# 番組紹介 おはようございます。振り返りコーチの富田陽介です。 このチャンネルは、あなたの人生を豊かにする振り返り、 この振り返りに、より楽しく気軽に取り組むためのヒントについてお話ししています。 # 本編 はい、今日は水曜日ですので、週刊課の話をしていきたいと思います。 頭では続けたいと思っているけれども、なかなか週刊として定着しない。 この行動、いつも続ける行動にしていきたいんだけどな、ということにお悩みの方に参考にしていただきたい情報。 毎週水曜日に配信していますので、もしこういった情報にご興味の方は、先週以前の水曜日の放送、パックナンバーもお楽しみください。 はい、今日お伝えしていくのは、週刊課の中でも特に振り返りの週刊課に関連するもの。 振り返りの技術のチャンネルですので、やはり振り返りを週刊課するには、ということでお伝えしていきたいと思うんですけれども、 振り返りというのは、ある種の学習行動、学ぶ行動とも言えますので、 今日は、この学習行動の週刊課に関する最新の研究、こんな情報を共有していきたいと思います。 今日共有するのは本当に最新の研究で、どれぐらい新しいかというと、この論文が出たのは2025年の6月ということで先月ですね。 それぐらい新しい研究結果なんですけれども、中国の大学の研究者の方によって発表された論文のタイトルが SRL Agent Enhancing Self-Regulated Learning Skills Through Gamification and LLM Assistanceというタイトルです。 いきなり長い現代をそのまま読みましたけれども、SRL Agent、これは後ほど説明しますけれども、 SRL Agentというものを使って、自己調整学習スキルの向上を確認した。 何によってかというと、ゲーミフィケーションとLLMのアシスト。 LLMというのは、最近よく生成AIという言葉の中でも出てきますけれども、大規模言語モデルというやつですね。 ざっくり論文のタイトルをもう一度読み直すと、ゲーミフィケーション、ゲーム化とLLM、AIのアシストによって 自己調整学習スキルが向上する。こんな論文のタイトルになっています。 自己調整学習スキルという言葉が出てきていますので、これについても補足していますと、自己調整学習、 これは昨今、よく自律的な学習、能動的な、自発的な学習という文脈でよく出てくる言葉で、 自分自身で自発的に学習計画を立てたり、モチベーション、動機を維持、向上させたり、 あるいは時間管理をしっかりと行ったり、こういった学習における自分自身のコントロールをしっかりできるようにしていく。 自分自身を調整しながら学習していく。 こんな意味合いで自己調整学習という言葉が使われるんですね。 少し硬い表現をすると、この自己調整学習という言葉は心理学者のバリー・ジンマーマンさんという方がですね、 自己調整を行う3段階というものを提唱されていまして、 なんかよく出てきますね、この3段階というのが私の放送では。 はい、ここでもまた別の3段階が出てくるわけですけれども、 自己調整の3段階の1つ目は予見の段階。 これは目標設定だとか、どのように学習していくか、 学習アプローチを考える段階、これが予見段階。 そして2つ目が遂行段階。 これは学習活動そのものに参加するという段階ですね。 そして最後が自己調査、まさしく振り返りですね。 学習経験を振り返って評価する段階。 学習を計画して実行して振り返る。 自己調整学習はこの3段階からなる。 こんな提唱もされていたりします。 さてちょっと専門的な話が続いてしまっていますが、 これが振り返りの習慣化の何の役に立つの?という話で気になっておられる方も多いと思います。 今日お話しするのは、冒頭に申し上げたゲーミフィケーションとLLM、 大規模言語モデルによってこの自己調整学習スキルが向上した事例。 これが研究結果として発表されているという話でした。 どんな実験だったかというと、とある大学で 学習環境をメタバース上、 バーチャル空間上というやつですね。 この実験ではマインクラフトの世界が使われたそうですけれども、 マインクラフト上に構築された世界での学習環境というものを作って、そこでクエストベース、 学習の進行をサポートするためのタスクに分割されたクエスト。 これをやったら次はこれをやってという、最近のゲームではよくあるものなんですけれども、 ゲームから課題を与えられて、それをこなしていくと報酬が与えられるというようなシステムですね。 こういったクエストベースのタスク管理システムと、そしてLLM、 生成AIによる学習者に対する個別化されたフィードバック、コメント、 こういったものを送っていくことで、 学生の自己調整学習スキルが向上した。 こういったことを確認されたという報告になっています。 この論文の中では、自己調整学習スキルの変化、 影響というところに対する様々な角度からの実験結果を紹介しているんですけれども、 特にご紹介しておきたいのが、LLM、大規模言語モデルによる学習者に対するフィードバック。 これが学習者のエンゲージメント、つまり習慣化ですね。 システムに対する信頼性、そしてもっと使いたいと思える動機づけというところになるかと思いますけれども、 ここにプラスの影響を与える可能性というものが示唆されているんですね。 これはどういうことかということで、ちょっと自分ごとにして置き換えてみたいんですけれども、 この放送をお聞きいただけているあなたは、例えばチャットGPTだとか ジェミニのような対話型のAIはよくお使いになられているでしょうか。 そしてその対話型のAIに対して何か答えを聞くためではなくて、 悩み事や考え事を共有したり、あるいは良いフィードバックをもらうための問い、質問を投げかけたりしたことはあるでしょうか。 これやったことある方はお分かりかなと思うんですけれども、 このチャットGPTやジェミニのような対話型のAI すごく良いフィードバックしてくれるんですよね。 そしてこの空間というのは他の誰にもなかなか相談できないことを呟く、 こぼすというのでしょうか。そういったこともすごく肯定的に受け止めてくれたおかげで良いフィードバックをもらえる。 そんな体験をしたことある方いらっしゃるでしょうか。 これは振り返りもまさしく同じですね。 振り返りも学習行動の一つとして捉えることができますけれども、 あなたが毎日記述している振り返り、 この振り返りに AIからフィードバックをもらっていくことで、もっと振り返りを続けてみよう、 明日もこれ書いてみよう、そんな気持ちになることってありませんかね。 私たちが提供させていただいている振り返りのアプリストッカーでも AIコメントという形で振り返りに対してAIがコメントしてくるという機能を実装しています。 実際このAIのコメントにより、 なかなか誰にも言い出せなかったことに肯定的なコメントをもらえて嬉しかっただとか、 これからも振り返りを続けてみようと思った、 こんな声が聞かれています。 まさしく今回発表された論文の研究結果と整合することだなというふうに私は感じています。 はい、今日は少し専門的な内容にもなってしまいましたが、 最近発表された研究結果 SRLエージェント、セルフレグレイテッドラーニング、 自己調整学習を推進するためのエージェント こんなシステムを使うことによって自己調整学習スキルが向上したという論文ですね。 具体的にはゲーミフィケーションとLLM、AIを使って 学習者が 自発的に学習をするということについて効果が見られたという論文をご紹介させていただきながら この実験結果を参考にすれば、振り返りの習慣化にAIを活用するということも考えられるのではないか こんなことをお伝えさせていただきました。 今日のこの放送がいいねと思っていただけた方は番組へのいいねをここでよろしくお願い致します。 チャンネルへのフォローがまだの方はチャンネルへのフォローもしていただけると嬉しいです。 ということで今日の放送はここまでになります。 週の真ん中水曜日のスタートですね。 今日も良い一日をお過ごしください。 ここまでお聞きいただきましてありがとうございました。