polished.
This commit is contained in:
mits
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MOODLE JAPANESE TRANSLATION
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STARTED : November 21, 2002
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LAST MODIFIED : February 1, 2006
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LAST MODIFIED : February 2, 2006
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Mitsuhiro Yoshida ( http://mitstek.com/ )
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@@ -8,14 +8,14 @@ $string['chatname'] = '
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$string['chatreport'] = 'チャットセッション';
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$string['chattime'] = '次回のチャットタイム';
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$string['configmethod'] = '通常のチャットメソッドでは、クライアントは定期的にサーバにアクセスして内容を更新します。このメソッドは設定を必要とせず、どこでも使うことができますが、チャット参加者が多くなればサーバに対する多大な負担が生じます。サーバデーモンを使用する場合は、Unixのシェルアクセスが必要ですが、軽快なチャット環境を提供することができます。';
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||||
$string['configoldping'] = 'ユーザからの応答がなくなってから、どれくらいの時間で退室したと見なしますか?';
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||||
$string['configrefreshroom'] = 'どのくらいのタイミング ( 秒数 ) でチャットルームをリフレッシュしますか?この通知を小さくすればチャットルームはレスポンスが良いように見えますが、多くの人がチャットをする場合、サーバにかかる負担が大きくなります。';
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$string['configrefreshuserlist'] = 'どのくらいのタイミング ( 秒数 ) でユーザリストをリフレッシュしますか?';
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$string['configoldping'] = 'ユーザの応答がなくなってから、どれくらいの時間 ( 秒数 ) で退室したと見なしますか? これは単に上限であり、通常退出は非常に速く検出されます。あなたのサーバには、更に小さな値を設定する必要があります。通常のメソッドを使用している場合、2* chat_refresh_room より小さな値を<strong>設定しないでください</strong>。';
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||||
$string['configrefreshroom'] = 'どれくらいのタイミング ( 秒数 ) でチャットルームをリフレッシュしますか?この通知を小さくすればチャットルームはレスポンスが良いように見えますが、多くの人がチャットをする場合、サーバにかかる負担が大きくなります。';
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$string['configrefreshuserlist'] = 'どれくらいのタイミング ( 秒数 ) でユーザリストをリフレッシュしますか?';
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$string['configserverhost'] = 'サーバデーモンが稼動しているホスト';
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$string['configserverip'] = '上記ホスト名に関するIPアドレス';
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$string['configservermax'] = '最大クライアント数';
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$string['configserverport'] = 'デーモンに使用するサーバのポート';
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$string['currentchats'] = 'アクティブなチャット';
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$string['currentchats'] = 'アクティブ・チャットセッション';
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$string['currentusers'] = '現在のユーザ';
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$string['deletesession'] = 'セッションを削除する';
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$string['deletesessionsure'] = '本当にこのセッションを削除してもよろしいですか?';
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@@ -1,4 +1,4 @@
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<p><img alt="" src="<?php echo $CFG->wwwroot?>/mod/chat/icon.gif" /> <b>チャット</b></p>
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<div class="indent">
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チャットモジュールでは、参加者がウェブを通してリアルタイムに同時ディスカッションを行うことができます。これは、お互いの異なる理解を得ること、およびトピックを議論することに有用です。チャットルームの使用方法は非同期のフォーラムと全く異なります。チャットモジュールにはチャットの管理、およびレビューのための多くの機能があります。
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チャットモジュールでは、参加者がウェブを通してリアルタイムに同時ディスカッションを行うことができます。これは、お互いの異なる理解を得ること、およびトピックを議論することに役立ちます。チャットルームの利用は、非同期のフォーラムと全く異なります。チャットモジュールには、チャットの管理およびディスカッションをレビューするための多くの機能があります。
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</div>
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@@ -1,6 +1,5 @@
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<p><img alt="" src="<?php echo $CFG->wwwroot?>/mod/survey/icon.gif" /> <b>調査</b></p>
