Action Mappingアクションマッピング

Cathy MooreによるAction Mapping – A visual approach to training designについて簡単に紹介します。

アクションマッピング

ゴールは知識を増やすことではない。
知識=情報ではない。
クイズを用意すればそれで十分ではない。

ゴールを達成するには、知識だけではなくアクションが必要。

アクションマッピングが必要。

⒈ ゴールを設定する。具体的にxができるようになり、yが得られる。ゴールは測定可能でなければならない→関連あるアクティビティをデザインする、必須のコンテンツを決める、プロジェクトの成功を評価する、あなたの仕事がビジネスをどのようにサポートするかを示す。

ゴールを中心に置く。

⒉  人々が何をする必要があるのかを同定する。(何を知る必要があるかではない!)知識ではなくアクションを!

ゴールの周囲にアクションを配置する。
人々がなぜ必要なアクションを取らないのかを同定する。
何がそれを困難にしているのか?知識?スキル?動機付け?環境(ツール、カルチャー、プロセス、etc)
トレーニングは問題を解決するだろうか?知識、スキルはトレーニングの対象、しかし、動機付け、環境はトレーニングの対象では無い。
人々はなぜそれをしていないのか?

⒊ それぞれのアクションに対して、リアルな練習アクティビティをデザインする。ゴールの周囲に練習アクティビティを配置する。現場での実作業に役立つ練習アクティビティ。

⒋ 人々は何を本当に知っていないといけないのか?それぞれのアクティビティーを完遂するために、人々が持っていないといけない情報を同定する。最小限度の情報に限定する。

情報を練習アクティビティに関連付けて配置する。そのアクティビティーを直接サポートする知識以外は含めないこと。

全ての要素がゴールをサポートすることを確認する。

⒌ 練習アクティビティと情報を一連の流れにまとめる。

アクションマップの利点
焦点を絞った無駄のない教材。
現実的で説得力のあるアクティビティー。
関係のない情報を含まない。
現実的で測定可能な成果が得られる。

以下は投稿者の意見です:すべての教育が、アクションができるようになることが目的ではないので、学習者の特性や、学習目的によっては、知識の獲得とその応用が重要な場合も多いでしょう。ここでは情報と呼んでいて、練習でのアクティビティの際に、その情報があれば、アクションができると考えているので、Cognitive loadが小さいことを前提としているように思えます。(普通の認知能では、Working memoryは5~7つの項目しか保持できないことが示されています。)実際には、記憶していることと、その場で得た情報とを、総合的に用いて何らかのアクションをするので、目的によってAction Mapが、トレーニングの設計に最適だと言えない場合もあるかもしれません。しかし、実習を設計するのであれば、非常に有用と考えられます。予習を前提にするFlipped classroomの場合も有用かもしれません。

文献:
Cathy Moore: Map It: The hands-on guide to strategic training design. 2017, Montesa Press.

Cathry Mooreのウェブサイトはこちら

ASPIREモデル

ASPIREモデルは、ソフトウェア開発では一般的とされているステップを含んでいますが、質の高いヘルスケアデジタルトレーニングをデザインするのにも最適とされているモデルです。簡単にまとめてみました。カリキュラム、学習コース、トレーニング、eラーニングを制作する時にASPIREモデルを考えてみてください。

図 ASPIREモデル(Konstantinidis ST 2021)。

Aims:  ①学習者の特徴、②カバーすべきトピック領域、③学習ゴール
Storyboard:  ステークホルダが協働してアイディアを出し、ストーリーボードを用いて、コンテンツを決め、リソースをデザインする。
Population/Production (Populate 配役 &Produce 制作): アイディアからメディアコンポーネントを作成する。
Integration: メディアコンポーネントを配置、統合して学習リソース(ウェブページ、動画、クイズ、インタラクティブなウェブ等)を制作する。例えば、HTML5が基盤として用いられる。
Release: Virtual learning environment (VLE)、ウェブ、レポジトリーなどで公開する。
Evaluate: トレーニング/学習リソースを評価する。

特徴
Participatory co-design principles デザイン協働参加のプリンシプル (根拠となる学習理論がある。デジタルテクノロジーの使用は、テクノロジーそのものではなく教育学の成果に基づいてリードされるべきである!)テーマによっては共同制作co-creationもありえます。

最初のステップASと最後のステップEで、エンドユーザー、その他のステークホルダの意見、専門的見解expertise、希望、経験を聴くことが強調されています。ただし、必ずしもそれらをそのまま取り入れるわけではありません。

また、プラクティスのコミュニティー形成を重要視する。

ストーリーボードは映画製作で用いられる絵コンテのようなもの。

Evaluationについては、Kirkpatrick Modeが知られている。
Level 1: 質の評価。
Level 2: アウトカムの評価。
Level 3: 行動変容の評価。
Level 4: インパクト(個人、その分野、社会、他への)

