションはプロトコル群では完了したが、過去の比較構造には含まれていなかった。プロトコル群では、92人の学生のうち88人（95.7%）が3つのコンペティションタスクすべてを完了した。一方、比較群では、88人の学生のうち18人（20.5%）が、それに相当する3つのプロジェクトベース評価の完全な記録を有していた。過去のコースではコンペティションのシーケンス全体が実施されていなかったため、これらの記録は記述的な比較のみに使用された。フィードバックの返却について、プロトコル群では268件の提出物のうち243件（90.7%）が7暦日以内に返却されたのに対し、比較群では66件の提出物のうち49件（74.2%）であった。平均フィードバック所要日数は、それぞれ 5.8 ± 1.9 日および 8.4 ± 2.7 日であった。観察完了率は 81.3% および 62.5% に達した。主観的スコアリングの重複分におけるプロトコル群の2評価者間ICCは 0.82 であり、事前定義された閾値 0.75 を上回った。全体として、プロトコル群は5つのコア実施忠実度指標のうち5つを達成したが、比較群は5つのうち2つにとどまった。

プロトコル群では、指導の質を示す指標が高くなっていました。教室でのインタラクションは、プロトコル群で 3.70 ± 0.44、比較群で 3.15 ± 0.48 でした。ケース設計の完結性は、それぞれ 4.08 ± 0.36 および 3.23 ± 0.42 でした。タスクとルーブリックの一致度は、それぞれ 4.01 ± 0.39 および 2.30 ± 0.51 でした。学生のエンゲージメントは、プロトコル群で 0.42 ± 0.41 ポイント増加し、あらかじめ定義された 0.30 ポイントのシグナル閾値を超えましたが、比較群では 0.07 ± 0.34 ポイントの増加にとどまりました。出席率は、両群間で同程度であり、それぞれ 89.6% ± 5.8% および 89.1% ± 6.2% でした。これらの指標を表 5にまとめます。

指示薬データソース事前定義されたしきい値歴史的比較コホートプロトコルコホート解釈
計画された週間活動の完了コース実施ログ≥85%13/16週、81.3%15/16週、93.8%プロトコルコホートで達成された
エンタープライズまたは構造化ケースセッションの実装エンタープライズ・エンゲージメント・ログ1回以上の実施セッション0/1 セッション、0.0%1/1 セッション、100.0%プロトコルコホートにおいて達成済み
タスクの完了またはマッピング済みプロジェクト記録の完了投稿記録≥85%学生18/88名、20.5%学生88/92名、95.7%プロトコルコホートで達成。過去の記録は記述的なもののみ。
7日以内に返信されるフィードバックフィードバックログ≥80%提出数 49/66件、74.2%243/268件の提出、90.7%プロトコルコホートで達成された
観察チェックリストの記入観察フォーム≥75%16セッション中10回、62.5%13/16セッション、81.3%プロトコル集団において達成された
2名の評価者間の一致度評価者スコアICC ≥0.75不要ICC = 0.82プロトコルコホートで達成
フィードバックの所要時間フィードバックログ平均7日以下が望ましい8.4 ± 2.7日5.8 ± 1.9日プロトコルコホートにおける推奨範囲内
教室内の相互作用観察チェックリスト平均値 3.50 以上、または 0.30 以上の増加3.15 ± 0.483.70 ± 0.44プロトコルコホートにおいてより高い
ケース設計の完全性ケース設計チェックリスト平均4.00以上が望ましい3.23 ± 0.424.08 ± 0.36プロトコルコホートにおいてより高い
タスクとルーブリックの一致アライメントチェックリスト平均値 ≥4.002.30 ± 0.514.01 ± 0.39プロトコルコホートで達成済み
学生のエンゲージメント向上出席状況、ログ、調査項目0.30ポイント以上の増加+0.07 ± 0.34+0.42 ± 0.41プロトコルコホートで達成済み
出席率出席記録記述的89.1% ± 6.2%89.6% ± 5.8%コホート間で同様である
コア実装忠実度サマリー実施指標主要な閾値の大部分を達成閾値の2/5を達成5/5の閾値を達成プロトコルは意図した通りに実施された

