オンライン学習環境での自己調整力・GRIT育成：大学教育での支援策と評価
はじめに
オンライン学習が大学教育において不可欠な要素となる中で、学生の学習成果を最大化するためには、認知的な側面だけでなく、非認知能力の育成も極めて重要視されています。特に、自らの学習プロセスを管理し、困難に直面しても粘り強く取り組む力、すなわち自己調整力とGRIT（やり抜く力）は、オンラインという自律性が求められる環境において、学生が学修目標を達成し、主体的に学び続けるために不可欠な能力です。
本記事では、オンライン学習環境における自己調整力およびGRITの重要性を確認し、大学教育の現場でこれらの非認知能力を育成するための具体的な支援策や教育設計、そしてその評価方法について、教育工学や心理学の知見に基づきながら解説します。大学准教授をはじめとする教育関係者が、自身のオンライン教育設計を改善し、学生の非認知能力育成を効果的に支援するための示唆を提供することを目指します。
オンライン学習における自己調整力とGRITの重要性
オンライン学習は、時間や場所の制約が比較的少ない一方で、学生自身が学習スケジュールを立て、計画を実行し、進捗を管理する必要があります。これは、自己調整学習のプロセスそのものです。自己調整力とは、自身の学習目標を設定し、それを達成するために認知、動機付け、行動をコントロールする能力を指します。オンライン学習では、対面授業と比較して、教員や他の学生からの直接的な監視やサポートが限定されるため、学生自身が高い自己調整力を持つことが成功の鍵となります。
また、オンライン学習では、技術的な問題、モチベーションの維持、孤立感、複雑な課題への取り組みなど、様々な困難に直面する可能性があります。このような状況下で、諦めずに目標に向かって粘り強く努力し続ける力、すなわちGRITが重要となります。GRITは、情熱（Passion）と粘り強さ（Perseverance）の組み合わせと定義されており、長期的な目標達成に向けた持続的な努力を促します。オンライン学習の完遂には、短期的な成果だけでなく、長期的な目標を見据えた粘り強い取り組みが求められるため、GRITの育成は学生の成功に直結します。
これらの非認知能力は、単に学業成績に影響するだけでなく、卒業後のキャリア形成や生涯にわたる学習においても重要な基盤となります。大学教育においてオンライン学習を設計・実施する際には、コンテンツの提供や知識伝達だけでなく、これらの非認知能力を意図的に育成・支援する視点を取り入れることが不可欠です。
オンライン環境での自己調整力育成のための支援策
オンライン学習環境で学生の自己調整力を育成するためには、以下のような多角的な支援策が考えられます。
1. 学習計画・目標設定の明確化と支援
- モジュールの細分化と明確な学習目標提示: コース全体を小さな学習モジュールに分割し、それぞれのモジュールに具体的な学習目標（何を理解し、何ができるようになるか）を明確に提示します。これにより、学生は大きな目標を達成するための具体的なステップを把握しやすくなります。
- 学習スケジュールの推奨とツールの提供: 推奨される学習スケジュール例を示したり、LMS（学習管理システム）の機能や外部ツールを活用して、学生が自身のスケジュールを作成・管理できるような機会や支援を提供します。締切までの逆算思考を促すことも有効です。
- 目標設定ワークシート/アクティビティ: コース開始時に、学生が自身の学習目標（何のためにこのコースを学ぶのか、どのような成果を目指すのか）を設定し、それを言語化・記録するワークシートやディスカッションアクティビティを導入します。これにより、学習の目的意識を高めます。
2. 学習進捗のモニタリングと個別フィードバック
- ラーニングアナリティクスの活用: LMSやその他の学習ツールから得られる学習データ（動画視聴時間、課題提出状況、フォーラムへの参加度など）を分析し、学習の遅れや特定のモジュールでのつまずきを示唆する兆候を早期に発見します。
- 自動化・半自動化されたフィードバック: ラーニングアナリティクスの結果に基づき、学生の進捗状況に応じた自動メール通知や、教員からの個別メッセージを送信します。「あなたは〇〇の課題提出が遅れています」「△△のビデオをまだ見ていないようですが、大丈夫ですか？」など、具体的な行動を促すフィードバックが効果的です。
- 定期的なチェックイン: オンラインオフィスアワーの設定、小規模なグループでのオンラインミーティング、学習日記の提出など、学生が自身の学習状況や困難を共有できる機会を設けます。教員やTA（ティーチング・アシスタント）が定期的に声をかけることで、学生の孤立を防ぎ、サポートが必要な学生を早期に発見できます。
