- 著者
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間辺 広樹
兼宗 進
並木 美太郎
- 出版者
- 情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.54, no.1, pp.14-23, 2013-01-15
コンピュータサイエンスアンプラグド(以下CSアンプラグド)は情報科学の教育に有効であることが知られているが,高校の授業用に作られたものではないことから,授業で利用する際は工夫が必要になる.本研究では,今まで十分な検証が行われていなかったソートのアルゴリズムの学習を題材に,オリジナルのCSアンプラグドで扱われている「天秤を用いたグループ学習」という形態に着目し,天秤より短時間で実習を行える「画面上の模擬天秤」の利用と,より集中して実習に取り組める「個人学習」を取り入れたときの学習効果を,CSアンプラグドを用いない座学の授業を含めて評価した.アルゴリズムを自分で発見する学習は生徒同士で議論できるグループ学習が適していると考えられるが,アルゴリズムを理解する学習は個人でじっくりと考えられる個人学習が適している可能性がある.また,グループでは具体物である天秤を操作した方が議論が活発に行え,個人学習には操作の負担の小さい模擬天秤が適しているのではないかと考えた.そこで,実施条件の異なる6パターンの授業を行った.その結果,自分でアルゴリズムを発見する実習ではグループ学習と個人学習に差異は見られなかった.また,学習したアルゴリズムを自分で試しながら定着させる実習では,グループ学習と比較して個人学習の理解度が高く,特に画面上の模擬天秤を利用したときの理解度が高かった.その差異の理由を検証したところ,アルゴリズムを実習で確認する回数が多いほど理解度が高いことを確認できた.Computer Science Unplugged (CSU) is effective in teaching of information science. However, CSU is not originaly developed for high school lessons. Therefore, in order to adopt it in a classroom, a few improvements are required. In this research, we focus on "group learning with balance scale" for understanding sort algorithms, which had not been verified enough. We evaluate the learning effects of the use of "virtual balance scale in computer" which can shorten training time, and the adoption of "individual seatwork" which can motivate students to study with concentration. Our hypothesis is following: In the group learning, students can discuss each other. So, it is suitable for discovering algorithms. In the individual seatwork, each student can think deeply. So it is suitable for understanding algorithms. For the group learning, the 'real' balance scale is suitable for activating debates. For the individual seatwork, the 'virtual' balance scale is suitable for reducing the load of operations. We practiced six pattern lessons under different execution conditions. As a result, we found no difference between group learning and individual seatwork in the exercise to discover algorithms. And, we found that student's individual understanding was higher than that in group learning, especially in using virtual balance scales. By investigating the reason of the difference, we recognized that a student's understanding depends on how often he or she practices the algorithms.