AIBR プレミアム大学の実験授業におけるデジタル・ディストラクション（Digital Distractions in University Laboratory Sessions: Students’ Perceptions and Impacts）
拓海先生、最近社内で「デジタルが現場の集中を奪っている」と部下に言われまして、大学の研究でどういう実態が分かっているのか知りたいのですが、何を見れば良いでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大学の実験授業におけるデジタル・ディストラクション、つまり授業中のデジタル機器による注意散漫の研究は、経営でいう現場の生産性低下を測るようなものですよ。結論を先に言うと、学生の自己評価ではデジタル機器による妨害は無視できない影響を与えているんです。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
要するに、スマホやタブレットを授業に持ち込むと現場の「効率」が下がるということですか。私たちが現場で導入検討する際に気をつけるポイントを教えてください。
いい質問です。要点を3つにまとめますね。1) 学生はデジタル機器がパフォーマンスに悪影響を与えると感じている。2) 学年や専門による差は大きくない。3) 意識向上と自己管理力の育成が鍵になる。専門用語を使わずに言えば、ツールそのものよりも『使い方』が問題で、組織側のルールと教育が効くんですよ。
それは分かりやすいです。現場で起きていることの把握はできそうですが、これって要するに「デジタル機器を禁止すれば良い」という話になるのですか。
そこがポイントです。禁止は短期的には効果が出るかもしれませんが、現代の業務はデジタル前提なので実務的ではありません。企業でいうと、工具を全部ロッカーに閉まってしまうようなものです。代わりに、期待される使い方を明確化し、自己管理を促す研修や仕組みを導入する方が持続可能に効きますよ。
具体的にはどのように効果を測るべきでしょうか。現場の生産性に結びつけて説明してもらえますか。
測定は大きく二つに分けられます。定量的には作業の完了時間やミス率を計測し、定性的には現場の自己評価や観察報告を集めることです。大学の研究では学生の自己評価が中心で、それでも二 thirds（3分の2）以上が改善余地を感じていましたから、現場調査でも有効な指標になります。
なるほど。導入後に投資対効果（ROI）を示せるデータが欲しいのですが、どのくらいの規模や期間で観察すれば意味ある結果が出ますか。
短期で効果を見たいなら3ヶ月、最小で数十名のグループ比較が現実的です。理想は学年や部署をまたいだ比較と、行動変容を支える研修の有無でグループを分けることです。重要なのは定量と定性を両取りして、どの施策が現場の行動を変えたかを検証することですよ。
分かりました。これって要するに「デジタル機器自体が悪いのではなく、使い方と現場文化を設計することが肝要」ということですね。私ならまず小さなパイロットを回してデータを取り、費用対効果を示していきます。
1.概要と位置づけ
結論を先に言えば、大学の実験授業におけるデジタル・ディストラクションは学生の学習パフォーマンスに実質的な悪影響を与えていると学生自身が認識している。特に実験や演習のような注意集中を要する授業では、スマートフォンやメッセージングアプリなどのオフタスク使用がパフォーマンス低下の一要因として挙げられる。重要なのはこの問題が学年や専攻によって大きく変わらない点である。つまり、デジタル慣れしている学生でも注意の分散は避けられず、組織的な対応が必要である。企業における現場の生産性管理と同様に、ツール運用方針と人的スキルの両面で施策を設計すべきである。
本研究が位置づけられる領域は高等教育における教育技術（Educational Technology）と行動科学の接点である。授業内で導入されるデジタルツールは本来学習を促進するためのものであるが、使用実態が学習成果にどう結びつくかは必ずしも明確ではない。特に実験室形式の授業は手を動かしながら学ぶ性質上、注意の分断が学習効率へ直結するため、ここでの知見は職場でのデジタル活用にも示唆を与える。結論から導かれる実務的含意は、単純な機器の禁止ではなく使い方の教育と自己管理支援を組み合わせた持続可能な運用設計である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は教室内のマルチタスクやメディア利用の影響を扱ってきたが、本研究は実験授業に限定して学生の主観的評価を詳細に扱った点で差別化される。従来の大規模調査は講義形式を中心にしており、実験的学びの場での注意分断の持つ特異性を見落とす傾向があった。ここで示された特徴は、非デジタルの妨害要因とデジタルの妨害要因が学生には同程度の影響と認識されていることである。さらに学年差がほとんど観察されなかった点は、若年層のデジタル親和性が自動的に注意持続力を保証しないことを示唆する。したがって、先行研究の延長線上で、授業設計と学習者支援の方法論を実務的に再設計する必要がある。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核は「デジタル・ディストラクション」を識別し、実験授業中の作業パフォーマンスに対する影響を評価する方法論にある。具体的には学生の自己申告調査と観察データの組み合わせにより、どのアプリや行為がオフタスクに該当するかを特定している。測定上の工夫として、非デジタル妨害を三倍の項目として提示しつつも、学生がデジタル妨害を同等に評価した点が注目される。これはデジタル行動の頻度だけでなく、その質──注意を完全に切り替える性質──が問題であることを示す。実務的には、どの場面で注意が途切れているかを可視化する仕組みが有効だという示唆が得られる。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は主に学生アンケートに基づく自己評価と教員の観察から構成される。被験者は複数の科目にまたがる学生群であり、総数は百名程度だったという報告がある。結果として、三分の二以上の学生が自身の実験授業でのパフォーマンス向上の余地を感じており、これは特定の学年に偏らない普遍的な認識であった。評価は主観的指標に依存するため、外部的な作業完成度やエラー率のデータと組み合わせるとさらに堅牢な結論が得られる。現場の導入に際しては、まず自己評価を取って施策前後で比較するシンプルなパイロットが現実的な検証手法である。
5.研究を巡る議論と課題
議論点としては、自己評価データの信頼性と外的妨害要因の統制が挙げられる。学生の自己申告は主観的でバイアスを含むため、定量的な行動ログやパフォーマンス指標と併用する必要がある。また、デジタル妨害の定義が研究ごとに異なるため横断比較が難しい課題も残る。さらに、禁止や監視といった介入は倫理的・実務的に問題を生む可能性があり、持続可能な教育設計の観点から代替策を検討する余地がある。こうした課題は企業現場でのデジタルポリシー設計にも直結するため、学際的な研究と実務実験の連携が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は行動ログ分析やランダム化比較試験（Randomized Controlled Trial, RCT ランダム化比較試験）を用いた因果検証が必要である。具体的には、研修の有無や使用ルールの違いでグループを分け、定量的な作業効率やエラー率を長期間追跡することが有効である。また、自己管理スキルを高める教育介入と組み合わせたハイブリッドな運用設計が企業導入への最短ルートになる。検索に使える英語キーワードとしては、”digital distraction”, “classroom multitasking”, “educational technology”, “laboratory sessions”などが有用である。
会議で使えるフレーズ集
「我々が注視すべきはツールそのものではなく、ツールをどう運用し、従業員の自己管理力をどう高めるかである。」
「まずは小規模なパイロットで定量評価を行い、改善効果が明確になったらスケールする。」
「禁止では持続性が見込めないため、期待される使用方法を明文化し教育で支援する方式を採る。」
J. Martínez, L. Pérez, M. Sanz, “Digital Distractions in University Laboratory Sessions: Students’ Perceptions and Impacts,” arXiv preprint arXiv:2402.05249v1, 2024.