Level 1: Reaction: 学習者がトレーニングを自分の仕事と関連深いと思ったか、興味深いと思ったか。有用と思ったかを測定。
Level 2: アLearnig: 学習者がトレーニングプログラムが焦点を定めた知識、スキル(技能)、態度、自信、覚悟を持てたかどうかを測定。
Level 3: Behavior: 学習後の行動の変化を測定し、彼らがトレーニングで学習したことを取り上げ、自分の仕事に適用しているかを見る。
Level 4: Results: 組織のメンバーの支持とアカウンタビリティとともに、目的のアウトカムがトレーニングプログラムの結果としてもたらされたのかを測定する。

eラーニングリソースの制作は普通Contents expertだけではできません。動画やアニメーションの作成、Infographicsの作成など画像関係の制作、ナレーション、クイズなどプログラミング、さまざまなウェブデザイン、コンテンツ制作、データ管理、Leraning Management Systemの維持・管理、ユーザー管理、サーバーのファイル管理、等々はコンテンツエキスパートだけでできる場合は少なく、もしできたとしてもユーザーに訴求できるデザインまではなかなか手が回らないでしょう。

アメリカでは、Instructional Designerが職業として成立しており、彼らからは、コンテンツエキスパートはSMEつまりSubject Matter Expertとして位置づけられています。つまり、学習体験learning experienceをより良いものにして、学習アウトカムを高度に保持できるように、さまざまな工夫を凝らして学習コースあるいはトレーニングをデザインし、制作する役割の人がいます。企業研修の場で活躍することが多いようです。

Subject Matter Expert (SME)と教育学を履修したInstruction Designerとウェブデザインに詳しいICTのエキスパートに利用者が加わって制作したインタラクティブ性を持つ学習リソースは今後のスタンダードになるかもしれません。

学習者がが求めているのは、あるタスクを実行するために必要な知識、スキル、態度を身に着けて、そのタスクを実行できるようになることです。教師は自分の持っている知識をきれいに、面白く・楽しく見せる=プレゼンテーションすることを目的にしただけでは不十分です。知識を活用して、目的のタスクが実行できるようになるにはどうしたらいいかをよく考える必要があります。単なる情報の提供だけでは十分とは言えません。

文献:
Konstantinidis ST, Bamidis PD, Zary N: Digital Innovations in Healthcare Education and Training. 2021, Elsevier Science, Oxford, UK. Amazon

Dratsiou I, Varella A, Stathakarou N, Konstantinidis S, Bamidis P: Supporting Healthcare Integration of Refugees Exploiting Reusable Learning Objects: The ASPIRE Framework. Stud Health Technol Inform 2021;281:565-569. doi: 10.3233/SHTI210234 PMID: 34042639

Carver R. Theory for practice: a framework for thinking about experiential education. J Exp Edu. 1996;19: 8– 13.

Wenger E. Communities of practice: learning, meaning and identity. Cambridge, UK: Cambridge University Press; 1998.

Clark RC, Mayer REE. Learning and the science of instruction. San Francisco: Jossey-Bass; 2003. 8. Mayer RE. The Cambridge handbook

Mayer RE. The Cambridge handbook of multimedia learning. New York: Cambridge University Press; 2005.

Ng JY. Combining Peyton’s four-step approach and Gagné’s instructional model in teaching slit-lamp examination. Perspect Med Educ 2014;3( 6): 480– 5.

Laurillard D. Rethinking university teaching: a conversational framework for the effective use of learning technologies. London: Routledge Falmer; 2002.

Windle R, Wharrad HJ. Reusable learning objects in health care education. In: Bromage A, Clouder L, Gordon F, Thistlewaite J, eds. Interprofessional e-learning and collaborative work: practices and technologies. USA: IGI Global; 2010.

JISC Quality considerations 2016 :
Open Educational Resources (OERs)のQuality
Accuracy
Reputation of author/institution
Standard of technical production
Accessibility
Fitness for purpose

Kirkpatrick JD, Kirkpatrick WK: Kirkpatrick’s four levels of training evaluation. 2016, ATD Press, USA.2016.

The Kirkpatrick Model .

Hughes A: eLearning Development And The Role Of SMEs.

AHRQのEvidenceNOW Projects

EvidenceNOW は、アメリカAgency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)医療研究品質局 のイニシアチブのひとつです。2022年4月9日の時点で、EvidenceNOW Projectsとして、Advancing Heart Health, Managing Unhealthy Alcohol Use, Building State Capacity, Managing Urinary Incontinenceの5つがあるようです。
説明には、”EvidenceNOWイニシアチブは、米国のプライマリーケアシステムを活性化するためのAHRQのソリューションの1つで、プライマリーケア診療所が最新のエビデンスを実践し、質向上のための能力を向上できるよう、外部支援のモデルを使用しています。EvidenceNOWモデルは、中小規模の診療所がワークフローの最適化、電子カルテの有効活用、ケアの質と患者アウトカムの向上に不可欠なその他のタスクの管理を行うために、外部の診療所コーチまたはファシリテーターなどの外部サポートを利用します。ここ数十年、プライマリーケア診療所は、医療システムの断片化、患者のニーズを満たすためのリソース不足、そして質の向上(QI)を支援するインフラへのアクセス制限によって妨げられてきました。AHRQは、これらの課題に対応するためにEvidenceNOWを開発しました。”とあります。

