Gamification and education: A pragmatic approach with two examples of implementation
Published online by Cambridge University Press: 28 June 2021
概要
ゲーミフィケーションは、ゲームデザインの要素と人間のモチベーション理論を活用して、学習者の興味を新たな方法で引き出すためのさまざまな手法です。私たちのClinical and Translational Science Awardでは、2012年にゲーミフィケーションを用いた教育コンテンツを配信するためのソフトウェアプラットフォーム（Kaizen-Education©）を開発しました。ここでは、教育現場でこれらの手法を活用するための実用的な洞察を得るために、このプラットフォームの2つの新しい使用例を紹介します。(1）厳密性、再現性、透明性に関する国内トレーニング、（2）公衆衛生学修士課程（n＝5）のカリキュラム効果を測るための学習者のコンピテンシー達成（n＝7）。プレイヤーがKaizen-Education©を使用している間、データはリアルタイムで収集され、両実施例におけるプレイヤーの関与に関する記述的な分析が行われました。その後、項目分析を行い、知識の獲得とコンピテンシーの達成度を評価しました。私たちは、様々な学習環境において、学習者を惹きつけ、知識習得を促進し、トレーニングの完了を記録するためにゲーミフィケーションの可能性を活用し始めたばかりです。我々は、ゲーミフィケーションを行う際には、学習者や学習環境に対する自己決定理論からの洞察を適用し、ゲームデザインに対する方法論的なアプローチを行い、実施後には厳密な分析を行い、投資した時間に対する教育的リターンを最大化するための証拠に基づいた洞察を得ることを推奨する。
ゲーミフィケーションとは、デザイン手法の一つです。ゲーミフィケーションとは、ゲームデザインの要素を学習活動やコースなどの非ゲーム的なコンテキストに適用することで、学習目標の達成を促進し、学習者のエンゲージメントを高めることです。例えば、スコアボードやバッジ（物理的またはオンライン）などのゲームデザイン要素は、学習者の進歩を視覚的に示したり、達成度に報いる役割を果たすとともに、学習者が学習体験と相互作用することで、エンゲージメントやモチベーションを高めることができます。
自己決定理論は、ゲーミフィケーションを分析するためのレンズとなります。この理論は、学習者のモチベーションは3つの状態（非動機付け、内発的動機付け、外発的動機付け）のいずれかであり、それぞれの状態には、モチベーションを達成するために不可欠な「規制」があり、内発的動機付けは外発的動機付けよりも優れており、より効果的な学習につながると仮定しています。重要なことは、ある活動に対するモチベーションは、能力、自律性、関連性といった心理的欲求を満たすことで、外発的なものから内発的なものへと変化することです。ゲーミフィケーションは、目標設定、学習者のコントロール、エンゲージメントなどのツールを通じて、これらの心理的ニーズに対応し、学習者をモチベーションスペクトルの内発的な部分に駆り立てる支柱となることができます。
Kaizen-Education and Beyondにおけるゲーミフィケーションの活用
ゲーミフィケーションを学習活動として導入することを検討している指導者には、Games and Learning Alliance（GALA、www.galanoe.eu）が提唱しているLearning Mechanics-Game Mechanics（LM-GM）モデルを検討することをお勧めします。LM-GMモデルは、学習とは、行動主義、認知主義、ヒューマニズム、パーソナリズム、構成主義など、いくつかの教育理論やアプローチを通して研究され、モデル化された複雑な活動であることを認識しています。LM-GMでは、ゲーム制作者が学習目標を定義し、学習目標の指導を強化するためにどのような学習メカニズム（間隔を空けた反復、事前テスト、多方向への強調など）を採用するかを検討します。そして、インストラクターは、使用するゲーミフィケーション・アプローチで利用可能な1つまたは複数のゲーム・メカニクス（バッジ、リーダーボード、リマインダー/通知など）を組み合わせて、各学習メカニクスを強化するよう求められます。