表5：実施忠実度および指導品質の代表的な指標。本表は、過去の比較コホートおよびプロトコルコホートにおける実施忠実度と指導品質の代表的なアウトカムを報告し、事前定義された運用しきい値が達成されたかを示している。

図2に、実施忠実度と指導の質のプロファイルを示します。図2Aは、計画された週間活動の完了率を示しています。図2Bは、3つのタスクシーケンスの完了率を示しています。図2Cは、カレンダー日で7日以内に返却されたフィードバックを示しています。図2D は、教室でのインタラクション、ケース設計の完全性、タスクルーブリックとの整合性、および学生のエンゲージメントの向上を示しています。図2Eは、観察の完了率および企業または構造化ケースセッションの完了率を示しています。パーセントに基づく忠実度指標およびスケールに基づく指導指標は、それぞれの測定スケールに基づいて解釈してください。

教育現場における完了率、フィードバック、およびエンゲージメントを分析したコホート比較棒グラフ。
図 2: 実施忠実度および指導の質のプロファイル。この図は、歴史的比較コホートとプロトコルコホートにおける実施忠実度および指導の質に関する指標をまとめたものである。(A) 計画された週次アクティビティの完了率。(B) タスク完了またはマッピング済みプロジェクト記録の完了率であり、プロトコルコホートの完全な3タスクシーケンスと、歴史的比較コホートのマッピング済みプロジェクト記録を区別している。(C) カレンダー日で7日以内に返信されたフィードバック。フィードバックのターンアラウンドタイムを補足情報として示している。(D) 教室でのインタラクション、ケース設計の完備性、タスクとルーブリックの整合性、および学生のエンゲージメント向上の利得を含む指導の質指標。(E) 観察チェックリストの完了率、およびエンタープライズまたは構造化ケースセッションの実施状況。ここをクリックして、この図の拡大版を表示してください。

学生レベルの学習成果

学生レベルのアウトカムは、チームレベルのコンペティションアウトカムとは別に検討されました。ベースラインの知識スコアは、プロトコル群で 64.18 ± 8.74、比較群で 62.37 ± 8.91であり、ベースラインでの差は 1.81 ポイント（d = 0.21）とわずかでした。コース終了後の知識スコアは 71.08 ± 8.58 および 66.41 ± 9.06 であり、その差は 4.67 ポイント（d = 0.53）でした。知識の向上幅は 6.90 ± 5.41 ポイントおよび 4.04 ± 5.26 ポイントであり、その差は 2.86 ポイント（d = 0.54）でした。プロトコル群は、事前定義された 5 ポイントの知識向上シグナルを上回りました。

学期末の個人ケース分析の成績は、プロトコル群で82.31 ± 7.06、比較群で76.42 ± 7.38であり、5.89ポイントの差（d = 0.82）が認められた。真のベースラインとなるケース分析評価が実施されなかったため、この結果はペアでの向上ではなく、コース終了後のパフォーマンス指標として解釈された。満足度は、それぞれ3.66 ± 0.58および3.34 ± 0.62（d = 0.53）であった。認識された実用的関連性は、3.91 ± 0.55および3.41 ± 0.59（d = 0.88）であった。競争によるプレッシャーは、比較群の2.48 ± 0.71に対し、プロトコル群では3.12 ± 0.76と高かった（d = 0.87）。しかし、高いワークロードによるプレッシャーを報告したプロトコル群の学生は92名中13名（14.1%）であり、あらかじめ定義された警告閾値である20%を下回っていた。コースの最終スコアは二次的な教育成果として扱い、プロトコル群で87.20 ± 6.10、比較群で84.80 ± 6.70（d = 0.37）であった。表6に学生レベルおよびチームレベルの成果をまとめる。