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<div class="indent">
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調査モジュールは、オンライン学習環境における評価および刺激に関して有益であると検証された多くの調査手段を提供します。
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学生が授業に関して学ぶことや、教師自身の指導に反映させる手助けになるため、教師はこのモジュールを使用して学生から
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データを集めることができます。
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自身の授業に関して学ぶことや、指導に反映させる手助けとするため、教師は学生からデータを収集する目的で使用できます。
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</div>
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+15
-15
@@ -1,29 +1,29 @@
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<p align="center"><b>利用可能な調査</b></p>
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<p>現在、Moodleでは一定のタイプの調査のみ提供しています ( 新しいバージョンでは独自の調査を作成できるようにします )。</p>
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<p>現在、Moodleでは特定のタイプの調査のみ提供しています ( 新しいバージョンでは独自の調査を作成できるようにします )。</p>
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<p>Moodleで利用可能な調査方法は、積極的な教授法を行うオンライン学習環境を評価するために特に有用なものを選びました。これらはあなたの参加者に起きているある一定の傾向を知るのに便利です。( 詳細な分析が行われている論文はこちらをご覧ください。
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<p>Moodleで利用可能な調査方法は、積極的な教授法を行うオンライン学習環境を評価するため、特に役立つものを選びました。これらはあなたの参加者に起こっているトレンドを確認することに役立ちます。( 詳細な分析が行われている論文はこちらをご覧ください。
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<a target="paper" href="http://dougiamas.com/writing/herdsa2002">http://dougiamas.com/writing/herdsa2002</a> )</p>
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<hr/>
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<p><b>COLLES - Constructivist On-Line Learning Environment Survey</b></p>
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<ul>
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<p>COLLESは6つに分類された24の簡単な質問で構成されます。すべての質問はオンライン学習環境の質を知る手助けとなります。</p>
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<p>COLLESは、6つに分類された24の簡単な質問で構成されます。すべての質問はオンライン学習環境の質を知る手助けとなります。</p>
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<table border="0" cellspacing="10" cellpadding="10">
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<tr>
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<td valign=top>関連性</td>
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<td>オンライン学習がいかに学生の専門学習に繋がっているのか?
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<td>オンライン学習が、いかに学生の専門学習に繋がっているか?
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td valign=top>熟考</td>
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||||
<td>オンライン学習は学生の重要な熟考に刺激を与えているか?
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||||
<td>オンライン学習は、学生の重要な熟考に刺激を与えているか?
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td valign=top>相互理解</td>
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||||
<td>学生がどの程度、オンライン上で行われる豊富な教育的会話に参加しているか?
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||||
<td>学生が、どの程度オンライン上で行われる豊富な教育的会話に参加しているか?
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</td>
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</tr>
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<tr>
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@@ -32,7 +32,7 @@
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td valign=top>学生のサポート</td>
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<td valign=top>クラスメートのサポート</td>
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<td>配慮のある勇気付けるサポートがオンライン上で他の学生から行われているか?
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</td>
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</tr>
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@@ -42,14 +42,14 @@
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</tr>
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</table>
