「スケーリングアップ」学習デザイン

学習分析知識（LAK）コミュニティにおいて予測モデリングに関する重要な進展があった一方で、しばしば無視される要素の一つが学習デザインの役割です。学習デザインは、学習分析を通じて捉えられた成果に対して評価できる目的と教育計画を確立します。しかし、実質的な数のコースの学習デザインと学習管理システム（LMS）の使用および学習成果を関連付ける実証研究は存在しません。本研究では、クラスタ解析および相関分析を用いて、87のモジュールがどのように設計されているか、またそれが（静的および動的な）LMSの行動と学習成果にどのように影響を与えたかを比較しました。私たちの発見は、学術者が「見えない」青写真を心に描いてモジュールを設計しているように思われることを示しています。私たちのクラスタ分析は、構成主義、評価主導、バランスの取れた多様性、社会的構成主義の4つの特徴的な学習デザインパターンを示しました。さらに重要なことに、学習デザイン活動は学生がオンラインでどのように関与するかに強い影響を与えました。最後に、学習デザイン活動は学習成果に影響を与えるようです。特に、モジュールが同化的活動に依存している場合において、影響が見られました。私たちの発見は、学習分析研究者がLMSデータに対する学習デザインの影響を長期的に認識し、後の学術的成果にも影響があることを理解する必要があることを示唆しています。