RIGIDフレームワーク: 研究統合型の生成AI介在によるインストラクショナルデザイン

要旨：インストラクショナル・デザイン（ID）は、研究ベースの知識や教授法のベストプラクティスを取り入れる際にしばしば課題に直面します。教育研究者や政府機関がIDを証拠に基づくものと強調する一方で、研究成果を日常の設計ワークフローに統合することはしばしば複雑であり、複数の文脈固有の要求と制約を考慮する必要があります。長年のこのギャップに対処するため、本論文は、学習科学（LS）の研究をIDワークフロー全体に体系的に統合する方法、および生成的AIの最近の進歩がこの統合を実務化するのにどのように役立つかを探ります。IDとLSは、現実の文脈における設計志向のアプローチを通じて学習体験を改善するという共通の取り組みを共有していますが、両分野間の体系的な統合は依然として限定的であり、それぞれの補完的な洞察が十分に活かされていません。我々はRIGID（研究統合型・生成AI介在型インストラクショナルデザイン）、分析・設計・実装・評価の各段階にまたがるLS研究をIDワークフロー全体に統合し、各段階でこの統合を媒介するために生成AIを活用する統一的な枠組みを提示します。RIGID枠組みは、分析・設計・実装・評価の各段階にわたるIDワークフローに対して、運用可能で文脈依存的な研究統合型のインストラクショナルデザインを実現する体系的アプローチを提供します。さらに、各段階でこの統合を媒介するために生成AIを活用します。人間の専門知識が中核的役割を果たすことを保ちつつ、RIGID枠組みは実務的で文脈感度の高い研究統合型インストラクショナルデザインを可能にする体系的なアプローチを提供します。