効率的なコース開発のためのARCSモデルインストラクショナルデザイン

‍ ARCSモデルのインストラクショナルデザインは、さまざまなビジネス構造に適用できる人気のモチベーションモデルです。その詳細についてはこちらをご覧ください。

Travis Clapp

CEO and Founder

コース期間を通じて受講者の関心を引き付け、モチベーションを維持することは容易ではありません。特にオンラインで学習する場合には特にそうです。これが、学習者のモチベーションについて確固たる視点を与えてくれるジョン・ケラーのインストラクショナル・モデルまたはARCSモデルのインストラクショナル・デザインが最近人気を博した理由です。

社内研修を実施する場合でも、コースや特定のスキルセットを学生に教えている場合でも、学習教材や講義を提供するだけでは十分ではありません。コースの内容をさらに発展させて、より魅力的で現実世界のシナリオに適用できるようにする必要があります。

そこで役立つのが、ARCS モデルです。これには、注意力、関連性、自信、満足度という4つの重要な要素があります。

ソース: 教育図書館

このモデルは期待理論に基づいています。これによると、満足して個人的なニーズが満たされている限り、人々はより熱心に活動し、活動を続ける意欲が高まります。

ARCSモデルインストラクショナルデザイン-注意力、関連性、自信、満足度

ケラーは、教育システムと教育心理学の教授ですフロリダ大学は、学習者のモチベーションをインストラクショナルデザインに直接結び付けて、学習体験を最大化できると提案しました。

このモデルは30年以上前に開発されましたが、今日ではこれまで以上に当社のeラーニングプラットフォームとデザインに適用できるようになっています。

ケラーによると、どのような学習プログラムも成功させるには、モチベーションに焦点を当てることが不可欠です。モチベーションは一度きりのものではなく、成功するためにはプログラム全体を通して実践されなければなりません。

ソース: リサーチゲート

理論によると、ARCS モデルには次の 4 つのコンポーネントがあります。

注意

注意とは、学習者の関心を維持することです。学習者の関心を学習プログラムに引き付ける必要があるのは、モチベーションの第一線です。インストラクターは、ユーモア、斬新さ、マルチメディアをインストラクショナルデザインに取り入れるなど、学習者の注意を引くためにさまざまな方法を用います。

従業員のエンゲージメントを維持することは、研修プログラムを成功させる上で最も重要な側面の1つです。多くの従業員は、1 つか 2 つのモジュールを終えた後、あるいはトレーニングの途中で退社することがよくあります。

たとえば、LMSのようなものを使うコースボックス、クイズ、インフォグラフィック、投票、その他のシミュレーションを統合して、レッスンをより魅力的でエキサイティングなものにすることができます。

クイズやインタラクティブなシナリオなどのゲーム化された機能もある程度は機能しますが、考えて一線を越える必要があります。ありがたいことに、現在では、従業員が実際の意思決定を行い、そのプロセスを楽しむことができるソフトウェアやシミュレーターも多数用意されています。

たとえば、従業員にシミュレーターを渡して練習させてください。シミュレーターと拡張現実ソフトウェアは状況を自然に感じさせます。実際、実際の人生経験に最も近い学習方法なのです。

関連性

学習教材とプロセスは、学習者にとって適切なものでなければなりません。内容は適用可能で価値のあるものでなければならず、学習者が必要に応じてその概念を実際のシナリオに適用できるようにする必要があります。

また、学習者はコースの内容が自分の目標や興味に関連していると信じるべきです。コースには、システムに関連する実際の例や役割に基づいた課題を取り入れる必要があります。

学習者は、これらのプロジェクトで学んだことを自由に適用し、結果を確認する必要があります。これにより、学習者は意思決定のスキルを身につけ、その成果を即時の経験としてとらえるようになるため、研修プログラムのインパクトがより大きくなります。

一方、講師は教材と実際の応用との間のギャップを埋めることができます。Courseboxでは、カスタマイズ可能なものを見つけて作成することができます。ラーニングパスこれにより、教員は、個々の目標と全体的な目標を一致させるために、学習者グループごとにカスタマイズされたコンテンツや教材を作成できます。

これにより、理論的概念をさらに理解しやすく実用的な応用が可能になります。インストラクターは、ケーススタディ、シミュレーション、ストーリーロールプレイングなどの複数のリソースを使用して、コース教材に関連性を加えることもできます。

信頼

参加者に成功感を持たせることです。学習者は成功を視覚化し、自分自身に高い期待を抱くべきです。自分自身を信じ、それができると信じてこそ、学習プロセスをコントロールできます。