アウトカムレベル過去の比較コホートプロトコルコホート差効果量解釈
利用可能な教育記録サンプル学生n = 88n = 92——使用可能な匿名化済みコース記録
ペアリング済み知識分析サンプル学生n = 79n = 84——ベースラインおよびコース後の知識スコアを持つ学生
ベースライン知識スコア学生62.37 ± 8.9164.18 ± 8.741.810.21ベースラインの差はわずか
コース後知識スコア学生66.41 ± 9.0671.08 ± 8.584.670.53プロトコルコホートでより高い
知識の向上学生4.04 ± 5.266.90 ± 5.412.860.54プロトコルコホートは5ポイント以上のシグナルを超過
個別のケース分析スコア学生76.42 ± 7.3882.31 ± 7.065.890.823ポイント以上のケース分析シグナルを超過
学生のエンゲージメント向上学生+0.07 ± 0.34+0.42 ± 0.41+0.350.930.30ポイント以上のシグナルを超過
満足度スコア学生3.34 ± 0.623.66 ± 0.580.320.53プロトコルコホートでより高い
認識された実践的関連性学生3.41 ± 0.593.91 ± 0.550.50.88プロトコルコホートでより高い
競争プレッシャースコア学生2.48 ± 0.713.12 ± 0.760.640.87プロトコルコホートでプレッシャーが高い
高いワークロードプレッシャー学生競争プレッシャーとして評価せず13/92, 14.1%——警告閾値である20%を下回る
コース最終スコア学生84.80 ± 6.7087.20 ± 6.102.40.37二次的な教育アウトカム
チーム数チームn = 22n = 23——チームレベルの分析は別途報告
意思決定ラウンドへの曝露チーム0.77 ± 0.81 rounds5.09 ± 0.79 rounds4.32未推定実装曝露指標
タスク1またはマッピング済み診断スコアチーム69.84 ± 6.4572.18 ± 6.282.340.37チームレベルで緩やかな差
タスク2またはマッピング済み意思決定スコアチーム71.09 ± 6.1273.52 ± 5.912.430.4チームレベルで緩やかな差
タスク3またはマッピング済み最終弁論スコアチーム72.71 ± 6.3677.20 ± 6.044.490.72チームレベルで最大の差
最終チームスコアチーム71.21 ± 5.8174.30 ± 5.523.090.55チームレベルで中程度の差
戦略的診断次元チーム14.60 ± 1.80 15.60 ± 1.70 1—最終弁論ルーブリック次元
戦略的選択次元チーム17.90 ± 2.20 19.10 ± 2.10 1.2—最終弁論ルーブリック次元
実装実現可能性次元チーム14.40 ± 1.90 15.50 ± 1.80 1.1—最終弁論ルーブリック次元
イノベーション次元チーム10.80 ± 1.60 11.50 ± 1.50 0.7—最終弁論ルーブリック次元
エビデンス活用次元チーム7.10 ± 1.00 7.50 ± 0.90 0.4—最終弁論ルーブリック次元
口頭弁論次元チーム7.91 ± 1.10 8.00 ± 1.00 0.09—最終弁論ルーブリック次元
ピア貢献度の平均チーム3.72 ± 0.413.91 ± 0.360.190.49重大なチームプロセスの失敗なし
貢献度に不均衡があるチームチーム4/22, 18.2%3/23, 13.0%−5.2 パーセントポイント—系統的な不均衡パターンなし
賞の分布チーム該当なしなし 10; 3位 8; 2位 2; 1位 3——プロトコルコホートのみ
スコアインフレ警告パターンチーム該当なし2/23 チーム, 8.7%——トラブルシューティングのフラグ付き

表6：代表的な学生レベルおよびチームレベルのアウトカムこの表は、利用可能な教育記録サンプル、ペア知識分析サンプル、知識スコア、知識の習得量、個別のケース分析スコア、エンゲージメント、満足度、知覚された実用的関連性、ワークロードのプレッシャー、最終コーススコア、チームタスクスコア、最終弁論ルーブリック次元スコア、ピア貢献度、賞の分配、および警告指標を含む、代表的な学生レベルおよびチームレベルのアウトカムを報告しています。

