医学教育つれづれ

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チームベースドラーニング(TBL)。各フェーズが重要! TBLの各フェーズの重要性を探る実証研究

Team-based learning (TBL): Each phase matters! An empirical study to explore the importance of each phase of TBL
Linda RoossienORCID Icon, Tobias B. B. Boerboom, Gerard W. G. Spaai & Rien de VosORCID Icon
Published online: 29 Apr 2022
Download citation  https://doi.org/10.1080/0142159X.2022.2064736 

 

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0142159X.2022.2064736?af=R

 

背景

チームベースドラーニング(TBL)では、理論に基づき、各フェーズでの知識開発が後続のフェーズや学習パフォーマンスに貢献すると仮定されている。しかし、この仮説に対する実証的な証拠はない。

TBLは、複数の学生チームによる構造化された一連の学習活動を、準備段階、準備保証段階、応用段階の3段階に分けて行い、最後に相互評価を行う

準備段階は、個人学習の段階である。この段階では、学生は、読書やeラーニングの課題など、プログラムされた活動をこなすことで、新しい情報を得ます

準備保証段階では、学生は準備の段階で学習した情報に対して責任を持つことになる(Michaelsen et al.) この段階では、学生は2つのテストを受ける。個人用準備確認テスト(iRAT)とチーム用準備確認テスト(tRAT)、これらを総称してRATと呼ぶ。

応用段階では、学生はチームで、前の段階で学習した情報を共有し、応用演習と呼ばれる問題解決に適用する

 

研究目的

TBLの各フェーズが、次のフェーズの知識開発および学習パフォーマンスにどの程度関連しているかを明らかにし、TBLと理論の関連性を検証する。

研究方法

医学部2年生56名を対象に、TBL前、3段階の各フェーズ後、TBL後の科学的概念の想起を測定した。多変量回帰分析を用いて、各フェーズ間の統計的関連性、および学習成績の総合的関連性を検討した。

結果

各段階において、学生は過去に想起した概念に加え、新たな概念を生み出していることが示された。また、各段階と学習成績の間には、0.19~0.26の有意な説明変数が存在することが示された。

考察

本研究では、チーム・ベースド・ラーニング(TBL)の各フェーズが、知識開発と総合的な学習成果に与える影響について調査した。社会構成主義学習理論の原則に基づき、各フェーズで得られた知識は、後続のフェーズと全体的な学習成果にプラスの影響を与えるという仮説が立てられた。

・主な発見

TBLの各フェーズにおける知識開発は、その後のフェーズで得られる知識と有意に関連していた。この発見は、問題解決型学習(PBL)における同様の研究を裏付けるものであり、両アプローチに共通する学習メカニズムを示唆している。

各フェーズの終了時に想起された概念の数は、全体的な学習成績の良い予測因子であることが判明した。各フェーズが追加されるにつれて、学習成績の説明される分散は増加した。このことは、TBLではすべての段階が学習パフォーマンスにとって重要であることを示唆している。

新しい概念の習得は主に最初のフェーズ(準備フェーズ)で起こるが、次のフェーズ(準備保証フェーズと応用フェーズ)でも新しい概念は習得され続ける。準備段階は、準備保証段階や応用段階よりも学習パフォーマンスと強い関連性を持っていた。

しかし、先行研究や予想に反して、事前知識は、最初のTBLフェーズにおける知識の発展や全体的な学習成績と有意な関連は見られなかった。応用段階(チーム学習)は、個人学習よりも学習成績への貢献度が低いようであった。準備段階と比較して、応用段階後の関連概念の総数が少なかったことは意外な発見であった。考えられる説明としては、学生の疲労、認知的過負荷、学習した概念の適用不足、測定に使用したツールの精度が不十分であったことなどが挙げられる。

この研究の限界には、科学的概念の習得と慣れのみに焦点を当てたこと(応用ではない)、事前事後デザインでは学生がテストを学習するリスクがあること、サンプル数が限られているため高度な統計分析が制限されることなどがある。また、本研究はアムステルダム大学の医学部2年生のみを対象としており、結果の一般化可能性が制限される可能性がある。

本研究結果は、TBLの各段階における知識開発が、学習パフォーマンスにとって重要であることを示唆している。より大きなサンプルと複数のコース科目にわたる今後の研究が推奨される。本研究は、TBLの科学的証拠に貢献し、その構成主義的裏付けを支持し、TBLプロセスへの各フェーズの貢献を改善するための介入につながる可能性がある。

 

ポイント

本研究は、TBL の科学的裏付けに貢献し、TBL と基礎理論の関係を強化するものである。

TBLの各段階における知識開発は、後続の段階における知識開発、およびTBLの学習パフォーマンスにとって重要である

TBLの3つのフェーズのうち1つのフェーズでの知識開発に有益な介入は、TBLの総合的な学習パフォーマンスの向上につながりうる。