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<p>学習に対する動的な視点の補強は新しい認識論です。社会的積極主義者は社会的な相互学習環境において、学習者を活動的な概念論者として位置付けます。社会的積極主義は認識論または認識手段であり学習者は相互反射的に、特に個人的な経験に基づくお互いの状況に関する質問により、新しい理解を共同構築します。</p>
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<p>学習に対する動的な視点の補強は新しい認識論です。社会的積極主義者は、社会的な相互学習環境において、学習者を活動的な概念論者として位置付けます。社会的積極主義は認識論または認識手段であり、学習者は相互反射的に、特に個人的な経験に基づくお互いの状況に関する質問により、新しい理解を共同構築します。</p>
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<p>この共同作業の中心となるものは学生のコミュニケーション能力の開発、すなわち教師およびクラスメートのオープンで重要な議論に参加できる能力を開発することです。この議論は相互理解を構築する感情的な態度および仮定に対する批判的な態度によって特徴付けられます。</p>
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<p>この共同作業の中心となるものは、学生のコミュニケーション能力の開発、すなわち教師およびクラスメートのオープンで重要な議論に参加できる能力を開発することです。この議論は、相互理解を構築する感情的な態度および仮定に対する批判的な態度によって特徴付けられます。</p>
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<p>The COLLESは、対話型能力を持つWWW上であなたが開発できる、学生の動的学習の範囲をモニターするために作成されました。 </p>
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<p>The COLLESは、対話型能力を持つWWW上であなたが開発できる、学生の動的学習の範囲をモニターするために設計されました。 </p>
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<p>
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( この情報に関してはCOLLESのページを参照しました。COLLESおよび作者の情報をこちらで参照できます。:
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( この情報に関して、COLLESのページを参照しました。COLLESおよび作者の情報をこちらで参照できます。:
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<a target="paper" href="http://surveylearning.com/colles/">http://surveylearning.com/colles/</a> )</p>
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</ul>
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@@ -57,13 +57,13 @@
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<p><b>ATTLS - Attitudes to Thinking and Learning Survey</b></p>
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<ul>
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<p>「認識方法」の論理は性差の研究に由来しています。(Belenky et al., 1986) これは協力的な環境における議論の質を調査するツールを私たちに提供します。
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<p>「認識方法」の論理は、性差の研究に由来しています。(Belenky et al., 1986) これは協力的な環境における議論の質を調査するツールを私たちに提供します。
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<p>The Attitudes Towards Thinking and Learning Survey (ATTLS) はGalotti et al. (1999)によって誰が「関連認識」(CK)の考え方を持っているか、また誰が「分離認識」(SK)を持っているのかを測定するために考案さた道具です。
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<p>The Attitudes Towards Thinking and Learning Survey (ATTLS) は、Galotti et al. (1999)によって誰が「関連認識」(CK)の考え方を持っているか、また誰が「分離認識」(SK)を持っているか測定するために考案された手段です。
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<p>関連認識が強い人は学習を楽しむ傾向があります。そして、しばしば協力的で優しく他の人の考え方を喜んで取り入れます。これに対して分離認識の強い人は学習に対してより批判的で論争的です。
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<p>関連認識が強い人は、学習を楽しむ傾向があります。そして、しばしば協力的で優しく他の人の考え方を喜んで取り入れます。これに対して分離認識の強い人は、学習に対してより批判的で論争的です。
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<p>これらの2つの学習スタイルはそれぞれ独立していることが研究で分かっています。(Galotti et al., 1999; Galotti et al., 2001). さらに、これらは学習の姿勢のみに関わり学習能力や知力に関係しません。
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<p>これらの2つの学習スタイルは、それぞれ独立していることが研究で分かっています。(Galotti et al., 1999; Galotti et al., 2001). さらに、これらは学習の姿勢のみに関わり、学習能力や知力に関係しません。
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<p><I>Belenky, M. F., Clinchy, B. M., Goldberger, N. R., & Tarule, J. M. (1986). Women's Ways of Knowing: The Development of Self, Voice, and Mind. New York: Basic Books, Inc. </I></p>
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@@ -11,7 +11,7 @@
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<ol>
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<li>教師評価の読み込みは、エラー分析段階で教師の評価と学生の評価を比較して、教師の評価に比重を与えます。教師が提出課題に対する学生の評価をコントロールするために自身の評定方法を持ちたい場合、教師は「エラーテーブル」で最小の平均的エラーを持つ評価者になる必要があります。教師がリストの最初に記載されていない場合、教師が最低の平均的なエラーを持つまで、教師評価の読み込み回数が増やされます。これは、教師の評価が支配的であり、教師のように評定する学生は同様にエラーテーブルの上位に記載されることを意味します。テーブルの下位に記載される学生は、教師の評価と合致しない手法により評定しています ( テーブルのトップに記載される学生ではありません )。教師の評価が利用できるほど、教師をテーブルの上位に移動させるために、必ずしもこのオプションを使用する必要はありません。このオプションでは、教師の評価が最終評点の計算に使用される場合、比重要素を適用<b>しません</b>ので注意してください。この計算では、教師の評価は学生と同じ比重を持ちます。例えば、学生の提出課題が教師から41%、相互評価者から45%および55%に評価された場合、提出課題の最終評定は、(41% + 45% + 55%) / 3、つまり47%になります。</li>
