健康科学の学生のためのプロジェクトベースの学習ガイドライン:データマイニングと定性的手法による分析

はじめにここでは、20〜56歳の健康科学の学生を対象としたプロジェクトベースの学習方法論の行動分析のためのプロトコルを提示します。このプロトコルは、監視ツールを介して、eラーニングとbラーニングにおける参加者のパフォーマンスの比較を容易にします。結果は、教育データマイニングと定性的手法を使用して分析されます。

研究の質問。研究課題1は、作業療法を学ぶ健康科学系の学生の学習成果や満足度は、学生の事前知識の影響を考慮して、eラーニングとbラーニングのどちらでPBL方法論を実施するかによって有意差があるのか?研究の質問2、見つかった参加者のクラスターは、学習成果、学習行動、およびモダリティ、eラーニングとbラーニングの教授法の機能として認識された満足度と一致しますか?

研究課題3、PBL方法論の改善に対する学生の提案は、教授法、eラーニングとbラーニングによって異なるか?このプロトコルの手順は、ブルゴス大学の倫理委員会によって提供されています。このプロトコルは、スペインのブルゴス大学の生命倫理委員会の手続き規則に準拠して実行されました(番号10 03/2022)。

参加前、回答者は研究目的を十分に認識し、インフォームドコンセントを提供しました。彼らは彼らの参加に対して金銭的補償を受け取っていませんでした。参加者の募集。

高等教育の学生と教師、特に作業療法の学部生の2つのグループから20歳から56歳までの成人参加者を募集します。実験手順、同意の収集、および参加者へのブリーフィング。指導の最初の週に、研究の目的、およびデータの収集、処理、および保存について研修生に通知します。

学生が参加に同意する場合は、インフォームドコンセントフォームに署名するように依頼します。学生の事前知識を評価する。教える最初の週に、生徒にアンケート、表2、およびコア科目の概念に関する事前の知識に記入するように依頼します。

プロジェクトベースの教授法と、使用するさまざまなリソースについて生徒に知らせます。PBLの提供方法に関するガイド、プロジェクトの評価のためのルーブリック、およびプロジェクトのプレゼンテーションを学生に提供します。利用可能な高度な学習テクノロジーリソース、インテリジェントな音声アシスタント、プロセス指向のパーソナライズされたフィードバック、仮想ラボ、資格に関するフィードバック付きのアンケート、反転授業、およびPBLの経験について学生に通知します。

ケーススタディの選択。2〜5人の参加者のグループで生徒を編成し、各グループに、0歳から6歳までの子供の身体的、心理的、または感覚的なさまざまな発達障害に関連する一連の実践的なケースから選択するように依頼します。プロジェクト介入の範囲の説明。

各グループに,プロジェクトを実施するサービスの種類を説明する紹介文を準備してもらいます。彼らは、早期ケアの枠組みの中で、健康教育、患者グループ、または民間サービスの分野への介入のいずれかを選択できます。介入分野で働く専門家の説明。

各グループに、介入する専門家の役割と、学際的な作業を促進するために適用される関係構造を説明するように依頼します。介入ケーススタディの説明。各グループに病理学、または発達障害の特徴を説明してもらいます。

介入プログラムの作成。各グループに、次の要素、初期ユーザー評価、初期評価の結果に基づく提案された評価指標、スキルまたは子供の行動の発達を達成するための提案された介入手順、介入に必要な資料、一般化活動の提案、および介入のフォローアップの計画に対処する介入プログラム内のさまざまなフェーズを準備するように依頼します。プロジェクト文書の作成。

各グループに、選択した実際のケース用に作成されたプロジェクトを説明するドキュメントを提供するように依頼します。プロジェクトのプレゼンテーション。各グループに、選択した実践的なケースについてプロジェクトを発表してもらいます。

学生の作業のフォローアップ。学生の行動を監視するソフトウェアツールを使用して、学生グループとUBUVirtualプラットフォームとの相互作用を評価し、学生の相互作用を個別におよびグループで分析できるようにします。このツールを使用して、各学生がグループ内でどのようなやり取りを行っているかを判断します。

プロジェクトベースの学習に対する学生の満足度の評価。各生徒に、コースの最後に意見調査とPBL作業に対する満足度に回答するように依頼します。プロトコル手順の概要。

データ分析。スプレッドシート形式のすべてのデータを統計プログラムにインポートします。PBLの精緻化、PBLの提示、学習成果の合計、MSLアクセス、および学生の教育に対する満足度、独立変数、eラーニングモダリティの種類、私たちが教えている実装など、および共変量の事前知識。