図3は、該当する場合に不確実性の推定値を添えた学生レベルのアウトカムを示しています。図3Aは、受講前後の知識スコアを示しています。図3Bは、知識の習得量を示しています。 図3Cは、個別のケース分析のパフォーマンスを示しています。図 3Dは、エンゲージメントの向上、満足度、および認識された実用的な関連性を示しています。図3E は、副次的なアウトカムとしての最終コーススコアを示しています。

教育指標を比較した棒グラフ。ベースライン時とコース終了後の知識、エンゲージメント、満足度。
図 3: 学生レベルの代表的な学習成果。この図は、チームレベルの競争結果とは別に、個人レベルの結果を示している。（A）ベースライン時およびコース終了後の戦略的マネジメント（Strategic Management）の知識スコア。（B）ベースラインからコース終了後の評価までの知識の向上。（C）学期後半の個人ケース分析スコア。（D）エンゲージメントの向上および、満足度や知覚された実用的関連性を含むアンケートの認識指標。必要に応じて個別のスケールで表示している。（E）二次的な教育成果としての最終コーススコア、および定義済みの警告しきい値に対するプロトコル・コホートの高いワークロード圧力。±の値が表示されている場合は平均値 ± SDとして提示し、エラーバーはSDを表す。（E）において、破線の参照線は、あらかじめ定義された高ワークロード圧力の警告しきい値である 20% を示す。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

チームレベルの競技結果

チームレベルのアウトカムは、学生レベルのアウトカムとは別に分析されました。記述的な報告にあたり、比較コホートのケースプロジェクト記録は、利用可能な場合に相当する評価時点にマッピングされましたが、これらの記録はコンペティション統合シークエンス全体の完了を意味するものではありませんでした。意思決定ラウンドへの曝露は、学習効果の推定値ではなく、実装曝露指標として報告されました。プロトコルコホートは 5.09 ± 0.79 回の意思決定ラウンドを完了したのに対し、比較コホートが完了したマッピング済みラウンドは 0.77 ± 0.81 回でした。

プロトコル群において、タスク1の平均スコアは72.18 ± 6.28、タスク2の平均スコアは73.52 ± 5.91、タスク3の平均スコアは77.20 ± 6.04であった。対応するマッピング済みの比較群のスコアは、それぞれ69.84 ± 6.45、71.09 ± 6.12、72.71 ± 6.36であった。最終的なチームスコアは、プロトコル群で74.30 ± 5.52、比較群で71.21 ± 5.81であった。最終プレゼンテーションまたはマッピング済み最終プロジェクトのルーブリック評価項目は以下の通りであった：戦略的診断は15.60 ± 1.70および14.60 ± 1.80、戦略的選択は19.10 ± 2.10および17.90 ± 2.20、実施可能性は15.50 ± 1.80および14.40 ± 1.90、革新性は11.50 ± 1.50および10.80 ± 1.60、根拠の活用は7.50 ± 0.90および7.10 ± 1.00、口頭発表は8.00 ± 1.00および7.91 ± 1.10であった。

比較群では賞に基づいた完全な競争構造を採用していなかったため、賞の分布はプロトコル群のみで報告されました。プロトコル群では、10チームが受賞なし、8チームが3等賞、2チームが2等賞、3チームが1等賞を受賞しました。ピア貢献の平均値は、プロトコル群で3.91 ± 0.36、比較群で3.72 ± 0.41でした。貢献度の不均衡は、プロトコル群の23チーム中3チーム、比較群の22チーム中4チームで認められました。スコアインフレーションの警告パターンは、プロトコル群の23チーム中2チーム（8.7%）で認められました。

図4にチームレベルの結果と警告パターンを示す。図4Aはタスク1、タスク2、およびタスク3のチームスコアである。図4Bは最終防御ルーブリック次元スコアを示す。図4Cはプロトコルコホートの賞分布のみを示す。図4Dはスコアインフレーションの警告事例を示す。図4Eはピア貢献のバランスと貢献不均衡の件数を示す。

