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ディスカッションのパフォーマンスと分析の表示

Note

このドキュメントは、AIを活用した機械翻訳によって翻訳されました。翻訳は現状のまま提供されており、その正確性については一切保証いたしません。このコンテンツの英語版が公式かつ信頼できる情報源です。

学生の報告によると、オンラインコースへの満足度は教員の存在感に関係しています。ディスカッションは、学生をコースに引き込む簡単な方法です。ディスカッションは、コミュニケーションを広げ、グループ内および教員との強いつながりを育みます。

ディスカッションのアクティビティを追加するときは、次のような目標があるかもしれません:

  • 参加を促す

  • 学生のエンゲージメントを高める

  • すべての返信を読む

  • 成績を割り当てる

学生の数が多いと、これらの目標を実現するのは難しくなります。ディスカッションが多いコースや、ディスカッションへの参加が多いコースでは、学生の参加状況を測定したり、詳細な情報を収集したりできない場合があります。教員の中には、詳細に採点する代わりに、完了に対して点数を与える人もいます。Blackboard LMSのディスカッション分析により採点が簡単になり、学生との交流により多くの時間を割くことができます。

ディスカッション分析では、複数の指標を使用して各学生のディスカッションへの参加状況を詳しく確認できます。これらのパフォーマンスに基づくインサイトにより、支援が必要な学生や、参加状況が通常の範囲から外れている学生がわかります。ディスカッション分析アルゴリズムは学生のコンテンツに焦点を当て、参加状況の評価に役立つ詳細を提供します。ワード数のカウントを自動化し、文章の有意性を評価する機能を導入しました。

ディスカッション分析指標を採点の唯一のガイドラインとしないようにしてください。ディスカッション分析アルゴリズムは、判断の参考にするためのものですが、学生の回答を読むことの代わりにはなりません。

注記

個人レベルのディスカッション分析は採点済みの掲示板に対してのみ表示されます。

教員と採点者にのみディスカッション分析が表示されます。

ディスカッション分析が作成される前に、少なくとも1つの掲示板を採点する必要があります。ディスカッション分析は、アクティブな掲示板については夜間に更新されます。指定の日に掲示板の新しいアクティビティがなければ、データは更新されません。学生が4か月以内に参加していれば、[ディスカッション分析]パネルでデータを見ることができます。

動画:ディスカッション分析パネル

次のナレーション入りの動画は、このページに含まれる情報の一部を視覚的・聴覚的に表現したものです。動画で描かれている内容の詳細な説明については、Vimeoで動画を開いてください。

クラスレベルのディスカッション分析と学生アクティビティへのアクセス

ディスカッションのページで[学生アクティビティ]タブを選択すると、クラス全体のディスカッション分析にアクセスできます。ディスカッションのその他のオプションメニューで学生アクティビティを選択して、[コースコンテンツ]ページからディスカッション分析にアクセスすることもできます。

[その他のオプション]メニュー内の[学生アクティビティ]オプションが青い枠で強調表示されている[コースコンテンツ]ページの画像。

グループディスカッションの場合は、グループごとに情報が表示され、上部の[グループ]メニューから表示するグループを選択できます。

クラスレベルの学生アクティビティタブの画像

[学生アクティビティ]ページには、クラスのディスカッションへの参加状況の概要が表示されます。以下を確認できます:

  • クラス全体のうちアクティブな学生の数

  • 学生あたりの平均投稿数

  • 平均ワード数

  • ディスカッションの平均成績

  • 参加した学生の割合

  • ディスカッションを開いた学生の割合

参加していない学生を表示するセクションがあります。ここで名前を選択して参加についてのメッセージを送信するか、右側の封筒アイコンを選択して非参加者のグループ全体にメッセージを送信できます。

最も返信の多い回答が表示されるため、学生が最も反応した回答を確認できます。回答を選択すると、ディスカッションのスレッドに直接移動します。

トップ参加者がページに表示されます。学生を選択すると、その学生の個別のディスカッション分析ページに移動します。

個人レベルのディスカッション分析の使用

ディスカッションのページで[成績と参加]タブを選択すると、個別のディスカッション分析が表示されます。学生の名前を選択すると、その学生のディスカッション分析に移動します。

