学生を労働力として準備する

今日の学生は、明日のデザイナー、エンジニア、プログラマー、科学者です。 教室内で構築アクティビティを実施することで、科学、技術、工学、数学 (STEM) 分野内外で将来の職場で役立つ ハードスキル と ソフトスキル の両方が養われます。 ハードスキルには、タスクを正常に完了するために必要な技術的スキルと実践的スキルが含まれますが、ソフトスキルは、効果的なコミュニケーションとコラボレーションに必要な行動スキルです。1 ハードスキルは明示的に教えられる が多いのに対し、ソフトスキルは主に経験と露出を通じて習得されます。 教室内でロボット工学のアクティビティを完了する際に、生徒がどのようなハードスキルとソフトスキルを身に付けられるかを詳しく見てみましょう

ハードスキル

• コーディング:生徒は VEX ロボットを構築しながら、実際の使用例に沿った特定の課題を完了するためにロボットをコーディングする方法を学びます。 VEX Robotics が設計したコーディング プラットフォーム VEXcode を通じて、学生はブロックベースのコーディングまたは Python コマンドを使用してコーディングできます。 学生がコーディング能力を身につけ、スキルを向上させるにつれて、就職に向けての準備がますます整っていきます。 

• 科学的探究:実験の実施、データの収集、科学的な結論の導出を通じて、生徒は科学的探究スキルを身につけます。 生徒がロボットを組み立て、STEM アクティビティを完了すると、生徒は結果を観察、予測、確認、記録、伝達する機会が得られます。 科学的な調査と分析は、あらゆる分野の従業員にとって重要です。 科学的な探究と分析を通じて、生徒は自然界と物理界に関する質問に対する答えを定式化し、見つけることを学びます。 科学的探究心を育てる方法の詳細については、以下の VEX ライブラリの記事をご覧ください。
  • • 教育用ロボットと科学の連携 
• データ分析: 学生は、VEX CTE ワークセルを使用して産業オートメーション アクティビティを完了する場合でも、VEX GO、IQ、または EXP/V5 を使用して STEM ラボを完了する場合でも、データを収集、分析、解釈し、データから重要な結論を導き出します。 最近の技術、特に人工知能 (AI) の進歩により、職場では従業員データ内のパターン、傾向、相関関係を特定するために、データに基づく意思決定がますます重要になっています。

• エンジニアリングデザイン:学生はプロジェクトを構築、テスト、実行する中で、基本的なエンジニアリングデザインスキルを身につけていきます。 VEX Continuum を使用したアクティビティを通じて、生徒は問題を特定し、解決策を開発し、テストと評価を通じて解決策を最適化します。 エンジニアリング デザイン プロセス (EDP) と、教室で EDP を効果的に実装する方法の詳細については、次の VEX ライブラリの記事をご覧ください
  • • エンジニアリングを始める 
    • ノートブッキングを始める 
    • 学習ツールとしてのエンジニアリングノートブック 
• 数学的推論:生徒は 6 軸アームを操作する際に、アームの座標系を使用することで数学的概念と問題解決能力を身につけます。 数学的推論は、STEM 関連の職業に就くことを計画している人にとって特に役立つスキルですが、批判的思考力や論理的推論力を養うのに役立つため、STEM 以外の職業においてもこのスキルは重要です。 数学的推論力の育成について詳しくは、次の VEX ライブラリの記事を参照してください。
  • • VEX 123 を使用した読み書き能力と数学的思考の指導のサポート 
    • VEX GO を使って読み書きと数学的思考の指導をサポートする 
    • 教育用ロボットと数学の連携 

