永谷研一ブログ

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学会の研究発表から学んだこと

先日「情報コミュニケーション学会」14回全国大会が開かれました。
日程:2017年3月4日(土)ー5日(日)
場所:一橋大学(東京都国立市) 東2号
内容: http://www.cis.gr.jp/zenkoku.html

私は15年以上、いくつかの教育関連の学会に入り研究活動を行っています。
大学の教員との学びはとても深いもので参考になります。
私の教育論の礎はこのような学会での学びとユニークな研究者との
出会いによって築かれたといっても過言ではありません。

今回どのような発表からどのような学びを得たかその一部を記録したいと思います。

学び:
1)江戸川大学 波多野先生
発表サマリー)
 授業で作業課題をやっただけ学んだつもりになっていないか。
 例えば、小学生で計算ができるように見えても、単に計算できるだけで
 概念を考えさせると止まってしまう人がいる

 授業設計は何をいつどのように学ぶのか目的や意図を明確化すべき

永谷の学び)
 授業や研修を開発するときに、作業課題やワークをやらせて満足してしまう場合がある。
 それは学んだとは言えないということ。
 学びとは、自分の興味関心が引き出され”主体的”になったことを言う。
 よって”探究心”が生まれ、自分で勉強や挑戦行動をしだすということだ。
 この考えで教室での勉強や研修所での学習の役割が明確になる。
 すなわち授業や研修は”その後”の主体的な行動を起こさせるためにある。
 
2)産業技術大学院大学 亀井先生 
発表サマリー)
 人によってコンテクスト(文脈)の認知が違う。よって共同開発の価値がある。
 例は障害者の車椅子の開発。障害者と車椅子メーカーの人の共同開発の検証。
 一方は普通の障害者【一般】、もう一方はパラリンピック選手【ハイエンド】の例。
 実験では、
 【一般】は共同開発者がメタ認知的言語化主体となる。
  (車椅子メーカーの人の言葉で障害者も理解していく)
 【ハイエンド】はハイエンド者自体がメタ認知的言語化主体となる。
  (障害者自身の言葉によってメーカーの人も理解していく)

 共同開発現場の身体知移転は間身体的な体験の共有が必要。
 (少し専門的で難しい言葉。要はお互いの認知一致には身体の共通体験が必要)

 お互いのTeachingを入れる事で組織中の共有が生まれうる。それにはダイバーシティーが必要。

永谷の学び)
 組織は”共通の目的”がなければ成り立たない。
 ところがお互いのコミュニケーションがうまくいかずいい組織にならない場合がある。
 そんなとき、亀井先生が提言された「間身体的な体験の共有」は重要と思われる。
 今日は一緒に体を動かす体験。頭で考えただけの言語コミュニケーションは限界がある。
 体を使ったコミュニケーションは有益である。
チームビルディングに身体知で学ぶように研修デザインに取り込む。

3)摂南大学 玉岡さん(学部生)
発表サマリー)
 テレビ通販のキャスター(司会者)のコミュニケーションを研究
 SCALAモデル(共感ー確信ー欲求ー検討ー行動)という。
 <毛布を売るときの例>
「S:共感」
  こんな悩みがありませんか?大多数に共感。生理的欲求
  最近寒いですね。
「C:確信」
  商品説明、機能、既存商品ではできない機能、専門家インタビュー
  毛布は重くないですか。こちらは軽いよ
「A:欲求」
  どのような体験ができるか。潜在的に望んでいるイメージ。
  すやすやねむっている子供の映像
「L:検討」
  買わなくてもいい気持ちを抑制させる=冷静になってしまう。
  購入を後押しする特典の提示。
  今なら70%オフ!<ー損得勘定
「A:行動」
  購買意欲を高めたまま購買行動へ。

永谷の学び)
 このSCALAモデルは通常の Webマーケティングで利用できる。
 ランディングページ(LP)の設計に生かせる。
 まず見る人の立場になって「共感」し、その後こんな機能で解決しますよと「確信」させ、
 そのサービスを使うとどんなことが起きるかイメージ「欲求」させ、その後冷静になって
 しまった人にキャンペーンなどお得情報で「検討」させここをクリックと「行動」させる。
 という流れ。

 余談ですが、発表したのは大学3年生の学生。
 理論立ててデータを説明する姿に企業のマーケティング部門の人が欲しがるのではと思いました。
 でも就職で苦戦しているとのことです。でもこの発表を聞けば企業のマーケ部門の人は欲しがる人材だと思います。

以上です。
その他にも4、5人の先生の研究発表があり、多くの学びを得ました。
今回は私は聞くばかりでしたが、次回7/8(明治大学)や11/18(金沢大学)での研究会では、
企業や学校の人達と共同論文を発表できればと思っています。

データは大量にあるので料理の仕方を多く学べたのは収穫でした。

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