固定効果でANCOVAを実行し、モダリティeラーニングとbラーニングを教え、以前の知識を共変量します。多重変数分析を選択し、従属変数、PBLの精緻化とプレゼンテーション、学習成果の合計、LMSアクセス、および教育に対する学生の満足度、教育モダリティの独立変数タイプ、および共変量の事前知識を含めます。周辺平均を推定し、ANCOVA分析を実行します。

K-Means クラスター分析、PBL の変数の精緻化とプレゼンテーション、学習成果の合計、LMS アクセス、学生の教育に対する満足度、クラスター メンバーシップの継続、統計、初期クラスター中心、分散分析表、および各ケースのクラスター情報を選択して、続行します。クラスターメンバーシップとeラーニング対bラーニングの教育モダリティグループで見つかったデータの間のクロステーブルを選択します。行では、ここでモダリティの種類、eラーニング、実装などの変数を選択します。

[列] で、ケースのクラスター番号を選択します。視覚化ソフトウェアを使用してクラスター分析を分析します。データを視覚化ソフトウェアにインポートします。

[ヒート マップ] を選択します。Radvizは、クラスターの視覚化と、使用される教育モダリティとの関係に関して研究されたさまざまな変数を実装します。定性データ分析ソフトを用いて,eラーニングとbラーニングの2群のPBL満足度尺度で見つかった未回答の定性分析を行う。

自由形式の質問への回答をインポートし、教育に満足している学生、SPBLを取得します。生徒の回答をeラーニングとbラーニングの2つの教育モダリティに分類することを選択します。ドキュメントグループ、教育モダリティ、eラーニングとbラーニング分析を選択します。

サンキー図を選択します。結果をスプレッドシート形式にエクスポートします。代表的な結果。

PBLスコアの精緻化には有意差があり、eラーニングスコアの方が高かった。bラーニンググループは、PBLおよびLMSアクセスのプレゼンテーションでより高いスコアを獲得しました。総学習成果に有意差は認められず、共変量としての事前知識に対する効果は認められなかった。

異なる変数に差が検出された2つのクラスターが見つかりましたが、すべての変数で一方が他方より優れていることを立証することはできませんでした。続いて、eラーニングとbラーニングの指導モダリティ変数に関して各参加者に割り当てられた所属のクラスターの値と、各グループへの帰属の割合との間のクロステーブルを作成しました。C の分割係数は 0.40 です。

0.00に等しいpが得られた。さらに、PBLの精緻化、PBLの提示、総学習成果、LMSアクセス、および教育に対する学生の満足度の変数について、クラスター間でANOVAを実行しました。プレゼンテーション(pは0.03)、LMSアクセスではpが0.00に有意差が見られた。

視覚的クラスター分析は,学習したさまざまな変数,PBLの精緻化,PBLの提示,総学習成果,LMSへのアクセス,および教育に対する学生の満足度について,モダリティeラーニングとbラーニングを変数とした可視化ソフトウェアを用いたK-means手法を用いて行われた。次に、クラスター内の変数の動作に関するヒート マップを作成しました。クラスター1と2では、仮想学習プラットフォームUBUVirtualでの生徒の行動、およびeラーニングとbラーニングの教育タイプでより大きな差別が見られました。

回答は、定性データ分析ソフトウェアを使用して、eラーニンググループとbラーニンググループの2つのグループに分類されました。サンキー図を適用して、2つのグループの学生の回答を分類および分析することにより、頻度。結論として、使用された教授法、eラーニングとbラーニングは、PBL方法論を適用した結果に違いをもたらします。

eラーニンググループの学生はプロジェクトの実行でより高いスコアを獲得し、bラーニンググループの学生はプロジェクトのプレゼンテーションでより高いスコアを獲得しました。また、bラーニンググループでは仮想プラットフォームへのアクセスも増加しました。満足度は両モダリティで非常に高く、群間に有意差はなかった。

要するに、eラーニングとbラーニングという教授法は、PBLのさまざまな要素の結果に影響を与える可能性があります。将来の研究では、このプロトコルの主題であるため、この主題は、健康科学の学位の他のコースの学生と同じパターンが見つかるかどうかを確認するために非常に深く調査されます。対照的に、全体的な学習成果や教授法に対する生徒の満足度に違いは見られませんでした。制限。

本研究は、作業療法学の学位を取得する学生にのみ使用されたPBL方法論に関するものである。それは、複数の、または学際的な教育デザインで実装されませんでした。ただし、この方法論を他の研究に適用すると、効果が向上し、学生が将来就職するのに役立ちます。