ソフトスキル 

業界の専門家が特定した最も重要なソフトスキルは次のとおりです。 

• コミュニケーション:職場での効果的なコミュニケーションは、プロジェクトが効率的に進み、すべての同僚が適切なパフォーマンスを発揮するために必要な情報を得るために不可欠です。 生徒たちは協力してロボットを組み立てる際に、必要なものを効果的に要求する方法、誰がどのタスクを担当するかを決定する方法、必要に応じて建設的なフィードバックや説明を提供する方法を学ぶ必要があります。 STEM 活動中に生徒間で効果的なコミュニケーションを促進する方法については、以下のリソースを参照してください
  • • 学生とのコーディングに関する会話を促進する 
    • VEX CTE ワークセルコースにおける学生のコラボレーションのサポート 
    • ペアプログラミングを活用した学生のコラボレーション 

• 創造性: 既成概念にとらわれずに考え、革新的な解決策を生み出す能力は、職場で成功するために不可欠です。 生徒が課題や障害に遭遇したとき、すぐに正しい答えを与えたり、生徒に代わって問題を解いてあげようとする衝動を抑えてください。 生徒が協力して、遭遇する課題に対する独自の解決策を開発できるようにします。 教室での反復的な問題解決の重要性と創造的な問題解決を促進する方法について詳しくは、次の VEX ライブラリの記事をご覧ください
  • • STEMラボにおけるレジリエンスの構築：フィードバックと問題解決 
    • STEM に対する学生の態度の改善: VEX GO カリキュラムからの知見 (ディスカッション セクション) 

• 計算的思考:過去 10 年間で、計算的思考 (CT) は K-12 の教室を含めて人気が高まってきました。 CT は、複雑な問題を単純なステップに分解して定式化し、解決するプロセスです。この問題解決手法は、コンピュータ プログラマがコンピュータ プログラムやアルゴリズムを作成するために使用するプロセスを模倣したものです。1 CT の主要スキルには 分解、パターン認識、パターン抽象化、アルゴリズム設計などがあります。 教育研究者によると、「CT の実践を科学と数学の教室に導入する主な動機は、専門分野で実践されているこれらの分野の性質が急速に変化していることです」と述べ、Weintrop ら (2017) は、「過去 20 年間で、科学と数学に関連するほぼすべての分野で計算対応の成長が見られました」と述べています。 コンピュータサイエンスとロボット工学のつながりは明らかであり、学生はロボットをプログラムして複雑なタスクを実行できるようになります。 複雑なタスクを実行することが最終目的であるとしても、その手段にはこれらのタスクをより小さな部分に分解し、それらを繰り返し構築してソリューションを作成することが含まれます。 教育用ロボットは、複雑なタスクの分解と足場構築の両方を容易にすることができます。 CT の詳細については、次の VEX ライブラリ リソースを参照してください
  • • なぜ教育用ロボットを教えるのですか? 
    • 教育用ロボットと科学の連携 
    • STEM と計算論的思考の導入: クリアクリーク独立学区のケーススタディ 
• 適応性:従業員は、職場での問題を解決し、効率を高めるために、変化に容易に適応する必要があります。 新しいテクノロジーが頻繁に設計され、実装される STEM 分野の最先端の世界では、従業員は変化に迅速に対応し、イノベーションを受け入れ、回復力を構築できなければなりません。 STEM アクティビティでの試行錯誤を通じて、生徒はロボットの構築を適応させて新しい課題に対応し、焦点を新しい優先事項に変更し、予期しない障害を克服するための新しい戦略を作成することを学びます。 探索と実験は、生徒が新しい情報に基づいて特定のタスクを完了するためのアプローチを適応させるため、継続的な学習への入り口となります。 

STEM 分野の雇用主を対象とした調査によると、72% の雇用主が、採用の決定を下す際には、ソフト スキルがテクニカル スキルと同じくらい重要であると述べています。1 変化は、現代の職場の課題を乗り越えることができる、多才な専門家の重要性を浮き彫りにしています。 STEM および職業技術教育 (CTE) コースを教えることで、次世代が STEM 分野内外で労働力として成功できるように支援できます。 VEX プラットフォームによって整理された魅力的なリソースについては、VEX ライブラリの 教育リソースを調べ、 PD+ コミュニティ に参加して世界中の教育者と会話しましょう。