ラーニング・デザイン2022
toiee Lab 独自（最新の科学的な知識や、体系に基づいています）のラーニングデザイン方法を学べます。ワークショップ、コース、オンライン、オフラインに関係なくデザインするための理論です。
コース概要
以下の内容をコースでお伝えしています
-
ラーニング分析（知識、スキルの階層性、関連、パラダイムなど）
-
核となる知識、スキル、姿勢の発見方法
-
ワークショップ設計の要素（ワークセット）の作成、コレクション
-
ワークショップの順番、構造の決定
-
オンラインコースへの変換方法
ラーニング・デザインコースで学べること
toiee Labは人本来の学習の仕方を科学的に定義しました。その定義から導き出した「良いラーニングを引き起こすためのワークショップ・学びの場」をデザインする方法を紹介します。
ラーニング・デザインとは、メタ探求型学習を引き起こすプロセスを設計することです。
メタ探求型学習が実現できると、具体的なスキルや知識を学びながら「自分らしい学び方」を発見し、改善していくことができます。
その際、
- 他者との違い(考え方・物の見方・学び方など)
- 行動した結果(実際の結果・現実)
をもとに、フィードバック制御を通じた学ぶことが欠かせません。そのサイクルが自然と引き起こる、楽しい学びの場をデザインすることが大切です。
本コースでは、良いラーニングを引き起こすためには「どう作れば良いか？」にフォーカスして解説していきます。デザインのためのツールを紹介しますので、このコースを参考に実際にご自身でラーニング設計をしてみましょう。
コース一覧
-
-
1. ラーニングデザインサイクルと、集めるもの
無料プレビュー -
2. なぜ、階層分析をするのか？
無料プレビュー -
3. 階層分析の方法
-
4. 階層分析の具体例
-
5. 階層分析のポイント
-
6. New S. A. K.分析
-
7. パラダイム、シフト分析
-
8. メンタルモデル分析
-
9. メンタルモデル具体化とコア学習サイクル
-
10. メタ探究型学習+メソッドリスト
-
11. ラーニングプロセス設計
-
12. ワーク設計と学習の仕組み
-
13. 教師あり、教師なし学習、学習の構成要素分析
-
14. 教師あり学習、なし学習の具体例
-
15. 意図的な学習
-
16. 学習の４ステージ分析
-
17. まとめ
-
-
-
1. はじめに
無料プレビュー -
2. レジュメを構築する流れ、制約条件設定
無料プレビュー -
3. 学習内容を分解し、ワーク単位にする
-
4. レジュメ作成の全体像
-
5. レジュメに時間とセリフを書き入れセンスを磨く
-
6. Whole to Part と説明パート
-
7. 簡単なものから複雑なものへ、具体例
-
8. 統合を行うワーク
-
9. FILMシート、メタ認知
-
10. まとめ
-
-
-
テストと学習を同時に行う
-
-
-
コース設計、様々な体験の設計への応用
-
About this course
- 200,000円
- 69回のレッスン
- 10時間の動画コンテンツ
コース作成者
Takahiro Kameda
toiee Lab CEO
情報学の博士号を持つ。大学では人工知能(進化的計算の工学的応用)を研究。研究員を経て、ソフトウェア会社を起業し、実践を通じてビジネス、マーケティング、マネジメント、イノベーションを学ぶ。その後、ソフトウェア事業を譲渡し、システムダイナミクス、複雑系の科学分野の知識から、人の学習をモデル化し、ラーニング・ファシリテーション、ラーニングデザインを体系化し、応用するtoiee Labを設立。toiee Labの代表取締役を勤めながら、関西大学非常勤講師として10年教鞭を執る。現在は、関西大学非常勤講師を引退し、ラーニングファシリテーションを広める活動に専念。
銀行振り込み
※銀行振り込みは、一括のみです