チームパフォーマンス評価チャート：タスクスコア、ルーブリック次元指標、アワード、およびピアレビュー。
図 4: チームレベルのコンペティション結果と警告パターン。この図では、チームレベルの結果を学生レベルの学習成果とは別に示している。（A）タスク1の戦略的診断、タスク2の戦略的意思決定、およびタスク3の最終弁論におけるタスク段階別のチームスコア。利用可能な場合は、歴史的比較コホートのマッピング済みプロジェクトスコアも表示している。（B）戦略的診断、戦略的選択、実施可能性、イノベーション、エビデンスの活用、および口頭弁論を含む、最終弁論のルーブリック次元スコア。（C）歴史的比較コホートでは完全なアワードベースのコンペティション構造を採用していなかったため、プロトコルコホートのみのアワード分布を表示している。（D）スコアインフレーション警告パターン。これは、診断能力の裏付けや個人の学習エビデンスがないにもかかわらず、最終弁論のパフォーマンスが高い状態と定義される。（E）ピア貢献度スコアと貢献度の不均衡数が、個別のチームレベル指標として表示されている。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。

不適切なパターンとトラブルシューティングの指標

23のプロトコル・コホートチームのうち2チームで、定義済みのスコアインフレ警告パターンが認められた。これらのチームは、最終的なディフェンススコアが比較的高い一方で、タスク1の診断スコアが低く、個人の知識獲得量も平均を下回っていた。このパターンは、学習の改善の証拠として解釈されるのではなく、次回のコース実施時にフォローアップを行うべき事項としてフラグが立てられた。ベースラインの知識スコアが100点満点中85点未満であり、ベースラインの満足度が5点満点中4.50未満であったため、重大な天井効果の警告は見られなかった。出席率はコホート間で同程度であり、3つのプロトコル・コホートチームでモニタリングが必要であったものの、体系的なチーム貢献度の不均衡は観察されなかった。

全体として、代表的な結果から、本プロトコルが「実施の忠実度」、「学生レベルの学習エビデンス」、および「チームレベルの競技パフォーマンス」の3つのレベルで解釈可能なアウトプットを生成したことが示されました。また、警告事例は、コースのモニタリング、トラブルシューティング、およびその後のコース改善における本プロトコルの有用性を裏付けるものでした。

本研究を裏付ける匿名化済みデータセットはfigshare.comに保存されており、https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33094931 で入手可能です。このデータセットには、学生レベルの記録、チームレベルの競技記録、実施指標、参加者のフロー記録、欠損データの監査記録、および評価者スコアの記録が含まれています。学生の識別子、同意記録、リンケージファイル、および個人を特定可能な自由記述形式のコメントは含まれていません。

補足表S1：評価者トレーニング、スコアリングの一致、およびスコア調整手順。この表には、評価者の割り当て、独立性の確認、ルーブリックのオリエンテーション、キャリブレーションスコアリング、スコアリング一致度の確認、スコアギャップルール、調整手順、データ入力監査、スコアロック、およびアーカイブ手順が記載されています。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表 S2：プロトコルの逸脱および不適切な実施に関するトラブルシューティングマトリクスこの表には、トリガールール、是正措置、必要な記録、および解釈に関する注記を含む、プロトコルの逸脱と不適切な実施パターンのリストが記載されています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足表 S3：匿名化された教育データセットのデータ構造および変数辞書。この表では、変数コード、説明、データ型、コーディング範囲、データソース、および欠損データのルールを含む、学生レベル、チームレベル、およびクラスセッションレベルの変数を定義しています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足ファイル1：運用テンプレート、評価資料、および匿名化済みデータセットワークブックこの補足ファイルには、再現性をサポートするために使用した運用テンプレート、評価資料、採点フォーム、調査項目、ケース設計チェックリスト、欠損データ処理ルール、匿名化済みデータセットワークブックの構造、クリーニングログ、分析サマリーテンプレート、およびバージョン管理記録が含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

