アクティブな高校生を育むために小学校期に獲得すべき体力・運動スキルの目標値の策定
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21K11517
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59030:Physical education, and physical and health education-related
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| Research Institution | Ibaraki University |
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Principal Investigator |
渡邊 將司 茨城大学, 教育学部, 准教授 (80435213)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
引原 有輝 千葉工業大学, 創造工学部, 教授 (10455420)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
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| Keywords | 追跡調査 / 高校生 / 小学生 / 体力 / 運動スキル / 身体組成 / 身体活動 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の代表者および分担者が中心となって，2012年に「元気で活発な子どもを育成するための研究プロジェクト」コンソーシアムを結成し，約200名の子ども達を小学1年時から追跡調査している。小学1年時と5年時には，漸増負荷法による最大酸素摂取量測定，DXA法による身体組成・骨密度測定，TGMD-2に基づいた運動スキル評価，3次元加速度計を用いた身体活動量評価といった厳密な方法に加え，生活・運動習慣調査（質問紙）等を実施した。
そこで本研究は，小学校期からの追跡調査を継続し，中学・高校期の身体活動習慣に小学校期のどのような要因が関係しているのかを明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，追跡調査の対象である61名の高校2年生および117名の高校1年生に質問紙を郵送し，全員から回答を得ることができた。
高校3年生になると多くの者が受験勉強や就職活動等に移行するため日常的な身体活動等が大きく変化する。そのため，今年度に高校2年生だった対象者は最後の調査となり，これまで実施してきた質問にいくつかの質問を追加した。国際調査で頻繁に用いられる身体活動評価質問項目（HBSC），メンタルヘルスに関する質問項目，過去の運動に関する自己評価，過去の運動歴と始めた理由である。高校1年生にはこれまで通り，日常の生活・運動習慣および運動有能感に関する質問のみを実施した。
現在のところアンケートの電子入力は完了したが，高校生のデータをすべて満たすには来年度までかかるため，本格的なデータ分析は2023年度以降となる見込みである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度の主要な研究の目的は，追跡調査の対象者に質問紙調査を実施して確実に回収することであった。結果として全員から回収できたのでその目的は達成できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，対象者から確実に質問紙を回収することである。追跡調査は追跡率が非常に重要なポイントとなる。保護者との連絡を十分取りながら実施する計画である。
データ分析についてだが，多くの要素が複雑に絡み合っていることが予想される。項目間の関係性を見出すにあたり，構造方程式モデリングを用いての解析を検討している。分析に適したソフトウェアを購入する予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
