| Project/Area Number |
22KK0201
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (A))
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 08020:Social welfare-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
面高 有作 九州大学, キャンパスライフ・健康支援センター, 准教授 (80749474)
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| Project Period (FY) |
2023 – 2025
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥15,470,000 (Direct Cost: ¥11,900,000、Indirect Cost: ¥3,570,000)
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| Keywords | 発達障害学生 / 高等教育 / セルフアドボカシー / 重層的支援 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、高等教育機関に在籍する障害学生の中でも増加が著しい発達障害学生を対象に、支援場面・支援機関ごとに分断さ れてしまう支援の一貫性を確保し、修学から社会移行までの支援を学内外の支援機関が有機的に連携する重層的な支援モデルの提案を目的とする。国際共同研究を通じて比較検討することにより、我が国の支援状況や発達障害学生が必要としていることの特徴が明らかになる。そして、国際化社会における 我が国の高等教育機関での学生支援のあり方を理解することにつながる。本研究の発展により、多様な学生が高等教育機関で学ぶための環境づくりに資する知見が得られると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本国際共同研究では、基課題で取得した我が国のデータと国際共同研究にて取得した海外
のデータとの比較を通じて、我が国の発達障害学生支援のあり方を検討すること、また、学
生支援における中核的な概念であるセルフアドボカシー（SA）スキルの構造を明らかにする
ことを目的とした。本国際共同研究では、基課題での調査で得られた知見を反映させて、以
下の２点について研究を進めた。①米国の発達障害学生を対象とした生活機能全般と主観的適応感の調査研究②米国の発達障害学生のSAスキルの構造を調査研究
国際共同研究としてハワイ大学を拠点に米国の研究者と検討を重ね、修学場面のシナリオ及び図版を確定させた。２０２３年度の予備調査を踏まえて質問紙の構成を一部見直し、本調査を実施した。日本側データ７３件（有効データ６９件）、米国側データ３８件（有効データ３８件）を収集した。日本側のデータのみを分析した結果、先行研究と同じく4因子構造が妥当であることか確認された。因子のひとつである「インクルーシブ社会の志向性」に顕著な文化差が窺えた。日本語版と英語版のセルフアドボカシー尺度、日本語版と英語版のシナリオ及び図版を整備した。このことにより、海外高等教育機関との比較研究基盤を構築した。以上の知見及び研究基盤は、大学における心理・健康・障害学生支援を統合した重層的支援体制の設計に科学的根拠を与えると考える。次年度は重層的支援モデルを具体化し、成果の学会発表・論文化を進める。
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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
ハワイ大学を拠点に米国の研究者と検討を重ね、修学場面のシナリオ及び図版を完成させた。２０２３年度の予備調査を踏まえて質問紙の構成を一部見直し、本調査を実施した。
日本側データ７３件（有効データ６９件）、米国側データ３８件（有効データ３８件）を収集した。分析の結果、先行研究と同じく4因子構造が妥当であることか確認された。因子のひとつである「インクルーシブ社会の志向性」に顕著な文化差が窺えた。
日本語版のシナリオ及び図版だけでなく、英語版シナリオ及び図版を整備した。このことにより、海外高等教育機関との比較研究基盤を構築した。
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| Strategy for Future Research Activity |
日米両国のデータを分析し、それぞれの重層的支援モデルを具体化する。そして、研究成果の学会発表・論文化を進める。
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