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<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「グレーディング・パフォーマンス」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価、および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、グレーディング・パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、このグレーディング・パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%のグレーディング・パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
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<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「グレーディング・パフォーマンス」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、グレーディング・パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、このグレーディング・パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%のグレーディング・パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
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<li>評価を落とすパーセンテージは、最終評点を計算するときに除かれる評価数を決定します。この数は2つの方法のうち1つで設定することができます。
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<ul><li>割り当てられたすべての課題を評価する場合、それぞれの学生にグレーディング・パフォーマンスを計算する方法を与えることで、下げられる評価が無い場合は ( この要素に関して ) 満点を達成します。教師がさらに判断できる平均評点を持ちたい場合、このオプションを30%に設定することで、平均グレーディング・パフォーマンスを約70% ( さらに学生が割り当てられたすべての課題を評定した場合 ) にすることができます。</li>
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<li>代わりに、正当な値に抑制される平均エラー内の「良い」評価結果を残すために、下げる評価数を設定することができます。これらはエラーテーブルの4番目のカラムに表示されるパーセンテージです。例えば、すべての学生の評価が ( 平均的に ) 20%の範囲に位置すると考えることができます。次に、このカラムの数値がすべて特定の範囲に位置するまで評価数を下方調整しながら、分析は何度も繰り返されます。</li>
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@@ -7,7 +7,7 @@
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<li>学生の提出課題に対する相互評定の平均。再び、学生が1つより多い提出課題を提出した場合、「最高」評点が使用されます。相互評定は任意的に教師の評点に含ませることができます。相互評定の数が非常に少ない場合、または相互評定が偏っている ( 通常、高い側面で ) または信頼性が無いと疑わしい場合、この評点を含ませることができます。この評点が含まれた場合、平均の計算において、教師の評点は相互評定と同じように処理されます。</li>
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<li>クラスメートの課題の評定に関する学生のバイアス。これは学生の評定が高くなりすぎる、または低くなりすぎる場合の基準です。学生が評価した各提出課題に関する学生の評点と相互評定の違いに基づいているため、これは絶対的な基準ではありません。一般的に、この要素には高い比重は与えられません。</li>
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<li>クラスメートの課題の評定に関する学生の信頼度。これは、クラスメートが評価した課題の評点の平均に、学生の評定がいかに近いかという基準です。この基準は、学生のバイアス、および学生の評点とクラスメートの平均評点の絶対的な違いを無視します。理論的には、学生が高い点数を優れた課題に、低い点数を質が悪い課題に与えた場合、信頼性は高くなります。 一般的に学生が質の悪い評価者だと疑わしい場合、教師の評定をクラスメートの平均に入れるべきです。このことで信頼性の値はさらに意味のあるものになります。</li>
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<li>学生の評価に対する教師の平均評点。これは学生によってサンプル課題に対して行われた予備評価、および課題の相互評価フェーズで教師によって行われた評定の両方を含みます。一般的に、この要素はおそらくバイアスや信頼性よりもさらに重要な要素です。ですから可能な場合は、比重を高くすべきです。</li>
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<li>学生の評価に対する教師の平均評点。これは学生によってサンプル課題に対して行われた予備評価および課題の相互評価フェーズで教師によって行われた評定の両方を含みます。一般的に、この要素はおそらくバイアスや信頼性よりもさらに重要な要素です。ですから可能な場合は、比重を高くすべきです。</li>
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</ol>
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<p>これら5つの要素は、適切であると考えられるように比重をかけることができます。例えば、全体として課題の一部の相互評価がマイナーな部分にしかすぎないと考慮される場合、教師の評定に対して重い比重をかけることができます。代わりに、教師が僅かな提出課題しか評定しない場合、比重ゼロを与えることで、これらの評定を無視することができます。課題が学生に対する審査およびフィードバックを提供するものである場合、最初の2つのコンポーネントはゼロ ( またく低く ) 設定した方が良いでしょう。学生の評定能力が最終評点を決定することになります。</p>
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@@ -1,6 +1,6 @@
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<p align="center"><b>学生の評価の評定</b></p>
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<p>この画面は、課題の提出、および評価のフェーズで学生が行った評価に対する教師の評定を入力するために使用されます。20点の中から、相対的にシンプルな評定が使用されます。教師は、何を評定すべきか、および課題開始前に学生に与えられる指示による相対評価を決定することができます。例えば、高いレベルの学生は批判的なコメントを与えるように要求されるでしょう。中間のレベルの学生は長所と弱点を指摘するように、低いレベルの学生は単に間違いと不正確さを指摘するように要求されるでしょう。</p>
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<p>この画面は、課題の提出および評価のフェーズで学生が行った評価に対する教師の評定を入力するために使用されます。20点の中から、相対的にシンプルな評定が使用されます。教師は、何を評定すべきか、および課題開始前に学生に与えられる指示による相対評価を決定することができます。例えば、高いレベルの学生は批判的なコメントを与えるように要求されるでしょう。中間のレベルの学生は長所と弱点を指摘するように、低いレベルの学生は単に間違いと不正確さを指摘するように要求されるでしょう。</p>
