構成主義的学習アプローチに基づく教育スキルプログラムの指導設計と実施

講師とは、学部教育を修了した後、大学院教育を通じて同じまたは異なる分野を専門とし、大学に勤務する人のことです。 講師の主な責任は、教育、研究、リーダーシップ、社会奉仕です。

トレーニングスキルプログラムには、成人教育と成人学習者の特性、教育の基本概念、指導方法と技術、指導技術、コミュニケーションスキル、カリキュラム開発、実施と評価が含まれており、参加者のトレーニングスキルを向上させることを目的としています。

カリキュラム開発の過程でインストラクショナルデザインモデルを利用することをお勧めします。 カリキュラムの設計には、学習者の知識とスキルに望ましい変化をもたらすための指導方法を決定することが含まれます。 本研究で作成するカリキュラムは、インストラクショナルデザインモデルの中でも広く知られ、構成主義理論の影響を受けたDick, Carey and Carey (DCC)インストラクショナルデザインモデルに基づいています。 2005 年に、Sweetin はモデルの段階を設計、分析、開発、評価に分類しました。

構成主義は知識と学習に関する理論です。 この理論は知識をゼロから構築することに基づいています。 この研究の授業計画は、1960 年代に Roger Bybee によって開発された、最も好ましい構成主義モデルである 5E モデルに基づいています。 5E モデルは、参加・参入、探索、説明、精緻化、評価の各段階で構成されています。

米国とカナダの看護博士課程のカリキュラムをレビューしたところ、教育スキルを授けるコースが不十分またはまったくないことが示されており、この問題への注目が集まっています。 看護学科で働く講師を対象に実施した調査では、参加者の半数が教育スキルに関する研修を受けており、ほぼ全員が形成教育は義務化されるべきだと考えていることが判明した。 EycanとUlupınarの研究（2021年）では、看護部門で働くインストラクターの半数が遠隔教育インストラクタートレーニングを受けており、その半数以上がこのテーマに関するトレーニングを必要としていることが判明しました。 アクら。 (2021) は、オンライン遠隔教育トレーナートレーニングプログラムが参加者の自己効力感と利益の認識にプラスの影響を与えたことを発見しました。

教えることは講師の主な責任の一つです。 教員は、大学院教育中および教員に就任した後、指導スキルを向上させるための研修を受ける必要があります。 この研究では、構成主義学習アプローチに基づいて教育スキル プログラムを設計し、実装することを目的としています。 トレーニング プログラムの設計は、インストラクショナル デザイン モデルの中で広く知られ、構成主義理論の影響を受けた Dick, Carey and Carey (DCC) インストラクショナル デザイン モデルに基づいています。 研修スキル研修プログラムは、成人教育を考慮し、学習者中心に実施されることを目指しています。 この研究では、トレーニング計画は、文献で効果的であることが証明され、広く使用されている構成主義学習アプローチ 5E モデルに基づいています。 研修プログラムは、異なる都市に住む講師と連絡を取り、共通の時間を作るために遠隔教育で実施されます。

研究の目的:

本研究は、看護教育を行う部門に勤務する教員の教育スキル向上を目的とした遠隔教育プログラムの開発を目的とする。 教育スキルの研修は、異なる都市に住む講師に連絡し、共通の時間を作るために遠隔教育で実施されます。 トレーニング プログラムは、Dick、Carey、Carey のインストラクショナル デザイン モデルに基づいて作成されます。 授業計画は、構成主義学習アプローチ 5E モデルに基づいて行われます。 研究の結果、看護文献に5Eモデルに基づく教育スキルの遠隔教育プログラムを提供することを目的としています。 開発する教育プログラムに最小限の編集を加えることで、高等教育の他の学部でも応用できると考えられます。

研究のデザイン:

この研究は混合法デザインです。 研究の最初の部分は、1 グループの事前テストと事後テストを行う準実験型の定量的デザインで計画されました。 研究の第 2 部は、定性的設計と現象学的タイプで計画されました。

仮説：

H1: 構成主義的学習アプローチに基づく教育スキルプログラムに参加した看護師講師の教育スキルスケールの平均点は、理論研修後3か月の方が研修前よりも高くなっています。

H2: 構成主義的な学習アプローチに基づいた教育スキル プログラムは、効果的なトレーニング プログラムです。

研究上の質問:

トレーニング後、トレーニングスキルスケールにおける教員の平均スコアは上昇しましたか? インストラクターのトレーニングスキルに影響を与える要因は何ですか? トレーニングの実践段階で行われたプレゼンテーションの評価に、自己、同僚、教育者による大きな違いはありますか? 研修プログラムについて参加者の感想はどうですか？ このプログラムは参加者の教育スキルにどのような貢献をしていますか?

