80名弱で、アイデアソン型のオンライン授業をしました。受講者は長崎大学の某クラスの皆さん(一年生)です。
三人ブレストをした後、オンライン共有ファイル上にアイデアスケッチを書き出し、魅力的なものに☆を打ってもらいました。
その結果上記のように。
上位15%に割と☆が集中します。そして、上位4%には極端に星が集中します。(この傾向は、リアルのアイデアソンで、よくみられていました。今年の3月から社会の要請でオンラインに切り替えて移行、延べ人数400名に参加してもらい実施しましたが、それらを通じて、オンラインでも「4%集中」という傾向が認められました。)
オンライン・アイデアソン、あるいは、リモート・ブレストの大規模版をやろうという方にとっての一つの手がかりになれば幸いです。
なおこの4%集中の傾向は、アイデア総数が100個を超えるぐらいだと非常に鮮明に出てきます。50個ぐらいでも見れますが20個ぐらいだとそんなにはっきりとは出ません。
補足: (長い補足は、note 80名弱で、アイデアソン型のオンライン授業をしました。受講者は長崎大学の某クラスの皆さん(一年生)です。
三人ブレストをした後、オンライン共有ファイル上にアイデアスケッチを書き出し、魅力的なものに☆を打ってもらいました。
その結果上記のように。
上位15%に割と☆が集中します。そして、上位4%には極端に星が集中します。(この傾向は、リアルのアイデアソンで、よくみられていました。今年の3月から社会の要請でオンラインに切り替えて移行、延べ人数400名に参加してもらい実施しましたが、それらを通じて、オンラインでも「4%集中」という傾向が認められました。)
オンライン・アイデアソン、あるいは、リモート・ブレストの大規模版をやろうという方にとっての一つの手がかりになれば幸いです。
なおこの4%集中の傾向は、アイデア総数が100個を超えるぐらいだと非常に鮮明に出てきます。50個ぐらいでも見れますが20個ぐらいだとそんなにはっきりとは出ません。
補足:(長い補足は note に)