| Project/Area Number |
23K02240
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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 09030:Childhood and nursery/pre-school education-related
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| Research Institution | Sugiyama Jogakuen University |
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Principal Investigator |
石橋 尚子 椙山女学園大学, 教育学部, 教授 (90232339)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大村 廉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10395163)
山崎 晃 広島文化学園大学, 学芸学部, 教授 (40106761)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 保育業務の可視化 / 現職保育士 / 中堅保育士不足 / 保育者行動 / ウェアラブルセンサ / 自動認識 / 自己教師あり学習 / 不均衡データ / 保育者支援 / 保育職のやりがい / 離職の理由 / 保育者行動の自動認識 / 間接情報 / 保育者行動認識システム / IT技術 / AI技術 |
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| Outline of Research at the Start |
子どもの数はどんどん減っているのに、保育者（幼稚園教諭・保育士・認定こども園の保育教諭）が足りない。早期退職者や潜在保育者（免許・資格を持っていても保育職に就いていない者）が多いためである。その主因は、負担の大きい労働環境であると言われているが、見直すべき保育業務の内容や現状は、不明瞭で曖昧である。
そこで本研究では、保育者の声を聞く手法に先端技術（ウェアラブルセンサによる保育者行動の自動認識）を組み合わせ、保育業務を可視化することで、保育業務の適正化（合理化、ＩＴＣ化、分業化等）の方向性を提案し、保育者支援を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2年目の本年度は、昨年度予備的調査として実施した現職保育士195名への質問紙調査結果の吟味と質問内容の精査及び聞き取り調査、並びにウェアラブルセンサによる保育者行動の自動認識の精度を高めるための「少量データによる行動認識の改善」と「自己教師あり学習による不均衡データの影響解明」に取り組んだ。
昨年度の予備的調査で「離職を考える要因」の第１位であった「仕事量の多さによる疲れ(57.9%)」に注目し、追加質問と就労中のストレス状況の測定を試みた。その結果、平均的な超過勤務時間は30分～1時間程度(94.3%)、勤務中の休憩時間は30分～45分程度(58.1%)、持ち帰り仕事は無い者が7割程で、週1～2回程持ち帰る者が仕事にかける時間は30分～1時間程度(74.0%)であり、ベテラン層ほど就業中のストレス値は高い傾向がみられた。また聞き取り調査の中で、早期退職者や長期育児休業取得者の増加による中堅層不在とその問題点がみえてきた。充分な保育経験を積めない状態で、職員指導や園運営に携わらなければならない若手主任保育士の悩みは、深刻である。
保育者行動の自動認識については、昨年度までに取得したデータを「対象保育士のデータが少なくても精度の高い行動認識ができるか」の点から分析し、本人データが少量(5%程度)であっても精度をかなり改善できるという結果が得られた。更に、Self-Supervised Learning(自己教師あり学習)という新しい学習手法を用いて、「行動量に偏りのあるデータ付けでも精度の高い行動の認識ができるか」という課題設定で、自己教師あり学習における不均衡データの影響について分析を進めている。本年度終了時においては、事前学習における不均衡データの影響は少なく、Fine-tuningにおける不均衡データの影響は大きい(不均衡データだと性能が低下する)ということがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究を構成する3つの柱の内、中心となる以下の2つの柱について、いずれもやや遅れが生じている。
(1)現職並びに離職経験保育者への質問紙調査と聞き取り調査について：本年度予定していた「Webによる質問紙調査」は、質問項目と調査対象者の再吟味に時間を有し、実施には至らなかった。しかしながらその過程で、現職保育士15名への聞き取り調査を行うことができたことから、種々の保育準備・園内環境の整備や多種多様な事務仕事に追われる現状など、子どもに直接関わらない状況での仕事量の多さを負担に感じていること。人手不足(特に中堅保育士不足)が招いている職場内人間関係の不具合などを具体的に知ることができ、次年度の本調査を補強することができた。
(2)ウェアラブルセンサを用いた保育者行動認識による保育業務のデータ化について：本年度予定していた新人保育士とベテラン保育士を対象とした保育者行動の自動認識実験は、次年度に実施を延期した。自動認識の精度を高めるための「少量データによる行動認識のための改善」と「自己教師あり学習による不均衡データの影響解明」を優先したことにより、新たな実験とデータ収集には着手できなかった。しかしながら、認識精度が高まったことで、次年度実施予定の保育者行動の自動認識実験並びに分析においては、これまで以上の正確さと円滑さが確保されるものと考える。「保育者行動認識システム」活用の可能性を広げることができたと言えよう。
以上に加え、本年度、保育業務中のストレス状況の測定を試みたことから、業務内容とストレスとの関係を検討する必要性を確認した。同じ保育者であっても、担当クラスの子どもの年齢によっては業務内容に大きな違いが予測されることから、丁寧なデータの蓄積を進めて行きたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)現職並びに離職経験保育者への質問紙調査と聞き取り調査の実施：予備調査の吟味と聞き取り調査の結果を踏まえて、質問紙調査用紙を完成させ、椙山女学園大学教育学部卒業生(幼稚園教員免許・保育士資格取得者)約500 名と愛知県内の現職保育者を中心に、Webによる質問紙調査を行う。更に、質問紙調査協力者の中から聞き取り調査協力者を募り、保育業務の実態と改善方策についての詳細かつ具体的な情報を収集する。Webによる質問紙調査の実施、調査データの分析・検討は、石橋と山崎が共同で行う。
(2)ウェアラブルセンサを用いた保育者行動認識による保育業務の継続的データ化：今春私立こども園に就職した新人保育教諭と経験7年目の中堅保育教諭を対象に、両者が二名体制で保育業務にあたる乳児クラスにおいて、ウェアラブルセンサを用いた保育者行動の自動認識実験を行う。調査時期と回数については、調査協力園と相談の上決定するが、新人保育教諭の保育者としての成長・変化の可視化を主目的とすることから、年内最低2回の実施を依頼している。また合わせて、唾液アミラーゼ法による保育業務中のストレス測定を両者に行う予定である。現地調査とデータ分析は、石橋と大村が共同で行う。
(3)分析結果のフィードバックと改善策の効果測定：(2)で得られた分析結果を新人保育教諭と中堅保育教諭にフィードバックし、保育教諭自身による省察(自己評価)と改善への取り組みを促し、その効果を(2)の手法で測定・検証したい。また、調査協力園に(1)と(2)の結果を逐次報告し、保育業務の現状に対する共通理解を図るとともに、園全体としての課題の掘り起こしとその解決策の検討に参画する。主に、石橋が担当する。
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