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<p>利用可能な場合、教師自身の評価は学生の評価以前に表示され、簡単に比較できるようになります。教師自身のコメントは、ベンチマークのように扱うことができます。</p>
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MOODLE JAPANESE TRANSLATION
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STARTED : November 21, 2002
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LAST MODIFIED : February 1, 2006
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LAST MODIFIED : February 2, 2006
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Mitsuhiro Yoshida ( http://mitstek.com/ )
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@@ -8,14 +8,14 @@ $string['chatname'] = 'チャットルーム名';
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$string['chatreport'] = 'チャットセッション';
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$string['chattime'] = '次回のチャットタイム';
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$string['configmethod'] = '通常のチャットメソッドでは、クライアントは定期的にサーバにアクセスして内容を更新します。このメソッドは設定を必要とせず、どこでも使うことができますが、チャット参加者が多くなればサーバに対する多大な負担が生じます。サーバデーモンを使用する場合は、Unixのシェルアクセスが必要ですが、軽快なチャット環境を提供することができます。';
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$string['configoldping'] = 'ユーザからの応答がなくなってから、どれくらいの時間で退室したと見なしますか?';
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||||
$string['configrefreshroom'] = 'どのくらいのタイミング ( 秒数 ) でチャットルームをリフレッシュしますか?この通知を小さくすればチャットルームはレスポンスが良いように見えますが、多くの人がチャットをする場合、サーバにかかる負担が大きくなります。';
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||||
$string['configrefreshuserlist'] = 'どのくらいのタイミング ( 秒数 ) でユーザリストをリフレッシュしますか?';
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$string['configoldping'] = 'ユーザの応答がなくなってから、どれくらいの時間 ( 秒数 ) で退室したと見なしますか? これは単に上限であり、通常退出は非常に速く検出されます。あなたのサーバには、更に小さな値を設定する必要があります。通常のメソッドを使用している場合、2* chat_refresh_room より小さな値を<strong>設定しないでください</strong>。';
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||||
$string['configrefreshroom'] = 'どれくらいのタイミング ( 秒数 ) でチャットルームをリフレッシュしますか?この通知を小さくすればチャットルームはレスポンスが良いように見えますが、多くの人がチャットをする場合、サーバにかかる負担が大きくなります。';
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||||
$string['configrefreshuserlist'] = 'どれくらいのタイミング ( 秒数 ) でユーザリストをリフレッシュしますか?';
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$string['configserverhost'] = 'サーバデーモンが稼動しているホスト';
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||||
$string['configserverip'] = '上記ホスト名に関するIPアドレス';
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$string['configservermax'] = '最大クライアント数';
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$string['configserverport'] = 'デーモンに使用するサーバのポート';
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$string['currentchats'] = 'アクティブなチャット';
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$string['currentchats'] = 'アクティブ・チャットセッション';
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$string['currentusers'] = '現在のユーザ';
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$string['deletesession'] = 'セッションを削除する';
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$string['deletesessionsure'] = '本当にこのセッションを削除してもよろしいですか?';
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@@ -1,4 +1,4 @@
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<p><img alt="" src="<?php echo $CFG->wwwroot?>/mod/chat/icon.gif" /> <b>チャット</b></p>
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<div class="indent">
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チャットモジュールでは、参加者がウェブを通してリアルタイムに同時ディスカッションを行うことができます。これは、お互いの異なる理解を得ること、およびトピックを議論することに有用です。チャットルームの使用方法は非同期のフォーラムと全く異なります。チャットモジュールにはチャットの管理、およびレビューのための多くの機能があります。
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||||
チャットモジュールでは、参加者がウェブを通してリアルタイムに同時ディスカッションを行うことができます。これは、お互いの異なる理解を得ること、およびトピックを議論することに役立ちます。チャットルームの利用は、非同期のフォーラムと全く異なります。チャットモジュールには、チャットの管理およびディスカッションをレビューするための多くの機能があります。
