エビデンスで教育を考えた

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教育用ロボットが開発されつつある。その中心概念、計算思考とは?

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 教育用ロボットは今開発されつつあります。

 

と聞くと、

 

「ロボットに教員が務まるのか?」

 

という疑問や、中には反発なんかの声が上がると思いますが、作られつつあるのは間違い無いですし、それが頓挫することもないかと思います。とは言え「教員」の枠をどこに持っていくかでだいぶ話が変わって来てしまいます。

 

例えば、音声ガイド。

 

これなどは最早おなじみでして、これなんかもひろーく言えば教育用ロボットとも言えなくはないです。

 

 この辺は現場の方でもモメテいるとは思うので、私がここで主張することもありません。大事なのは、「じゃあ、どうする?人は何を教える?」というところです。

 

 特に、プログラミング教育。

 

 これも2020年から導入されることになって、現場教員はあたふたしているのですが、ただプログラミングを打つことだけを教えても仕方がありません。

 

なぜなら、コンピューター自身がプログラミングをする時代が来るからです。

 

そろばんを打つことそのものを教えてもしょうがないのと同じようなことでしょうか。(そろばんの文化的価値や、繰り上がることの視覚化などは大切だと思います。)

 

 毎度前置きが長くなりましたが、そこで今注目されつつあるのが、「計算思考」というもの。

 

計算思考とは、目的もなくプログラミングを打つだけでなく

 

思考スキル、問題解決、その他の持続可能な学習特性

 

の方が大事だよね、という考えのことです。これが2006年ごろに定義されたようです。上の目的で作られた概念ですが、これだとちょっと漠然としてるので、その後に議論が重ねられてました。そして2014年に計算思考は以下の要素に分解されることになったのです。

 

Abstraction(抽象化):不必要な詳細を減らして複雑さに対処する
 
Algorithm(アルゴリズム):プロセスとイベントの順序を特定する
 
Decomposition(分解):複雑なアーティファクト、プロセス、またはシステムをそれらの構成要素に分割する
 
Generalisation(一般化):成果物、プロセス、またはシステム間のパターンと共通点の識別
 
Logical Analysis(論理的分析):ブール論理の適用と解釈
 
Evaluation(評価):体系的に(基準とヒューリスティックを通して)実証された価値判断をする

 

、、、どれも難しい単語ですが、この辺のお話は次回以降深掘りしたいと思います。今日は計算思考とその要素についてのお話でした。それでは!

 

 

 

参考

https://eprints.soton.ac.uk/356481/