学習者は、コースで成功できると確信している必要があります。意思決定、批判的思考、その他の専門的スキルには、学習者の自信が不可欠です。CourseboxのようなLMSプラットフォームを使用すると、学習者は自分の学習パスを簡単に確認できるため、各段階を完了すると自信がつきます。

システムは自動フィードバックを提供します。学習者は、自信を高め、最終目標に向かって取り組むのに役立つマイルストーンやその他の進捗分析を追跡することもできます。

最初から明確な目標と方向性を伝えることで、彼らに自信を持たせることができます。また、課題があれば、負担をかけずに能力に応じて与えるべきです。そうすれば、定期的なフィードバックを受けることで、仕事でより良いパフォーマンスを発揮できるようになります。

Courseboxにはトラッキング機能が組み込まれており、分析インストラクターが学習者の成績を監視し、比較を行い、各段階で必要な修正を行うのに役立ちます。

満足度

学習プロセスの各段階で、学習者は自分の成果に満足している必要があります。これは学習者のモチベーションレベルに直接影響します。

プログラムへの満足度は、学習者がすべての努力に対して満足し、報われたことを実感できることを意味します。これらの報酬は、個人的なものでも、バッジや証明書のように外部のものでもかまいません。これもLMSプラットフォームがリーダーボードを通じて提供します。

一部のプラットフォームには、ユーザーの満足度指標としても機能する達成マイルストーンもあります。ある調査によると、従業員の幸せと満足度は、次のようになります。生産性が 20% 向上不幸な従業員よりも

これらの学習者は、現在のトレーニングやコースを喜んで修了するだけでなく、やる気が出ればさらに多くのコースを受講することを楽しみにするようになります。

ARC モデルの応用-現実世界への応用

ARCSモデルのインストラクショナルデザインは1980年代に構築されましたが、今でもさまざまな業界で広く使用されています。それがこのモデルの魅力です。eラーニング、軍事訓練、健康教育、企業研修などに使用できます。

AI と ARCS モデルの連携方法

AIはデジタル世界を変革し、職場のあらゆる領域と分野に影響を与えています。ARCS モデルのインストラクショナルデザインを AI を使用して適用すると、よりパーソナライズされ、影響もはるかに大きくなります。

次の例を考えてみましょうコースボックスこれは、モデルが学習にどのように影響するかを示しています。

Courseboxでは、コンテンツを調べてリアルタイムで学習することができます。また、学習者の行動や成績を時系列で確認することもできます。
学習者のペースや能力に応じて、学習プログラムや難易度を調整できます。
このプラットフォームでは、個々のスキルセット、興味、目標に応じてコンテンツを調整することもできます。
また、LMSソフトウェアは個別のフィードバックと適応型評価を提供するため、各学習者のスキルとパフォーマンスに基づいて、タスクの複雑さやコース構成を調整できます。
また、学習者が自分の成果を祝い、自分の努力が認められたことに満足できるよう、スキルの裏付けも行っています。

ARCS モデルを成功させるためのヒント

ARCSモデルのインストラクショナルデザインは、5つの側面が修了まで対応されていることを考えると、モチベーションを高めるための優れたモデルです。ここでは、より成功させるためのヒントやコツをいくつか紹介します。

明確な目標を設定し、学習者が何をすべきかを理解できるようにする。
コースで達成したい学習成果と目標を定義します。
学習者の注意を引き、維持するために、ビデオ、インタラクティブなシミュレーション、ストーリー展開、その他のマルチメディア機能をできるだけ多く含めてください。
社員がもっと学びたいというモチベーションを維持できるように、コンテンツが常に全員にとって適切なものであることを確認し、実際のアプリケーションに関連する例を挙げてください。
学習者にパーソナライズされたインプットを提供するクイズやパフォーマンスダッシュボードなどのAIツールを使用して、コース全体で一貫したフィードバックを提供します。Courseboxでは、フィードバックを自動化できます。
バッジ、証明書、リーダーボードを含めることで、学習者の満足度を高め、報酬を自動化できます。これにより、プロセスがスムーズになり、誰にとっても魅力的なものになります。
AI 分析を活用し、パーソナライズされた学習パスに留意してください。学習者一人ひとりに合わせた総合的な学習体験を作りましょう。
ブレーンストーミング、ロールプレイ、思慮深い質問を奨励して、学習者に好奇心を持たせましょう。
コース構成が長すぎる場合は、コースの内容を小さなマイクロラーニングユニットに分割してください。
学習者に自分の経験について話すよう促します。生徒たちにお互いから学んでもらい、過去に学んだことを新しいものと結びつけさせましょう。これにより、これらの学習者と従業員の定着率が向上します。