Gamifying anatomy outreach: An underexplored opportunity
Mikaela L. Stiver, Aamna Naveed, John Chilton, Siobhan M. Moyes
First published: 18 March 2025 https://doi.org/10.1002/ase.70019
https://anatomypubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ase.70019?af=R
この論文は、解剖学アウトリーチ活動にゲーミフィケーションアプローチを取り入れる可能性について探究しています。ゲーミフィケーションやゲーム型学習は正規の教育現場では広く採用されていますが、コミュニティベースの一般向け解剖学普及活動への応用研究は驚くほど不足しています。私たちは、ゲーミフィケーションされたアウトリーチ活動を共同設計するため、最初の段階からコミュニティパートナーを関与させることの重要性を強調します。この協働的アプローチによって、最終的な成果物がターゲット層のニーズ、好み、リソースに合わせて調整されます。エンドユーザーを積極的に関与させることで、教育リソースに対する所有意識、関連性、長期的な持続可能性が育まれます。本論文ではまた、主要な学習理論に基づいたゲーミフィケーション解剖学アウトリーチの実践ガイドを提示します。参加者のモチベーションを支援し最適な「フロー」状態を促進する戦略、および認知負荷理論と社会的学習の原則について論じています。これらの理論的枠組みを例示的な事例に適用し、ゲーミフィケーション学習がいかに複雑な解剖学概念のアクセシビリティ、エンゲージメント、記憶の定着を高めるかを示します。最後に、学術環境とコミュニティ環境におけるゲーミフィケーションアプローチの実装の実践的な違いを提示し、テクノロジー、リソース、オーディエンスの多様性に関する考慮事項を強調します。ゲーミフィケーション学習研究と市民参加の原則の間のギャップを埋めることで、本論文は解剖学教育者、アウトリーチコーディネーター、ゲームデザイナーが、よりアクセスしやすく、公平で、影響力のある体験をコミュニティのために創造するための実践的ガイダンスを提供することを目指しています。
ゲーミフィケーションと関連概念
- ゲーミフィケーション：非ゲーム環境にゲーム要素（ポイント、バッジなど）を導入すること
- ゲーム型学習(GBL)：教育目的で設計されたかどうかに関わらず、ゲームの文脈内で行われる学習
- シリアスゲーム：特定の学習成果を達成するために明示的に設計されたゲーム
- 既存ゲームの教育的応用：モノポリーを基にした「ヒストポリー」（組織学用）や「ニューロポリー」（神経学用）など
コミュニティパートナーとの共同設計の重要性
- パートナーシップ：対象とする地域社会の実際のニーズと優先事項に応じた設計が可能になる
- 多様な視点の包含：特に社会経済的に不利な立場にある人々や少数派の視点を取り入れることの重要性
- オーナーシップの感覚：コミュニティメンバーが設計に関わることで、そのリソースに対する所有意識が生まれる
- 持続可能性：コミュニティのニーズに合った設計は長期的な使用と影響力を促進する
学習理論に基づく実践ガイド
1. モチベーションと感情
- 自己決定理論(SDT)：能力感、自律性、関係性という3つの心理的ニーズを支援することで、内発的モチベーションを高める
- フロー理論：課題の複雑さと参加者のスキルレベルが一致したとき、最適な「没入」状態が生まれる
2. 学習
- 構成主義：学習は既存の知識と経験に基づいて新しい理解を構築する能動的なプロセスである
- 認知負荷理論：作業記憶は限られた情報を短時間だけ処理できる。内在的負荷（トピックの複雑さ）と外在的負荷（学習環境）のバランスが重要
3. 行動
- 社会的認知理論：学習は他者の観察と模倣、および行動への肯定的強化に対する反応を通じて社会的文脈で行われる
- 計画的行動理論：行動に対する態度、主観的規範、知覚された行動コントロールが行動意図に影響する
実践例
- オンライン学習プラットフォーム：脳卒中の認識向上のためのウェブサイトにゲーミフィケーション要素を追加（スカベンジャーハント方式）
- 学校での対面アクティビティ：消化器系の解剖学を教えるための既存ゲーム（ピクショナリー™）の教育的応用
- コミュニティイベントでのブース：心臓血管系の健康について教えるための参加型アクティビティ（解剖学モデルとパズルを組み合わせた設計）
テクノロジーと将来の方向性
- AR（拡張現実）とVR（仮想現実）：空間的関係の理解を促進する可能性があるが、アクセシビリティの課題もある
- 混合現実(MR)：物理的な骨格に仮想的な筋肉を投影するなど、仮想と物理的環境の間の相互作用
- 人工知能との統合：ユーザーの反応に直接反応してゲーム体験をカスタマイズする
実践への示唆
- シンプルさから始め、徐々に複雑さを増す
- 明確な目標を提供する
- 探求する領域やトピックについて選択肢を提供する
- 現実的なシナリオを使用して関連性を持たせる
- 社会的要素を含める（協力または競争）
- 定期的なフィードバックを提供する
- 多様な学習ニーズに対応するために様々なアプローチを使用する
- 振り返りを促す
- 教育内容と楽しいゲームプレイ要素のバランスを取る
