【出力結果のイメージ】
- 情報収集段階：課題設定後、必要なデータ種類（数値、意見、文献など）を特定し、書籍やウェブ、インタビュー等の手法で多様な情報を収集します。
- 情報整理・分析：集めたデータを分類・比較・グラフ化し、関連性や因果関係を探るステップ。誤った情報や偏りを避けるための検証も重視されます。
- 問題解決への応用：分析結果をもとに解決策を提案。グループ討論や発表を通じてフィードバックを得て、改善を図るサイクルを回します。
- 指導者の役割：学習進行の管理、情報収集のサポート、データ活用のスキル指導や振り返りの促進など、効果的な学習環境の整備が含まれます。
これにより、学生は実社会の課題に対し主体的に情報を活用しながら解決策を導き出す力を育成できます。教員は数理・データサイエンス教育と連携させることで、より実践的な能力付与が可能です。
- 教育関係者や教員で、PBL導入やデータ活用に興味がある人
- 学生や学習者の主体的な問題解決力を伸ばしたい指導者
- 教育データ分析や学習支援システム開発に関わる研究者・実務者
以下のプロンプトは、課題解決型学習においてデータを効果的に活用する方法を明確に示し、教育現場での実践や教材作成、効率的な学習支援に役立てるためのChatGPT入力例です。
“課題解決型学習（PBL）でのデータ収集・整理・分析の効果的なステップと活用例を教育者向けに解説してください。学生が主体的に情報を収集し、データを活用して問題解決を行うまでの具体的な方法や注意点も含めて紹介してください。”
【出力結果のイメージ】
- 情報収集段階：課題設定後、必要なデータ種類（数値、意見、文献など）を特定し、書籍やウェブ、インタビュー等の手法で多様な情報を収集します。
- 情報整理・分析：集めたデータを分類・比較・グラフ化し、関連性や因果関係を探るステップ。誤った情報や偏りを避けるための検証も重視されます。
- 問題解決への応用：分析結果をもとに解決策を提案。グループ討論や発表を通じてフィードバックを得て、改善を図るサイクルを回します。
- 指導者の役割：学習進行の管理、情報収集のサポート、データ活用のスキル指導や振り返りの促進など、効果的な学習環境の整備が含まれます。
これにより、学生は実社会の課題に対し主体的に情報を活用しながら解決策を導き出す力を育成できます。教員は数理・データサイエンス教育と連携させることで、より実践的な能力付与が可能です。