参加者：

研究の対象者は、トルコの大学の看護学科で働く講師で構成されます。 講師の中では研究補助者が優先されます。 サンプルサイズの決定にあたっては、看護師講師の教育スキルを調査した研究における平均値と標準偏差を使用して計算しました。 サンプル計算にはGPOWER 3.1パッケージプログラムを使用しました。 GPOWER 分析によると、検定の検出力 (1-β) = 0.80 を保証する最小サンプル サイズは、タイプ 1 の誤差範囲 (α) 0.05 を考慮して 27 と決定されました。

サンプリングの包含基準:

看護学科卒業。 看護学科の修士課程または博士課程に在籍または卒業していること。

看護学科で講師として勤務することになります。 研究では、看護部門の研究助手として働く人が優先されます。

看護学科の講師として最長2年勤務している方を優先します。

看護学科で理論コース、実験コース、または応用コースを受講し、継続して受講している人が優先されます。

研究の定性的な部分では、トレーニングプログラムを完了し、インタビューへの参加を志願した人々の中から無作為に選ばれたグループに対して、個別に詳細なインタビューを実施することが計画されました。

サンプリング除外基準:

教員になること、看護学位を持たないこと、看護学科以外の大学院教育を受けていること

データ収集：

研究の定量的な部分で使用されるフォームは以下にリストされています。 情報フォーム: このフォームは、研究者が関連文献を検討して作成したものです。

教育スキル尺度: チャイルとウルピナルによって開発された尺度 (2021) は、合計 38 項目で構成され、5 段階のリッカート尺度 (1. 決してしない、2. まれに/時々、3. 時々/時々、4. 頻繁に/頻繁に、5. 常に)。 スケール内のすべてのステートメントは肯定的です。 スケール内の各項目には 1 ～ 5 のスコアが付けられます。 最小スコアは 38 で、最大スコアは 190 です。 トレーニングスキルスケールから得られるスコアが高いほど、トレーニングスキルの使用頻度が高いと判断されました。 スケールのクロンバック アルファ係数は 0.93 と決定されました。

構成主義学習環境の評価尺度: 2010 年に Arkün と Aşkar によって開発された尺度は、7 段階のリッカート尺度 (1 は強く反対、7 は強く同意) です。 この尺度は 28 の項目と 6 つの要素で構成されています。生徒中心、考えさせられる、協力的、生活関連、指導と評価を一緒に行う、さまざまな視点を提供するというものです。

プレゼンテーション評価フォーム：「プレゼンテーション評価フォーム」は、研修の実践段階で行われるプレゼンテーションを評価するために研究者によって作成されました。 フォームは10項目で構成されています。 フォームはルーブリックとして作成されました。 各項目は「できていない」0点、「不十分」1点、「改善が必要」2点、「適切」3点で採点されます。参加者はフォームから0点から30点までのスコアを取得できます。 フォームから得られるスコアが高いほど、より高いプレゼンテーションスキルが認められます。

研究の定性的な部分で使用されるフォームは以下にリストされています。 研究の質的側面では、無作為に選ばれた参加者のグループに対して個別に詳細なインタビューが実施され、トレーニング プログラムに関する意見やトレーニング プログラムに関連する成果が得られます。 インタビューでは半構造化インタビューフォームが使用され、フォームの草稿は研究者が関連文献を調べて作成しました。

データ収集方法:

研究の定量的な部分では、データは Google フォームを使用してオンラインで収集され、研究の定性的な部分では、オンライン Zoom などのプラットフォームでデータが収集されます。

倫理的配慮：

この研究に対する倫理委員会の許可は、2023年4月28日付け、番号2023/09の理事会決定によりイスタンブール・アレル大学倫理委員会から得られた。 研究で使用するスケールの使用許可は、スケールを開発した研究者から得ています。 データはオンラインで収集されます。 したがって、どの機関からも許可は得られていません。 参加者には、研究の目的とプロセスを説明したインフォームドコンセントフォームが送信されます。 同意した参加者は研究に参加します。

データ分析：

研究の定量的な部分では、データの分析は社会科学統計パッケージ (SPSS) 24.0 Windows プログラムで評価され、分析では統計的有意性の値が p<0.05 として受け入れられます。 データの分析には適切な統計分析が使用されます。

研究の定性的な部分では、テーマ分析手法を使用してデータを分析することが計画されています。

この研究は博士論文です。