ディスカッション

本プロトコルでは、学部レベルの戦略マネジメント course に、教育的コンペティション・シーケンスを組み込むための再現可能なアプローチを提示します。その目的は、単に既存のコースにコンペティションイベントを追加することではなく、戦略的診断、意思決定、形成的フィードバック、最終弁護、およびコース後の評価を連動させ、コンペティションを構造化されたコース改善プロセスへと転換させることにあります。したがって、教育的価値はコンペティションの存在そのものではなく、このシーケンスの設計に依存します。コンペティションベースまたはゲームベースのアクティビティは参加率を高める可能性がありますが、学習目標、タスクの成果物、採点基準、およびデータ記録が明確に指定されていない場合、その教育的価値を解釈することは困難になります19。本プロトコルでは、再現に必要な指導シーケンス、採点ルーブリック、フィードバック期間、実施記録、および匿名化されたデータ構造を定義することで、この課題に対処します。

中心となる設計原理は「アラインメント（整合性）」です。個々のタスクは、コースの成果、教室でのトピック、学生のアウトプット、および採点基準に紐付けられています。タスク1では、学生に戦略的な問題の診断を求め、タスク2では戦略的な意思決定の選択とその正当化を求め、タスク3では書面および口頭でのエビデンスを通じて最終的な戦略を擁護（ディフェンス）することを求めます。この「診断-決定-擁護」というシーケンスは、学生がこのコンペティションを単なるプレゼンテーションの演習として扱うことを防ぐためのものです。また、これにより、学生は最終的な擁護の前に、自らの論理を修正する機会を繰り返し得ることができます。この構造は、シミュレーション支援学習および経験学習の研究と一致しています。これらの研究では、学生が単にシナリオを観察したりプレイしたりするだけではなく、能動的な意思決定サイクルに従事し、フィードバックを受け、自らの選択について説明を行うことで、応用学習がより有効になることが示唆されています20,21。

本プロトコルを意図通りに機能させるためには、いくつかの品質管理ステップが必要です。第一に、フィードバックは次のタスクに影響を与えるのに十分なタイミングで行われなければなりません。したがって、7日間のフィードバック期間は単なる事務的な目標ではなく、インストラクショナルデザインの要件として設定されています。第二に、スコアリングの質を監視する必要があります。ルーブリックは透明性を向上させますが、それは評価者が記述子やエビデンスの要件について共通の理解を共有している場合にのみ有効です22。このため、本プロトコルには、評価者トレーニング、キャリブレーション・スコアリング、スコアギャップの確認、ICCモニタリング、調整ノート、およびスコアロックが含まれています。第三に、チームのパフォーマンスを個人の学習エビデンスから分離する必要があります。最終口述試験の高いスコアは、広範な個人の学習成果ではなく、プレゼンテーション能力の高さやチーム内での貢献度の不均衡を反映している可能性があります。したがって、本プロトコルでは、知識スコア、個別のケース分析スコア、学生の認識、ピア貢献度、およびチームスコアを個別に分析します。

コンペティション統合型教育は予測可能な形で失敗する可能性があるため、本プロトコルにはトラブルシューティングのルールも含まれています。フィードバックの遅延、チーム内での貢献度の不均衡、学生がプレゼンテーションの体裁に過度に依存すること、また個人の学習の証拠がないままグループスコアだけが向上することなどが考えられます。これらのリスクは、フィードバックログ、ピア貢献記録、AI利用開示フォーム、口頭確認、評価者間一致度の出力、およびスコアインフレ警告ルールを通じて監視されます。学生は言語の推敲、フォーマット作成、ブレインストーミングにデジタルツールを使用する場合がある一方で、自身の戦略的推論を実証することが求められるため、AI利用開示と口頭確認のコンポーネントは特に重要です。本プロトコルはすべてのAIサポートを禁止しているわけではありませんが、開示を義務付け、中心となる学習課題を保護しています。つまり、学生は診断、根拠、意思決定ロジック、実施リスク、および最終的な推奨事項を説明できなければなりません。

