学習成果のBloom分類
学習成果をBloomのレベルに分類
学習成果のBloom分類
学習成果をBloomのレベルに分類
コンテンツ紹介
説明
学習成果をBloomタキソノミーのレベルに分類し、「知る」「理解する」など測定できない動詞を修正して、それぞれの成果に適した評価方法を提案します。分類は動詞の表面的な意味ではなく、成果が実際に求める認知的な水準に基づいて行います。対象：カリキュラムや授業の設計を行う教員、プログラム開発委員会。
おすすめした人
Shuting@YouMind
このスキルをおすすめする理由
学習者に求められる実際の認知プロセスを分析し、曖昧な表現を測定可能な形に整えて、適切な評価方法まで提案します。
関連スキル
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研究週間授業計画作成
入力した授業テーマと授業時間をもとに、ブルームのタキソノミーの動詞を使った測定可能な学習目標、時間配分を含む授業の流れ、評価項目の提案を盛り込んだ、構造化された週間授業計画を作成します。学習目標とアクティビティは常に相互に対応づけられます。対象：大学教員、コースや研修プログラムを作成する講師。
研究GIFT問題バンク＋Bloom監査
テーマと学習成果から、選択式、正誤式、組み合わせ式、短答式、穴埋め式の問題形式を含む、GIFT形式の完全な問題バンクを生成します。各問題にBloomの分類学上のレベルを付け、問題が主に低次（記憶／理解）レベルに偏っている場合は、そのことを明確に報告し、高次の思考スキルを測る追加問題を提案します。対象：試験問題プールの質を確認したい評価・測定担当者および学科コーディネーター。
研究SCORM教材構成＋整合性確認
モジュールのテーマと学習成果をもとに、SCORM準拠のeラーニングパッケージのコンテンツ構成（画面、インタラクションポイント、評価項目）を設計します。続いて、各学習成果がどの画面で扱われ、どのように測定されるかを確認します。整合していない成果がある場合は明確に報告し、不足を補うためのコンテンツを提案します。対象：eラーニングコンテンツ開発者、遠隔教育コーディネーター。
情報
- バージョン
- v2
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