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</div>
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@@ -1,6 +1,5 @@
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<p><img alt="" src="<?php echo $CFG->wwwroot?>/mod/survey/icon.gif" /> <b>調査</b></p>
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<div class="indent">
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調査モジュールは、オンライン学習環境における評価および刺激に関して有益であると検証された多くの調査手段を提供します。
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学生が授業に関して学ぶことや、教師自身の指導に反映させる手助けになるため、教師はこのモジュールを使用して学生から
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データを集めることができます。
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自身の授業に関して学ぶことや、指導に反映させる手助けとするため、教師は学生からデータを収集する目的で使用できます。
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</div>
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<p align="center"><b>利用可能な調査</b></p>
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<p>現在、Moodleでは一定のタイプの調査のみ提供しています ( 新しいバージョンでは独自の調査を作成できるようにします )。</p>
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<p>現在、Moodleでは特定のタイプの調査のみ提供しています ( 新しいバージョンでは独自の調査を作成できるようにします )。</p>
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<p>Moodleで利用可能な調査方法は、積極的な教授法を行うオンライン学習環境を評価するために特に有用なものを選びました。これらはあなたの参加者に起きているある一定の傾向を知るのに便利です。( 詳細な分析が行われている論文はこちらをご覧ください。
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<p>Moodleで利用可能な調査方法は、積極的な教授法を行うオンライン学習環境を評価するため、特に役立つものを選びました。これらはあなたの参加者に起こっているトレンドを確認することに役立ちます。( 詳細な分析が行われている論文はこちらをご覧ください。
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<a target="paper" href="http://dougiamas.com/writing/herdsa2002">http://dougiamas.com/writing/herdsa2002</a> )</p>
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<hr/>
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<p><b>COLLES - Constructivist On-Line Learning Environment Survey</b></p>
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<ul>
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<p>COLLESは6つに分類された24の簡単な質問で構成されます。すべての質問はオンライン学習環境の質を知る手助けとなります。</p>
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<p>COLLESは、6つに分類された24の簡単な質問で構成されます。すべての質問はオンライン学習環境の質を知る手助けとなります。</p>
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<table border="0" cellspacing="10" cellpadding="10">
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<tr>
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<td valign=top>関連性</td>
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<td>オンライン学習がいかに学生の専門学習に繋がっているのか?
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<td>オンライン学習が、いかに学生の専門学習に繋がっているか?
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td valign=top>熟考</td>
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<td>オンライン学習は学生の重要な熟考に刺激を与えているか?
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<td>オンライン学習は、学生の重要な熟考に刺激を与えているか?
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td valign=top>相互理解</td>
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<td>学生がどの程度、オンライン上で行われる豊富な教育的会話に参加しているか?
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||||
<td>学生が、どの程度オンライン上で行われる豊富な教育的会話に参加しているか?
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||||
</td>
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||||
</tr>
|
||||
<tr>
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||||
@@ -32,7 +32,7 @@
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||||
</td>
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</tr>
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<tr>
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||||
<td valign=top>学生のサポート</td>
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<td valign=top>クラスメートのサポート</td>
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<td>配慮のある勇気付けるサポートがオンライン上で他の学生から行われているか?
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</td>