このプロトコルは各機関に合わせて調整可能ですが、核となるシーケンスは維持する必要があります。ビジネスシミュレーションプラットフォームが利用できない場合は、構造化された意思決定シートをシミュレーションラウンドの代わりとして使用できます。企業のメンターが出席できない場合は、匿名化されたケース、公開ケースブリーフィング、または録画されたメンターのコメントを利用できます。大人数のクラスでは、並列的な判定グループと標準化されたフィードバックテンプレートが必要になる場合がありますが、少人数のクラスでは、より長いディフェンスセッションが可能です。これらの調整は、コース改善プロトコルが指導上のアイデアだけでなく、実施の忠実度、指導者のサポート、評価条件、およびデータの完全性に依存するため、文書化されるべきです23。不可欠な要件は、診断、決定、ディフェンス、フィードバック、および評価という一連の連結したシーケンスをコースが保持していることです。

いくつかの限界を認める必要があります。本研究はコース改善プロトコルであり、ランダム化比較試験ではありません。したがって、プロトコル群と対照群の間の差異は、有効性の因果的証明ではなく、代表的な実施および評価結果として解釈されるべきです。過去または並行の対照群は、学生の構成、クラスルームのダイナミクス、制度的なタイミング、または評価条件において異なる可能性があります。また、最終的なコース成績は、コンペティション課題以外の日常的なコース構成要素が含まれている可能性があるため、二次的なアウトカムとなります。さらに、チームレベルのアウトカムを学生レベルの学習成果の代わりに使用することはできません。これらの限界を克服するため、実施の忠実度、教育の質指標、学生レベルのアウトカム、チームレベルのアウトカム、ワークロードの負荷、および警告パターンを個別に報告しています24。

本プロトコルは、学生が概念的な知識を応用的な管理的判断と結びつける必要があるコースに最も適しています。環境の分析、リソースの評価、戦略的選択肢の比較、および実施上の選択の正当化が学生に求められるため、「戦略的マネジメント」は最適な設定となります。同様の構成は、アントレプレナーシップ、マーケティング戦略、イノベーションマネジメント、ビジネスモデル設計、およびエビデンスに基づいた意思決定を必要とするその他のマネジメントコースにも適応可能です。より広範な貢献として、実用的な側面が挙げられます。すなわち、コース改善活動がどのように実施され、モニタリング、スコアリング、匿名化、分析、および修正されたかを文書化するための、監査可能な方法を指導者に提供します。マネジメント教育において、体験学習はその現実性の高さからしばしば重視されますが、その手順が再現可能なほどに詳細に報告されていないことが多くあります。本プロトコルは、実施の忠実度、スコアリングの一貫性、データガバナンス、およびトラブルシューティングを単一の再現可能なプロセスに統合することで、このギャップを解消します25。

