抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
今日の社会では,イノベーションと創造性は,多くの地域で必要であり,残念なことに,大学院生は,創造性の欠如(Bateman 2013)により雇用機会を誤っている。文献レビュー,教室観察および管理者s’フィードバックに基づき,学生の「s,身体的環境および学習環境(RichardsonおよびMishra, Skills and Creability,27,45-54.2018)をサポートする3つの領域がある;。”Learner Engagement”, Learner Environment, Learning Environment(RichardsonおよびMishra, Skills and Creability, 27, 45-54.2018)。学習環境は,教師と学生の間の行動に影響する教室の大気である。それらの間の関係は,創造性を支援する際に不可欠な役割をもたらす。自由通信,協調,および信用の役割は,創造性(Peterson et al.2005)のサポートに向けたポジティブな関係,イニシアティブ,および調査学習を強調する良い学習環境である。また,知識創造から開発したNonakaのSECIモデルは,イノベーション(Yuan-ziとTing 2010)を創造する重要な情報源であり,知識生成プロセスを理解するための,最良の概念フレームワークは,技術革新(Psychoology,10,2730.2019)の革新(Farnes et al.Frontiers)を生産するための,知識生成プロセスを理解するのに,最良の概念フレームワークである。SECI(社会化,外部化,組合せおよび内部化)モデルは,明示的および暗黙的知識(Cheng 2019)を生成,転送および再現するために,教育的内容に応用できる。学習環境の研究を調査するために,この定量的研究の目的は以下の通りであった。1)学部学生のSECIモデルを用いて,教育,情報技術利用,および技術革新創造を研究し,2)媒介者として知識共有を有する大学生のSECIモデルを用いて,技術革新創造の因果モデルを開発し,開発因果モデルの経験的データとの整合性を検証した。サンプルは,健康科学,科学と技術,および人間性と社会科学を含む3つの異なる分野の540人の学部学生であった。研究者は意見を収集するためにアンケートを使用した。より詳細に議論された研究方法論:構造方程式モデル(SEM)を,本研究で用いて,SECIモデルに従って革新を創造する際の指示と情報技術(IT)の直接と間接効果を分析した。大学生の共有知識は,メディエーター変数である。本研究で用いた変数は1である。SECIモデルに従って革新を創造する潜在的変数の1つである従属変数と,(1)社会化(2)外部化(3)組合せと(4)内部化を含む4つの観測変数から測定することができる。2.独立変数は,1)質問ベース学習,2)協調学習,3)プロジェクトベース学習(4)協調学習(5)脳ストーミング技術,2)情報技術(IT)の使用,から成る。結果は次の通りであった。脳ストーミング技術,問診法,協調学習法,プロジェクトベース学習法,情報技術利用,学部学生間の知識共有を高レベルで評価した。SECIモデルを用いて作成した大学生の革新は,全体および各モジュールに対して高レベルで評価された:社会化,外部化,組合せおよび内在化。2.仲介者として知識共有を有する大学生のSECIモデルを用いた革新創造の因果モデルに関して,情報技術の使用は,SECIモデルを用いた革新創造への知識共有を通して,部分的メディエーターをもたらすことを見出した。問診法と協調学習法は知識共有を通して完全な仲介をもたらしたが,0.05.3の統計的に有意なレベルでSECIモデルを用いた革新創造に寄与した。媒介者として知識共有を有する大学生のSECIモデルを使用した技術革新創造の因果モデルは,経験的データ(Chi-Square,82n=387)=100.064,p=0.09,GFI=0.98,AGFI=0.96,NFI=1.00,CFI=1.00,RMR=0.01,RMSEA=0.0270パーセントで,知識共有の分散を説明することができ,そして,77%はSECIモデルを使用する革新創造の分散を説明することができた。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