ディスカッションの[成績と参加]タブの画像

上部の[次へ]または[前へ]の矢印を選択すると、別の学生のディスカッション分析に移動できます。また、このページから採点やフィードバックを行うこともできます。

Carla Mullerという学生のディスカッションページの画像。他の学生のディスカッションを表示する矢印と、採点とフィードバックのオプションが強調表示されています

また、[学生の概要]の[成績]タブでディスカッションを選択して、個別のディスカッション分析にアクセスすることもできます。学生の概要機能の詳細については、学生の概要を参照してください。

ディスカッションのタイトルが強調表示されている[学生の概要]の画像

ディスカッションの[学生アクティビティ]タブに表示されているトップ参加者の個別のディスカッション分析に直接移動できます。

ディスカッションの詳細の確認

ディスカッション分析の指標と一緒に、学生の参加状況の概要を確認できます。概要には、学生の回答数、返信数、平均ワード数がクラス平均と比較して表示されます。

ディスカッション投稿の詳細ページの画像

ディスカッション分析の指標の種類について

ディスカッション分析を使用すると、学生がディスカッションにどのように参加しているかを詳しく確認できます。ディスカッションを採点する際に、これらの指標を成績の決定に役立てることができます:

  • 実質的な投稿:ディスカッションの発展に貢献する回答と返信の数。

  • 文の複雑さ:学生の投稿の平均的な読みやすさの学年レベル。

  • 語彙の多様性:内容語と機能語の数。内容語は学生のアイデアを支え、機能語は適切な文法を支えます。

  • 批判的思考レベル:学生の投稿全体における、批判的思考を示す単語やフレーズの割合。

  • 単語のバリエーション:学生の回答と返信に含まれる固有の単語の割合。

  • ディスカッションの詳細:各学生の回答数、返信数、平均ワード数とクラス平均

新しい投稿や返信の背景は紫色になります。

実質的な投稿

実質的な投稿とは、ディスカッションの発展に貢献する回答または返信の数です。ディスカッション分析では、ワード数と単語の多様さに基づいて、投稿が実質的かどうかを計算します。

実質的な投稿には、学生の立場を確立または裏付ける文や、考え抜かれた質問が含まれます。これらの投稿は、批判的思考や高度な文章構成も示しています。

実質的でない投稿は、短かったり内容が不十分だったりする場合があります。たとえば、ディスカッションのプロンプトに対する単純な「はい」や「いいえ」の返信は実質的ではありません。回答や返信を実質的なものにするには、学生は答えを掘り下げ、自分の立場を説明する必要があります。

赤い背景で表示された、投稿に対する学生の1語の返信と、その下に緑の背景で表示された2文からなる学生の投稿の画像

実質的な投稿は緑色、実質的でない投稿は赤色で強調表示されます。学生の実質的な投稿の総数を確認し、クラス平均と比較できます。実質的な投稿の数から、学生が実質的でない返信をするのではなく、どの程度積極的にディスカッションに参加しているかを測ることができます。

文の複雑さ

文の複雑さは、各回答の文、単語、音節の数によって測定されます。単語の複雑さと、単語が使用される頻度を確認します。この測定は、Flesch-Kincaidと呼ばれる言語学的基準です。各学生の投稿全体の複雑さは、米国の教育制度の基準で測定された1年生から16年生までの学年レベルで表されます。Flesch-Kincaidの学年レベルが10のコンテンツは、10年生が容易に理解できるはずです。

たとえば、いくつかの複雑な文を使用して投稿に返信する学生は、Flesch-Kincaidの学年レベルが高くなります。

段落形式で高度な語彙を使用した長い返信があり、文の複雑さが15年生レベルの学生のディスカッションページの画像

これに対し、簡単な構文の短い文を2つ使用して返信する学生は、Flesch-Kincaidの学年レベルが低くなります。

文の長さは、単語の長さよりも重視されます。簡単な語彙を使った長い文は、高度な語彙を使った短い文よりもFlesch-Kincaidの学年レベルで高いスコアになる場合があります。Flesch-Kincaidの学年レベルは、学生がディスカッションにどれだけの労力を費やしているかの概要として使用できます。ただし、採点を決定する前に、学生の投稿の実際の内容を確認する必要があります。