したがって、私たちのソフトウェアを使用する際には、ゲームマネージャーがまず学習目標を明確に定義し、次にそれを達成するために活用されるKaizen-Education内の学習メカニックと促進するゲームメカニックを組み合わせることをお勧めします。LM-GMフレームワークを利用して、ゲーミフィケーションのアプローチやプラットフォームを使用する際に、学習目標と学習メカニズムおよびゲームメカニズムを結びつける表を完成させることで、教育者は特定の学習目標を達成するためにゲーミフィケーションをどのように最適化すればよいかについて、戦略的な洞察を得ることができます。
ここでは、ゲーミフィケーションの2つの異なる利用方法を紹介しました。1つ目は、厳密性、再現性、透明性について研究者をトレーニングすることで、研究デザインと分析を改善するというローカルな取り組みを、全国の研究者が利用できる広範囲な取り組みに変えたものです。2つ目は、MPHトレーニング終了時に、学習者が公衆衛生のコンピテンシーを達成しているかどうかを測るためのものです。これらのデータをもとに、MPHの5つの学位課程におけるコンピテンシー研修の効果を比較するためのダッシュボードを作成しました。これらの結果から、カリキュラムの有効性についての洞察が得られ、教員や指導者の間で議論が行われ、その後のカリキュラムの調整につながりました。これらの経験から、ゲーミフィケーションは、個人の学習を向上させるツールとして、またプログラムのインサイトを引き出すツールとして、その可能性が明らかになりました。私たちは、学習者がデジタルゲーミフィケーションに参加した際に得られるデータを活用することで、学習者のエンゲージメント、リテンション、パフォーマンスを最適化するための新たな戦略が明らかになり、これらの手法を将来的に広く導入するきっかけになると考えています。教育分析をより重視することが、次世代のゲーミフィケーション・アプリケーションの指針となるだろうと考えています。
ゲーミフィケーションを教育に導入しようとするすべての人が考慮すべき、我々の経験から得られた限界と障壁は、特定の学習目的を達成するために最適な学習メカニズムとゲームの仕組みの選択です。筆者らが今回の2つの経験で使用した学習メカニクスとゲームメカニクスの組み合わせが、他の状況や他の学習者グループに最適であるという保証はありません。ゲーミフィケーションの原理を適用しようとする人には、まず対象となる学習者を分析し、自己決定理論で説明されているように学習者のモチベーションのスペクトラムがどこにあるかを考え、どのゲーミフィケーション戦略が最も効果的に学習者を内発的なモチベーションに導くかを検討することをお勧めします。次に、学習目標を明確に定義し、LM-GMフレームワークを使用して、適用する学習メカニクスとそれを補強するために活用できるゲームメカニクスを検討します。どちらの体験でもゲーミフィケーション戦略が採用され、多くの学習者が参加しましたが、私たちはコンピテンシー評価ゲームでのチームおよび個人のベストパフォーマンスに対する金銭的報酬という外的動機付けを用いました。また、ソフトウェアプラットフォームの使いやすさは、未発表の先行研究で検証されたSystem Usability Scaleを用いて測定された業界の許容基準を超えていた（87％の使いやすさ）ことも重要です。最後に、本学の公衆衛生学部が確立した基礎的な能力を評価しました。コンピテンシーは変化していますが、我々のアプローチは適応性があり、この分野または他の分野の新しいコンピテンシーの評価に適用することができます。
結論
私たちはゲーミフィケーションを用いて学習者を惹きつけ、知識習得を促進する可能性を活用し始めたばかりです。自己決定論、学習者や学習環境についての洞察、LM-GMフレームワーク内での学習目標のマッピングを考慮した上で、様々な学習環境にゲーミフィケーションを取り入れることを検討していただきたいと思います。最後に、ゲーミフィケーションの経験から得られたデータを厳密に分析することをお勧めします。そうすることで、教育アナリティクスを通じてベストプラクティスをまとめて定義し、投資した時間に対する教育的リターンを最大化する方法について、証拠に基づいた洞察を得ることができます。
