Personalisation and embodiment in e-Learning for health professionals: A randomised controlled trial
Lee P. Skrupky, Ryan W. Stevens, Abinash Virk, Aaron J. Tande, Lance J. Oyen, David A. Cook
First published: 01 September 2023 https://doi.org/10.1111/medu.15198
https://asmepublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/medu.15198?af=R
目的
メイヤーのマルチメディア学習理論は、パーソナライゼーションと身体化（personalisation and embodiment：P/E）がeラーニングの成果を改善することを提唱している。著者らは、P/E原則によって強化されたeラーニングモジュールは、強化されていないモジュールと比較して、医療従事者の知識、知覚されたP/E、およびモチベーションの向上につながるという仮説を立てた。
方法
著者らは、肺炎の抗生物質管理を取り上げた30分のマルチメディアe-Learningモジュールの2つのバージョンを比較する無作為化試験を実施した。非強化版では、スライドにナレーション（人の声、ただしスピーカーは見えない）をつけ、フォーマルな表現を用い、特定のP/E戦略は用いなかった。強化されたフォーマットでは、スクリプトを微妙に変更し、主題の専門家の短いビデオをいくつか代用することで、会話スタイル、丁寧な言葉遣い、目に見える著者、社会的一致、人間的存在感、専門家としての存在感などのP/E戦略が追加的に実施された。参加者は、3つの大学病院といくつかの実践共同体病院の薬剤師、医師、上級実践者であった。成果は、知識、知覚的P/E（Congruence Personalisation Questionnaire, CPQで評価）、動機づけ（Instructional Materials Motivation Survey [IMMS] およびMotivated Strategies for Learning Questionnaire [MSLQ]で評価）、コース満足度などであった。
結果
参加者は406名で、薬剤師225名、医師109名、上級医療従事者72名であった。モジュール終了後の知識は、強化された形式と強化されていない形式でわずかに高かったが、その差は統計学的有意差には達しなかった（調整平均差、10の可能性の0.04、[95％CI -0.26, 0.34]、p＝0.78、Cohen d 0.02）。P/Eに関する参加者の認識（CPQで測定）は、eラーニングコースの動機づけの特徴（IMMSで測定）と同様に、強化されたフォーマットで有意に大きかった（差は5段階中0.46 [0.35, 0.56], p < 0.001; Cohen d 0.85）（差は5段階中0.14 [0.02, 0.26], p = 0.02; Cohen d 0.24）。参加者の全体的な動機づけ志向（MSLQで測定）とコース満足度は、2つのフォーマット間で有意差はなかった（p > 0.05）。
考察
強化されたフォーマットは、パーソナライゼーション、具現化、合目的性、およびコースの動機づけの特徴を改善したが、知識の成果には有意な影響を与えなかった。
強化されたフォーマットは、注意力、関連性、満足度の改善につながったが、課題価値、自己効力感、内発的目標、学習信念の統制を含む学習意欲の知覚は有意に改善しなかった。
限界：
使用した知識テストは内的一貫性の信頼性が低かった。
対象者の約半数が参加しないことを選択したため、選択バイアスがかかった可能性がある。
学習者への結果測定手段の提示順序が、観察された結果に影響を与えた可能性がある。
本研究は直後のテストに限定されており、遅延（保持）テストは現実的ではなかった。
長所：
この研究は、サンプルの規模と多様性がしっかりしており、調査結果の外部妥当性を高めている。
本研究は、マルチメディア学習に関する確立された理論に基づく戦略を新しい文脈で検証したものであり、二次的な成果を評価するために使用されたすべての手段は、確固とした妥当性の証拠によって裏付けられている。
先行研究との統合：
知識に変化がないという本研究の知見は、パーソナライゼーションを強化したeラーニング介入後に知識の保持と転移の改善を示した先行研究とは対照的である。
知識に違いが観察されなかったのは、「強化されていない形式」が、親しみやすい人間の声の使用を通じて、すでにある程度のパーソナライゼーションを達成しているためかもしれない。
パーソナライゼーションと具現化の利点は、ベースラインの知識が高い個人のための複雑な学習や、より長い学習モジュールなど、特定の条件下では低くなる可能性がある。
意義：
この知見は、パーソナライゼーション、具現化、一致の強化は有益であり、特に多大な労力やコストをかけずに達成できる場合は有益であるが、知識の成果に影響を与えない場合は、よりコストのかかる強化は正当化されない可能性があることを示唆している。
パーソナライゼーション、具現化、一致の結果と、コースの動機づけの特徴、知識、個人的動機づけの結果との間に断絶があることから、メイヤーの理論に基づくパーソナライゼーションの原則、具現化の原則、音声の原則で規定されている仮説のメカニズムやプロセスについて疑問が投げかけられている。
潜在的な代替説明を理解し、eラーニングモジュールを強化するための戦略を洗練させるためには、これらのプロセスと原則を探求するさらなる研究が必要である。
結論
本研究は、eラーニングモジュールをパーソナライゼーション、具現化、一致性によって強化することは、知覚されるパーソナライゼーションとコースの動機づけ機能を改善することができるが、知識の成果には有意な影響を与えないという結論に達した。本研究結果は、eラーニングモジュールのエンハンスメント戦略を最適化するための理論的考察を促し、さらなる研究の道を示唆するものである。