たとえば、次の文のFlesch-Kincaidの学年レベルは8年生です:

When I entered the room, I immediately went to the dinner table and ate my dinner.(部屋に入るとすぐに食卓に行き、夕食を食べました。)

一方、次の文のFlesch-Kincaidの学年レベルは7年生です:

I satiated my hunger with a fulsome repast.(豊かな食事で空腹を満たしました。)

Flesch-Kincaidの学年レベルの計算式の詳細については、Readability FormulasのWebサイトを参照してください。

語彙の多様性

語彙の多様性は、学生が機能語と比較して内容語をどれだけ使用しているかに基づいて、学生の投稿や返信の内容の充実度を計算します。内容語は意味やアイデアを伝えるものであり、機能語は正しい文法で文を成り立たせるものです。前置詞、接続詞、代名詞、冠詞は機能語です。

機能語は学生の回答をまとめる接着剤と考えてください。機能語自体には実質的な意味は含まれていない可能性があります。内容語は、プロンプトに対する学生の感情や考えを表します。

語彙の多様性の単語数が強調表示されている学生のディスカッションページの画像

上の例で、Camiは内容語よりも機能語の方が多い複数の文章で回答しています。Camiの回答:

キムに同意します。鳥は生きている恐竜です。恐竜はジュラ紀に誕生し、非鳥類の仲間とともに繁栄しました。私たちが鳥をまったく別の種だと認識する唯一の理由は、鳥が生き残った恐竜だからです。

恐竜、鳥、ジュラ紀は内容語です。「in the」や「as a」など、アイデアをつなぐために使われる語句は、語彙の多様性としてカウントされません。

批判的思考

批判的思考は、学生の投稿全体のうち、批判的思考を示す単語やフレーズの数を割合として測定します。12種類の辞書を使用して単語を特定し、それらの単語は批判的思考の重み付けされたカテゴリのいずれかに分類されます:

  • 立場を論じる

  • 不同意

  • 論評を述べる

  • 同意

  • 交渉

  • 評価

  • 立場を表明する

  • 仮説

  • 経験を述べる

  • 文献を引用する

批判的思考の測定方法

学生の回答で使用された、12種類の辞書の各カテゴリの単語と語句が組み合わされ、重み付けされます。不同意は同意よりも重く重み付けされます。

批判的思考は、各学生のスコアをクラス平均と比較して視覚的に表示されます。批判的思考のレベルが平均を上回る学生は、Flesch-Kincaidの学年レベルや語彙の多様性など、ディスカッション分析の他の領域でも高いスコアを獲得する傾向があります。

ディスカッション分析のスコアとグラフの画像

批判的思考のレベルに影響する要因:

  • 実証的研究によると、同意するよりも同意しないほうが、批判的思考のレベルが高いことがわかっています。ディスカッションでは、「私はジョンに同意します」という発言のスコアは0.113で、「私はジョンに同意しません」という発言のスコアは0.260になります。

  • 学生が文章を要約するだけで意見や主張を加えない場合、立場を論じた学生よりもスコアが低くなります。

  • 学生が文献を引用した場合、仮説を立てた学生よりもスコアが低くなります。

単語のバリエーション

単語のバリエーションは、学生の回答に含まれる固有の単語の数を割合として測定します。固有の単語の割合が高いほど、学生の回答に複数のアイデアが含まれ、立場を十分に裏付けていることを示している可能性があります。また、学生がクラスメートに他の視点について考えるよう働きかけていることを示す場合もあります。

クラス平均48%に対して、学生の単語のバリエーションが46.58%であることを示すディスカッションページの画像

学生の割合をクラス平均と比較できます。

ディスカッション分析を非表示にする

ディスカッション分析を非表示にするには、メニューを開き、ディスカッション分析を非表示を選択します。

[その他のオプション]メニューが展開され、[ディスカッション分析を非表示]が強調表示されているディスカッション投稿の画像