3. 時間管理・環境整備の促進
- 効果的な時間管理術の情報提供: オンライン学習に特化した時間管理のコツ（例: ポモドーロテクニック、タスクリスト作成）に関する情報を提供したり、関連リソース（アプリやツール）を紹介します。
- 学習環境整備のアドバイス: 集中できる学習場所の確保や、デジタルツールの効果的な活用方法など、物理的・デジタル的な学習環境を整えるための具体的なアドバイスを行います。
4. 困難への対処とレジリエンスの育成
- 失敗からの学びを促す設計: 課題への再提出機会を設ける、失敗を許容するフィードバックを与えるなど、失敗をネガティブなものではなく、成長のための機会として捉えられるような教育設計を行います。
- ピアサポートシステムの導入: 学生同士が互いの学習上の困難について相談し合ったり、解決策を共有したりできるオンラインコミュニティ（ディスカッションフォーラム、Slackチャンネルなど）を整備・活性化します。学生間の相互支援は、モチベーション維持や困難克服に有効です。
オンライン環境でのGRIT育成のための支援策
GRIT、すなわち情熱を持って長期的な目標に粘り強く取り組む力をオンライン環境で育成するためには、以下のようなアプローチが考えられます。
1. 挑戦的だが達成可能な課題設定
- 適切な難易度の課題: 学生の現在の能力レベルを考慮しつつ、少し背伸びをすれば達成できるような、挑戦的ながらも現実的な課題を設定します。成功体験は、次の困難への挑戦意欲を高めます。
- 長期プロジェクトの導入: 数週間から数ヶ月にわたる長期的なプロジェクトや探究課題を導入します。これにより、学生は短期的な学習成果だけでなく、長期的な目標達成に向けて計画的に粘り強く取り組む経験を積むことができます。
2. 成長マインドセットの育成
- 能力は努力で伸びるというメッセージ: 教員は、学生の知能や才能は固定的ではなく、努力や学びによって成長するという「成長マインドセット」を促すメッセージを意識的に発信します。課題への取り組み方や努力のプロセスを褒めることで、学生は困難を乗り越えることの価値を学びます。
- 失敗は学びの機会であることの強調: 課題の失敗や期待通りの成果が出なかった場合でも、それを学習プロセスの一部として肯定的に捉え、そこから何を学べるかに焦点を当てるフィードバックを行います。
3. 目的意識・情熱の醸成
- 学習内容と現実世界との関連付け: 学んでいる内容が将来どのように役立つのか、社会のどのような課題と関連しているのかを具体的に示します。これにより、学生は学習の目的意識を高め、内発的な動機付けを強化できます。
- 学生の興味・関心に基づく選択肢の提供: 課題のテーマや探究する内容において、学生が自身の興味や関心に基づいて選択できる余地を設けます。情熱の対象を見つけることは、GRITの重要な要素です。
4. 粘り強さを評価する視点
- プロセス評価の導入: 最終的な成果だけでなく、課題に取り組むプロセス（例: 計画の修正、困難への対処、試行錯誤の記録）も評価の対象に含めます。これにより、学生は粘り強く努力することそのものにも価値があることを学びます。
オンライン学習における非認知能力の評価方法
自己調整力やGRITといった非認知能力は、学業成績のように定量的に測定することが難しい側面がありますが、オンライン学習環境の特性を活かした多様な評価アプローチが可能です。
1. 自己報告式尺度
- 質問紙調査: 自己調整学習方略尺度やGRIT尺度などの既存の質問紙を用いて、学生自身の自己認識に基づく評価を行います。ただし、学生が自己を過大・過小評価する可能性や、オンライン環境での回答の信頼性には留意が必要です。
2. 行動観察と学習データの分析（ラーニングアナリティクス）
- LMSログデータの分析: LMS上での活動ログ（ログイン頻度、滞在時間、特定のコンテンツへのアクセス回数、課題への取り組み時間など）は、学生の学習行動に関する客観的なデータを提供します。計画通りに進めているか、困難な箇所で粘り強く取り組んでいるかなどの兆候を読み取ることができます。
- 提出物・成果物の分析: 課題の提出頻度や期日遵守状況、複数回の提出機会が与えられた場合の改善度合い、フォーラムでの議論への参加度や質なども、自己調整や粘り強さを示す指標となり得ます。