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</tr>
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<p>学習に対する動的な視点の補強は新しい認識論です。社会的積極主義者は社会的な相互学習環境において、学習者を活動的な概念論者として位置付けます。社会的積極主義は認識論または認識手段であり学習者は相互反射的に、特に個人的な経験に基づくお互いの状況に関する質問により、新しい理解を共同構築します。</p>
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<p>学習に対する動的な視点の補強は新しい認識論です。社会的積極主義者は、社会的な相互学習環境において、学習者を活動的な概念論者として位置付けます。社会的積極主義は認識論または認識手段であり、学習者は相互反射的に、特に個人的な経験に基づくお互いの状況に関する質問により、新しい理解を共同構築します。</p>
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<p>この共同作業の中心となるものは学生のコミュニケーション能力の開発、すなわち教師およびクラスメートのオープンで重要な議論に参加できる能力を開発することです。この議論は相互理解を構築する感情的な態度および仮定に対する批判的な態度によって特徴付けられます。</p>
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<p>この共同作業の中心となるものは、学生のコミュニケーション能力の開発、すなわち教師およびクラスメートのオープンで重要な議論に参加できる能力を開発することです。この議論は、相互理解を構築する感情的な態度および仮定に対する批判的な態度によって特徴付けられます。</p>
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<p>The COLLESは、対話型能力を持つWWW上であなたが開発できる、学生の動的学習の範囲をモニターするために作成されました。 </p>
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<p>The COLLESは、対話型能力を持つWWW上であなたが開発できる、学生の動的学習の範囲をモニターするために設計されました。 </p>
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( この情報に関してはCOLLESのページを参照しました。COLLESおよび作者の情報をこちらで参照できます。:
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( この情報に関して、COLLESのページを参照しました。COLLESおよび作者の情報をこちらで参照できます。:
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<a target="paper" href="http://surveylearning.com/colles/">http://surveylearning.com/colles/</a> )</p>
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<p><b>ATTLS - Attitudes to Thinking and Learning Survey</b></p>
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<p>「認識方法」の論理は性差の研究に由来しています。(Belenky et al., 1986) これは協力的な環境における議論の質を調査するツールを私たちに提供します。
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<p>「認識方法」の論理は、性差の研究に由来しています。(Belenky et al., 1986) これは協力的な環境における議論の質を調査するツールを私たちに提供します。
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<p>The Attitudes Towards Thinking and Learning Survey (ATTLS) はGalotti et al. (1999)によって誰が「関連認識」(CK)の考え方を持っているか、また誰が「分離認識」(SK)を持っているのかを測定するために考案さた道具です。
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<p>The Attitudes Towards Thinking and Learning Survey (ATTLS) は、Galotti et al. (1999)によって誰が「関連認識」(CK)の考え方を持っているか、また誰が「分離認識」(SK)を持っているか測定するために考案された手段です。
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<p>関連認識が強い人は学習を楽しむ傾向があります。そして、しばしば協力的で優しく他の人の考え方を喜んで取り入れます。これに対して分離認識の強い人は学習に対してより批判的で論争的です。
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<p>関連認識が強い人は、学習を楽しむ傾向があります。そして、しばしば協力的で優しく他の人の考え方を喜んで取り入れます。これに対して分離認識の強い人は、学習に対してより批判的で論争的です。
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<p>これらの2つの学習スタイルはそれぞれ独立していることが研究で分かっています。(Galotti et al., 1999; Galotti et al., 2001). さらに、これらは学習の姿勢のみに関わり学習能力や知力に関係しません。
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<p>これらの2つの学習スタイルは、それぞれ独立していることが研究で分かっています。(Galotti et al., 1999; Galotti et al., 2001). さらに、これらは学習の姿勢のみに関わり、学習能力や知力に関係しません。
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<p><I>Belenky, M. F., Clinchy, B. M., Goldberger, N. R., & Tarule, J. M. (1986). Women's Ways of Knowing: The Development of Self, Voice, and Mind. New York: Basic Books, Inc. </I></p>
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<li>教師評価の読み込みは、エラー分析段階で教師の評価と学生の評価を比較して、教師の評価に比重を与えます。教師が提出課題に対する学生の評価をコントロールするために自身の評定方法を持ちたい場合、教師は「エラーテーブル」で最小の平均的エラーを持つ評価者になる必要があります。教師がリストの最初に記載されていない場合、教師が最低の平均的なエラーを持つまで、教師評価の読み込み回数が増やされます。これは、教師の評価が支配的であり、教師のように評定する学生は同様にエラーテーブルの上位に記載されることを意味します。テーブルの下位に記載される学生は、教師の評価と合致しない手法により評定しています ( テーブルのトップに記載される学生ではありません )。教師の評価が利用できるほど、教師をテーブルの上位に移動させるために、必ずしもこのオプションを使用する必要はありません。このオプションでは、教師の評価が最終評点の計算に使用される場合、比重要素を適用<b>しません</b>ので注意してください。この計算では、教師の評価は学生と同じ比重を持ちます。例えば、学生の提出課題が教師から41%、相互評価者から45%および55%に評価された場合、提出課題の最終評定は、(41% + 45% + 55%) / 3、つまり47%になります。</li>
