効果的なオンライン授業のためのMoodleの活用

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  • 熊本大学 教授システム学研究センター (RCiS) 喜多敏博

  • 以下の各画像は、クリックすると（別タブ・別ウィンドウで）拡大表示されます。

• 学生の状況をモニターする
  • • 学生の出席（Moodleコースに入ったか）を確認するには
  • ⇒「参加者」の画面で「コースへの最終アクセス」の時間を確認する
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  • ⇒ コースの「完了トラッキングを有効にする」。なにか「ページ」を設置して、それを閲覧したかどうかを「レポート」の「活動完了」で確認する
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    活動完了 URL
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    学生がリンクをクリックしたか確認する URL

  • • 学生がどこまで理解しているかを把握するには
  • ⇒ 学習項目ごとに小テストを設置し、どの小テストまで合格できたかをチェックする。
    上記の「活動完了」レポートでチェックすると、一覧性がよい。
    
    小テストごとの学生の出来（点数分布）は、「受験結果」のヒストグラムで確認。
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• Zoom講義中に問いかけて反応を見る
  • Zoom自体に「投票」の機能がある。いわゆるクリッカーのように使うことができる。
    Moodleにも同様の「投票」の機能がある。
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    投票を作成する URL
  • Googleフォームなどの、一般的なオンライン投票ツールを利用する方法もある。

• 自動採点の小テストで学んでもらう＆理解度チェック
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    小テストを作成する URL
  • • 多肢選択ではない形式の小テストを作るには
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    問題のタイプの一覧 URL
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    ドラッグ＆ドロップテキスト URL
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    穴埋め問題 ( Cloze ) URL
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  • • 毎回、違う問題が出題されるようにする
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    小テストでランダムに出題する URL
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  • • 動画を再生している最中に、関連する質問（クイズ）を出題したい

    ⇒ Moodleの活動の１つである、H5P の機能を利用すると実現できる。
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    H5P URL

• 受講者にメッセージを送る
  • 画面上部の右上にある、吹き出しアイコンの「メッセージ」を使うと、ほぼリアルタイムでメッセージのやり取りができます。
    
    受講者全員に一斉送信したい場合は、コース画面の左にある「参加者」の画面で、名前にチェックを入れ、「選択したユーザに対して...」の「メッセージを送る」を選び、送信できます。
    
    
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    Moodle独自のメール機能はありますか？ | eラーニング推進室 URL

• 明確な採点基準でフィードバックを与える
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    ルーブリック (Moodle Docs) URL
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    ルーブリックの作成と編集 URL
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• 学生相互のやりとりで学習させる
  • • 提出物が全員に見えるようにし、相互にコメントを書かせるには
  • ⇒「フォーラム」の機能を用いる。「人とは違う事例を取り上げて、調べた結果を投稿しなさい」のような指示で、様々な事例から学ぶことができ、レポートのコピペ等の不正行為抑止にもなる。
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    フォーラムを作成する URL

• ＜よくある質問＞
  • • 作成したコンテンツが学生にはどのように見えるかを確認したい
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    ロールの切り替え URL

  • • コースのバックアップデータを作っておきたい
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    コースのバックアップ URL

  • • 昨年度のコースや以前作ったコースの内容をコピーして、新たなコースを作りたい

    ⇒ 「インポート」の機能を使ってコピーするのがおすすめです。
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    インポート機能によるコースコンテンツのコピー URL

  • • Moodle上での文章の入力時に、体裁が整えにくくて困る

    ⇒ 本当に細部まで体裁を制御するには、HTMLの知識が必要。エディタをTinyMCE に変更すると少しは制御しやすいかも。
    （Tips: 行間無く改行したいときは、Shift + Enter すればよい）
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    文字の色やサイズを変えたいのですが簡単にできる方法はありますか URL

• 参考にしたオンラインリソース
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    熊本大学 ｅラーニング推進室 Moodleマニュアル URL

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    早稲田大学 Waseda Moodle 利用マニュアル URL

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    Moodle Docs日本語版 URL

    https://docs.moodle.org/3x/ja/

• 熊本大学 大学院 教授システム学専攻 学生募集
  • 大学院「熊本大学 大学院 教授システム学専攻 (GSIS)」 は、国立大学では珍しく完全オンラインで修士号が取得できる大学院です。

    
    

    教授システム学専攻の修士課程では、2022年1月よりオンラインで実施する一般入試・社会人入試 から、

    従来の、インストラクショナルデザインを学ぶトラック（IDトラック）の大学院生に加え、

    AI, LA, VR 等のラーニングテクノロジー (LT) の実践的な活用方法を学ぶトラック（LTトラック）の大学院生（一般・社会人）を募集します。

    
    

    ご興味ある方の出願をお待ちしております。

    関連情報： https://www.gsis.kumamoto-u.ac.jp/announcements/20211008_01/