開示事項

著者に宣言すべき利益相反はありません。

謝辞

著者は、コースベースのコンペティション活動の実施に参加し、支援した学生および教職員に感謝いたします。また、日常的な指導の実施、コースの調整、およびデータの整理に関して、非財政的な機関としての支援を提供した珠海科技学院ビジネススクールに謝意を表します。本研究は、2024年度広東省大学教育教学品質および教学改革プロジェクト（助成金番号 1174）の支援を受けたものです。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
AI利用開示フォーム著者作成AI-Disclosure-v1.0; Supplementary File 1主要な提出物ごとのAI利用状況を記録する
戦略的マネジメント知識ベースラインテスト著者作成SMKT-Pre-v1.0; Supplementary File 1第1週のベースライン知識を測定する
教室観察チェックリスト著者作成Observation-v1.0; Supplementary File 1教室での相互作用および指導プロセスの質を記録する
クリーニングログ著者作成Cleaning-Log-v1.0; Supplementary File 1データチェック、修正、除外、およびデータセットのロックを記録する
コンペティションハンドブック著者作成Handbook-v1.0; Supplementary File 1タスクの順序、提出ルール、ルーブリック、AI開示、口頭確認、不服申し立て、および期限を定義する
データディクショナリ著者作成Data-Dictionary-v1.0; Supplementary Table 2変数、コーディング範囲、データソース、および欠損データの処理ルールを定義する
匿名化データセットワークブック著者作成Dataset-Workbook-v1.0; Supplementary File 1学生レベル、チームレベル、およびクラスセッションレベルの変数を保存する
企業または匿名化ケースパッケージ著者作成または企業承認済みCasePack-v1.0; Supplementary File 1戦略的意思決定のコンテキストを提供する
最終ディフェンススライドテンプレート著者作成FSD-Template-v1.0; Supplementary File 1タスク3のスライド構成をガイドする
最終戦略ディフェンス採点フォーム著者作成FSDSF-v1.0; Supplementary File 1タスク3の評価者スコアおよびQ&A評価を記録する
IBM SPSS StatisticsIBMVersion 27.0; 機関または個人ライセンス記述統計、グループ比較、効果量、およびICC分析
個人ケース分析タスクシート著者作成ICATS-v1.0; Supplementary File 1個人のケース分析要件および採点領域を定義する
知識テスト解答集著者作成SMKT-Key-v1.0; Supplementary File 1知識テストの採点を支援する
Microsoft ExcelMicrosoftExcel 2021; 機関または個人ライセンスデータ入力、データディクショナリ、クリーニングログ、表作成、およびソースデータチェック
口頭確認記録フォーム著者作成Oral-Check-v1.0; Supplementary File 1個別の口頭確認質問と回答を記録する
ピア貢献フォーム著者作成PCF-v1.0; Supplementary File 1ピアの貢献度および貢献の不均衡を記録する
コース後学習サーベイ著者作成PCLS-v1.0; Supplementary File 1満足度、関連性、フィードバックの有用性、コラボレーション、ワークロード、および認識された改善度を測定する
コース後戦略的マネジメント知識テスト著者作成SMKT-Post-v1.0; Supplementary File 1等価形式を用いて第16週のコース後知識を測定する
評価者トレーニングファイル著者作成Rater-Training-v1.0; Supplementary File 1キャリブレーションファイル、記述子、例、および一般的な採点ミスを提供する
統計出力ファイルソフトウェア生成Statistical-Output-v1.0; ロックされた分析フォルダにアーカイブ分析ファイルおよびデータセットバージョンと共に統計出力を保存する
戦略的意思決定シート著者作成SDS-v1.0; Supplementary File 1タスク2の意思決定出力をガイドする
戦略診断レポートテンプレート著者作成SDR-Template-v1.0; Supplementary File 1タスク1のレポート構成をガイドする
学生コード照合ファイル著者作成の制限ファイルStudent-Code-Linkage-v1.0; データマネージャーにより別途保存匿名化前に学生の身元と研究コードを紐付ける
タスク・ルーブリック整合性チェックリスト著者作成Alignment-v1.0; Supplementary File 1学習成果、タスク出力、採点基準、およびフィードバックポイント間の整合性を確認する
チーム憲章テンプレート著者作成Team-Charter-v1.0; Supplementary File 1役割分担、コミュニケーションルール、期限、および貢献への期待を記録する
チームプロセスログ著者作成Team-Process-Log-v1.0; Supplementary File 1会議への出席、決定事項、進捗、問題、および次なるアクションを記録する
バージョン管理表著者作成Version-Control-v1.0; Supplementary File 1バージョン番号、日付、編集者、理由、および承認ステータスを追跡する
WenjuanxingオンラインサーベイプラットフォームWenjuanxingウェブベースプラットフォーム; 機関またはユーザーアカウントアクセスベースラインサーベイ、コース後サーベイ、ピア貢献フォーム、およびAI開示データの書き出し

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