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<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「グレーディング・パフォーマンス」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価、および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、グレーディング・パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、このグレーディング・パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%のグレーディング・パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
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<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「グレーディング・パフォーマンス」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、グレーディング・パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、このグレーディング・パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%のグレーディング・パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
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<li>評価を落とすパーセンテージは、最終評点を計算するときに除かれる評価数を決定します。この数は2つの方法のうち1つで設定することができます。
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<ul><li>割り当てられたすべての課題を評価する場合、それぞれの学生にグレーディング・パフォーマンスを計算する方法を与えることで、下げられる評価が無い場合は ( この要素に関して ) 満点を達成します。教師がさらに判断できる平均評点を持ちたい場合、このオプションを30%に設定することで、平均グレーディング・パフォーマンスを約70% ( さらに学生が割り当てられたすべての課題を評定した場合 ) にすることができます。</li>
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<li>代わりに、正当な値に抑制される平均エラー内の「良い」評価結果を残すために、下げる評価数を設定することができます。これらはエラーテーブルの4番目のカラムに表示されるパーセンテージです。例えば、すべての学生の評価が ( 平均的に ) 20%の範囲に位置すると考えることができます。次に、このカラムの数値がすべて特定の範囲に位置するまで評価数を下方調整しながら、分析は何度も繰り返されます。</li>
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@@ -7,7 +7,7 @@
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<li>学生の提出課題に対する相互評定の平均。再び、学生が1つより多い提出課題を提出した場合、「最高」評点が使用されます。相互評定は任意的に教師の評点に含ませることができます。相互評定の数が非常に少ない場合、または相互評定が偏っている ( 通常、高い側面で ) または信頼性が無いと疑わしい場合、この評点を含ませることができます。この評点が含まれた場合、平均の計算において、教師の評点は相互評定と同じように処理されます。</li>
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<li>クラスメートの課題の評定に関する学生のバイアス。これは学生の評定が高くなりすぎる、または低くなりすぎる場合の基準です。学生が評価した各提出課題に関する学生の評点と相互評定の違いに基づいているため、これは絶対的な基準ではありません。一般的に、この要素には高い比重は与えられません。</li>
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<li>クラスメートの課題の評定に関する学生の信頼度。これは、クラスメートが評価した課題の評点の平均に、学生の評定がいかに近いかという基準です。この基準は、学生のバイアス、および学生の評点とクラスメートの平均評点の絶対的な違いを無視します。理論的には、学生が高い点数を優れた課題に、低い点数を質が悪い課題に与えた場合、信頼性は高くなります。 一般的に学生が質の悪い評価者だと疑わしい場合、教師の評定をクラスメートの平均に入れるべきです。このことで信頼性の値はさらに意味のあるものになります。</li>
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<li>学生の評価に対する教師の平均評点。これは学生によってサンプル課題に対して行われた予備評価、および課題の相互評価フェーズで教師によって行われた評定の両方を含みます。一般的に、この要素はおそらくバイアスや信頼性よりもさらに重要な要素です。ですから可能な場合は、比重を高くすべきです。</li>
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<li>学生の評価に対する教師の平均評点。これは学生によってサンプル課題に対して行われた予備評価および課題の相互評価フェーズで教師によって行われた評定の両方を含みます。一般的に、この要素はおそらくバイアスや信頼性よりもさらに重要な要素です。ですから可能な場合は、比重を高くすべきです。</li>
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<p>これら5つの要素は、適切であると考えられるように比重をかけることができます。例えば、全体として課題の一部の相互評価がマイナーな部分にしかすぎないと考慮される場合、教師の評定に対して重い比重をかけることができます。代わりに、教師が僅かな提出課題しか評定しない場合、比重ゼロを与えることで、これらの評定を無視することができます。課題が学生に対する審査およびフィードバックを提供するものである場合、最初の2つのコンポーネントはゼロ ( またく低く ) 設定した方が良いでしょう。学生の評定能力が最終評点を決定することになります。</p>
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<p align="center"><b>学生の評価の評定</b></p>
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<p>この画面は、課題の提出、および評価のフェーズで学生が行った評価に対する教師の評定を入力するために使用されます。20点の中から、相対的にシンプルな評定が使用されます。教師は、何を評定すべきか、および課題開始前に学生に与えられる指示による相対評価を決定することができます。例えば、高いレベルの学生は批判的なコメントを与えるように要求されるでしょう。中間のレベルの学生は長所と弱点を指摘するように、低いレベルの学生は単に間違いと不正確さを指摘するように要求されるでしょう。</p>
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<p>この画面は、課題の提出および評価のフェーズで学生が行った評価に対する教師の評定を入力するために使用されます。20点の中から、相対的にシンプルな評定が使用されます。教師は、何を評定すべきか、および課題開始前に学生に与えられる指示による相対評価を決定することができます。例えば、高いレベルの学生は批判的なコメントを与えるように要求されるでしょう。中間のレベルの学生は長所と弱点を指摘するように、低いレベルの学生は単に間違いと不正確さを指摘するように要求されるでしょう。</p>
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<p>利用可能な場合、教師自身の評価は学生の評価以前に表示され、簡単に比較できるようになります。教師自身のコメントは、ベンチマークのように扱うことができます。</p>
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Reference in New Issue
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