- オンラインツールの利用状況: 学習計画ツールや共同作業ツールの利用状況からも、自己管理や他者との協働における行動特性を観察できます。
3. パフォーマンス評価
- 課題への取り組みプロセスの評価: プロジェクト型学習などで、最終成果だけでなく、計画立案、進捗管理、問題解決、フィードバックへの対応といったプロセスを記録・提出させ、それを評価対象に含めます。
- リフレクション（内省）の評価: 学習プロセスや課題への取り組みを振り返り、自己の強み・弱みや改善点を記述するリフレクションレポートやジャーナルを提出させ、自己認識の深さや自己調整の意識を評価します。
これらの評価方法は、単に能力を測定するだけでなく、学生自身が自身の非認知能力を認識し、改善に向けた内省を促す「評価のための学習（Assessment for Learning）」の機会としても活用することが重要です。評価結果を学生にフィードバックする際には、具体的な行動やプロセスに焦点を当て、成長を促す建設的なフィードバックを心がける必要があります。
成功事例とその応用可能性
特定の大学名やサービス名を挙げることは避けますが、オンライン学習における非認知能力育成の取り組みは、国内外の多くの大学で実践されています。
事例1：ラーニングアナリティクスを活用した早期介入システム
ある大学では、LMSのログデータや課題提出状況をリアルタイムで分析し、学習の遅れが顕著な学生や特定のコンテンツで繰り返しつまずいている学生を自動的にリストアップするシステムを導入しました。担当教員や学習支援センターは、このリストに基づいて対象学生に個別メッセージを送付したり、オンライン面談を提案したりすることで、学生が困難を抱え込む前にタイムリーなサポートを提供しています。この取り組みにより、特に学習開始初期における学生の離脱率が低下し、多くの学生がコースを完遂できるようになりました。これは、自己調整力のモニタリングと外部からの支援が、学生の粘り強さ（GRIT）を維持・向上させることに繋がった事例と言えます。
事例2：プロセス評価とピアフィードバックを取り入れたPBL型オンラインコース
別の大学では、完全にオンラインで実施されるPBL（プロジェクトベース学習）コースにおいて、最終的なプロジェクト成果物の評価に加え、プロジェクト遂行中の計画立案、チーム内での役割分担と進捗報告、問題解決のためのディスカッションログ、そして他のチームへのフィードバックの質などを評価項目に含めました。さらに、学生同士が互いの進捗状況や課題への取り組みについて定期的にフィードバックを交換する仕組みを導入しました。これにより、学生は自己の学習プロセスを客観的に捉え、計画を修正する自己調整力を養いました。また、困難なプロジェクトにチームで粘り強く取り組む過程で、互いを励まし合い、支え合う経験を通じてGRITが育まれました。評価にプロセスを含め、ピアサポートを組み込むことで、オンライン環境でも協調性や粘り強さといった非認知能力が育成できることが示されました。
これらの事例は、オンライン環境の特性を理解し、それを活用した教育設計や支援システムを構築することが、学生の非認知能力育成に有効であることを示唆しています。大学における多様なオンライン授業や学習支援プログラムにおいて、これらのアプローチを応用し、それぞれの教育目標や学生層に合わせてカスタマイズすることで、更なる教育効果が期待できます。
結論
オンライン学習は、学生に高い自律性を求める一方、自己調整力やGRITといった非認知能力が不足している学生にとっては大きなハードルとなり得ます。大学教育においてオンライン学習を成功させるためには、単にコンテンツを提供するだけでなく、これらの非認知能力を意図的に育成・支援する教育設計と、その効果を評価する仕組みが不可欠です。
本記事で解説したような、学習計画・目標設定の支援、学習進捗のモニタリングと個別フィードバック、困難への対処支援、そしてプロセス評価や学習データ分析といった多角的なアプローチは、オンライン環境における学生の自己調整力とGRITを効果的に育むための有力な手がかりとなります。
今後、オンライン教育の更なる発展とともに、非認知能力育成のための教育工学的アプローチや、AIを活用した個別最適化された支援システムの開発も進むことが予想されます。大学教員には、これらの新しい知見や技術を積極的に取り入れつつ、学生一人ひとりの成長を深く理解し、寄り添う姿勢が求められるでしょう。オンライン学習環境における非認知能力育成への継続的な関心と実践は、学生の主体的な学びと将来の成功を支える上で、ますますその重要性を増していくと考えられます。