コンピュータサイエンスにおける関与、多様性、定着の改善—RadGradの事例研究(Improving engagement, diversity, and retention in computer science with RadGrad: Results of a case study)

田中専務

拓海さん、最近部下から「RadGradっていいらしいです」と聞いて、慌てて調べようとしたのですが、そもそも何をどう改善するためのものかピンと来ません。要するに、うちの若手の定着ややる気に効くツールという理解で合っていますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!RadGradは学習プラットフォームで、学生の関与(エンゲージメント)、定着(リテンション)、多様性(ダイバーシティ)に働きかけることを目指しているんですよ。要点を3つで言うと、学習の見える化・ゲーミフィケーション的な動機付け・カリキュラム外活動の学習化、ということです。

田中専務

学習の見える化というのは、成績以外の進捗を見せるということですか。うちの若手は成績でしか評価されないと感じているので、それが変わるなら面白いですね。

AIメンター拓海

そうです。RadGradはGPAだけでなく、イノベーションや実務経験、習熟度など複数の指標を使って“進捗”を可視化します。実務で言えば、単に売上だけで評価せず顧客満足や改善活動も評価するようなイメージです。

田中専務

なるほど。ゲーミフィケーション的な部分というのはゲームの要素を取り入れるという理解で合っていますか。それで関与が上がると。

AIメンター拓海

その通りです。具体的にはバッジやミッション、進捗グラフで小さな成功体験を積ませる仕組みです。経営で言えば、短期目標を細かく設定して達成感を与える仕組みをシステム化することに近いです。

田中専務

では多様性への効果というのはどう示すんですか。これって要するに多様な背景の学生が続けやすくなるということ?

AIメンター拓海

可能性は高いが論文では直接的な証拠は得られなかったと述べられています。RadGradは評価軸を広げることで、従来の成績重視で排除されがちな強みを評価し得る構造を作るため、多様性の改善に繋がる“余地”を作れるのです。

田中専務

導入コストや現場の抵抗が心配です。結局、教員や現場の協力が必要なんですよね。投資対効果の判断はどこを見ればいいですか。

AIメンター拓海

良い視点です。まず見るべきは学生の「関与」と「継続率」、次に教員の負担増減、最後に実務やインターンシップなど外部評価との連携です。要するに、効果測定は短期の参加率と中期の継続率、長期の進路実績の三段階で行うと分かりやすいですよ。

田中専務

なるほど。最後に確認ですが、うちで似た仕組みを試す場合の最初の一歩は何が良いでしょうか。小さく始めて評価しやすい方法を教えてください。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットとして一部部署で「経験」「能力」「成果」を見える化する簡易バッジ制度を導入しましょう。要点を3つでまとめると、1) 小さな指標で可視化、2) 現場の負担を最小化、3) 結果を三段階で評価、です。これで現場の反応を見て拡張するのが現実的です。

田中専務

分かりました。まずは一部署で見える化とバッジを試し、短期の参加率と中期の継続率を見て判断するということですね。私の言葉で整理すると、RadGradは成績以外の進捗を評価して小さな成功体験を積ませる仕組みで、まずは小さく試して効果を測るという理解で間違いありませんか。

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