不健康なアルコール使用の管理Managing Unhealthy Alcohol UseのSolutionの箇所を見ると、以下の様に解説されています。
”2019年、AHRQはEvidenceNOWを立ち上げました。Managing Unhealthy Alcohol Use Initiativeを立ち上げ、そのエビデンスについての認識を高め、以下の実施を支援しています。
・不健康なアルコール使用のスクリーニング。
・不健康なアルコール使用に対するスクリーニング。スクリーニングで陽性となった人に対する簡単な介入と治療への紹介。
・アルコール使用障害と診断された人々に対する薬物療法。
AHRQは、プライマリーケアを改善するためにEvidenceNOWモデルの外部支援を利用する6つの助成団体に資金を提供しました。この外部支援の一環として、助成対象者は、不健康なアルコール使用のスクリーニングと治療に関するエビデンスに基づく実践を、全米の約750のプライマリケア診療所に普及させ、実施するために、プラクティスファシリテーションを利用することにしています。さらに、AHRQは、助成対象者間の影響を把握し、有用な臨床ツールの特定や共有ピアツーピアの学習のための学習コミュニティの創設を通じて、助成対象者の活動を支援するための契約者に資金を提供しました。”

単なる情報の提供、ガイダンスの提示などではなく、外部支援のモデルを用い、プラクティスファシリテーターによるプラクティスファシリテーションpractice facillitationを行うというところが非常に重要だと思います。実践の促進です。

”プラクティスファシリテーションは、プライマリケア診療所における改善を支援するためのアプローチで、継続的な改善のための組織能力の構築に重点を置いています。プラクティスファシリテーターは、特別な訓練を受けた人たちで、プライマリケア診療所と協力して、患者のアウトカムを改善するために有意義な変化をもたらすために活動します。プラクティスファシリテーションは、EvidenceNOWモデルの中心的かつ統一的な戦略です。”

品質向上能力構築のための診療ファシリテーションの利点として:
1. 臨床エビデンスの実装 implementation
2. リソースへの接続

3. EHR使用の最適化
4. 品質向上のためのデータ活用
5. 混乱への対処

の5つが挙げられています。

Bloom’s Taxonomy

学習目標を設定する際に、単純な知識やスキルからより複雑なものへと分類することができます。その分類を表すのにタキソノミーTaxonomy(分類学)という用語が使われています。Bloom’s TaxonomyとSOLO Taxonomyが広く使われていると思います。SOLO Taxonomyについては、以前このブログでも紹介しました。(SOLOはStructure of Observed Learning Outcomesです。)

Bloom’s Taxonomyの現在のバージョンでは、remember – understand – apply – analyze – evaluate – create 記憶する – 理解する – 応用する(適用する) – 分析する – 評価する – 創造すると6段階に分類されています。(Vanderbilt UniversityのCenter for TeachingのBloom’s Taxonomyのページを参照)。

Understand理解するは下から二番目のレベルですが、Explain ideas or concepts: Classify, describe, discuss, explain, identify, locate, recognize, report, select, translateとなっています。つまり、考えや概念を説明する:分類する、記述する、議論する、説明する、同定する、探し出す、認識する、報告する、選択する、翻訳する、です。

Armstrong, P. (2010). Bloom’s Taxonomy. Vanderbilt University Center for Teaching. Retrieved [2022.04.04] from https://cft.vanderbilt.edu/guides-sub-pages/blooms-taxonomy/
  1. Create 創造する – 新しいあるいはオリジナルの作品を作る:デザインする、組み立てる、構築する、推測する、開発する、策定する、著作する、調査・研究する
  2. Evaluate評価する – 立場あるいは決定を正当化する:吟味する、主張する、防御する、判断する、選択する、サポートする、価値を図る、批判する、重さをはかる
  3. Analyze 分析する – さまざまな考え(アイディア)をつなげる:鑑別する、整理する、関連付ける、比較する、区別する、検査する、実験する、質問する、テスト(試験)する
  4. Apply応用する – 新しい状況で情報を用いる:実行する、実装する、解決する、用いる、デモンストレーションする、解釈する、操作する、スケジュールを管理する、スケッチする
  5. Understand理解する – 考え、概念を説明する:分類する、記述する、議論する、説明する、同定する、見つけ出す、認識する、報告する、選択する、翻訳する
  6. Remember記憶する – 事実と基本的概念を思い出す:定義する、複製する、列挙する(リストアップ)、記憶する、繰り返す、述べる

カリキュラムあるいは学習プログラムを開発する際には、Taxonomyの理解が必要です。