Scale Development on Perception of Academic Bullying among Graduate Students and Faculty Members in Life Sciences and Engineering Departments
| Project/Area Number |
23K21508
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| Project/Area Number (Other) |
21H03171 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Tokyo Medical University |
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Principal Investigator |
山崎 由花 東京医科大学, 医学部, 准教授 (80579293)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片岡 仁美 京都大学, 医学研究科, 教授 (20420490)
野原 理子 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (30266811)
苅田 香苗 杏林大学, 医学部, 教授 (40224711)
北野 尚美 和歌山県立医科大学, 医学部, 准教授 (40316097)
野村 恭子 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (40365987)
小塩 真司 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (60343654)
大久保 由美子 帝京大学, 医学部, 教授 (80287317)
清水 郁夫 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任教授 (60716231)
平間 雅博 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 准教授 (80346460)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥14,170,000 (Direct Cost: ¥10,900,000、Indirect Cost: ¥3,270,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | アカデミック・ハラスメント / パワー・ハラスメント / 行為者心理 / 理系アカデミア / 尺度開発 / 理系学部 / 基準関連妥当性 / ハラスメント可能性測定尺度 / ハラスメント行為者心理 / パワーハラスメント / アカデミックハラスメント / ハラスメント行為者 / ハラスメント可能性尺度 / パワハラ / アカハラ / 内部質保証 |
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| Outline of Research at the Start |
2022年度と2023年度は、調査会社のモニターを利用し、スクリーニングを行うことで理系学部の研究者を抽出し調査を行い、この中で尺度構成を行った。2024年度は、日本国内の複数大学に所属する研究者に調査を依頼し、本研究課題で構成された尺度への回答を求める。加えて、実際のアカデミック・ハラスメント（アカハラ）に関連する行動との関連を検討する。
さらに、作成された尺度は、行為者自身が自らのアカハラを行う危険度を測定することを可能とするが、理系学部のみに適用可能であるのかは明らかではない。そこで本年度は、理系学部以外の研究者や周辺に所属する職員に対しても調査を行い、その測定された内容を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和５年度は、我々が開発した理系学部でアカデミック・ハラスメント（アカハラ）を起こす危険度を測定する上位に3つのDomain因子（自己中心的態度，情緒制御困難性，職業的固定観念）と、下位に8つのFacet因子（優越感，他者軽視，過剰統制，自己本位性，衝動性，不安定性，競争主義，エイジズム）から構成される尺度のさらなる妥当性として、基準関連妥当性を検証した。
まず、調査会社Aの会員の日本の理系学部(医歯薬、理/理工/工、農学部等）の大学教員を対象にWeb調査を実施し、開発した尺度、反社会的パーソナリティ特性を測定するダークトライアド日本語版尺度、他者への共感性を測定する対人反応性指標、そして、教育指導に関する他者からの指摘の有無と内容を問う質問票への回答を得た。そして、下位尺度の内的整合性をクロンバックのα係数で評価した。また、開発した尺度と既存尺度の下位尺度同士の相関を調べ、教育指導上の他者からの指摘の有無を結果変数、開発した尺度、既存尺度の得点を説明変数に設定しロジスティック回帰分析を行った。
その結果、222人が回答し、尺度の内的整合性が確認できた。また、「自己本位性」はダークトライアド日本語版尺度のMachiavellianismと強い相関、「優越感」は Narcissismと強い相関を認めた。また、「衝動性」と対人反応性指標の「個人的苦痛」が強い相関、「自己本位性」と「共感的関心」が中等度の負の相関を示した。さらに、教育や指導が厳しすぎると指摘された者の「エイジズム」の得点は、そうでない者に比べ有意に高く、高圧的な態度を指摘された者の「不安定性」の得点はそうでない者に比べて有意に高かった。よって、開発した尺度のFacetの得点は、既存尺度の下位尺度の得点、そして、実際の行動と有意な関連を認め、基準関連妥当性が確認できた。
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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
令和5年度の交付申請書には、研究代表者と分担者が、理系学部の教授と、その部下や大学院生を対象に調査を行い、教授には我々が開発した尺度への回答、部下や大学院生にはアカデミック・ハラスメント（アカハラ）の結果おこる現象（近年の退職者の数や等）についての質問への回答を依頼する計画を記載した。
しかし、現実的には、上司と複数の部下や大学院生のセットを研究対象者としてリクルートすることの難しさや、部下や大学院生がネガティブな内容の質問項目への回答に同意するかなど、調査実行を妨げる複数の懸念点が挙がった。
そのため、調査方法と調査内容を変更し、調査会社の会員を対象に、対象者本人に開発した尺度と関連が予測される既存の尺度の質問項目と、アカハラ関連の行動の有無とその内容に回答いただいた。この変更により、調査は円滑に進行し、さらなる妥当性が確認できた。ただし、調査対象者本人の自己報告には、報告バイアスが生じる可能性があり、ハラスメント関連の行動について過少報告された可能性も考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和6年度は、東京医科大学、秋田大学、京都大学、杏林大学、帝京大学、東京女子医科大学、秋田大学、和歌山県立医科大学の8つの大学で、無記名のウェブ質問票調査を同時に実施し、①実際の理系学部の研究者への作成した尺度の適用可能性、②尺度の得点とアカデミック・ハラスメント（アカハラ）関連行動の相関、③理系アカデミアの研究者と他領域の研究者や事務職員との間で、各下位尺度得点の平均値に差をみとめるのか、④ハラスメント関連行動の比率に学部による差を認めるか検証する。実際の研究計画を以下に記す。
研究代表者の山崎は、5月に研究計画書と、開発した尺度と、対象者の属性や実際のアカハラ関連の行動を問う質問票を作成し、所属長や調査を配信する部署の同意を得てから倫理審査委員会に提出する。5月から7月の間に、倫理審査委員会の指示に従い研究計画書、質問票を修正し、8月に倫理審査委員会から調査実施の承認を得る予定である。承認が得られた後、山崎は各分担者に研究実施許可書、最終的な計画書、質問票を送り、分担者は各施設で倫理申請を行う。9月から11月の間に、山崎は、調査会社にウェブ調査票の作成とQRコードの発行を依頼し、調査会社と協同でウェブ調査票を完成させる。
全ての施設で、倫理審査委員会から調査実施の許可が得られ時点で（12月を予定している）、同時期に各施設で調査を実施する。具体的には、調査会社が作成したQRコードを各大学の一斉メールで、全ての大学院生、教職員、職員に送信する。調査協力者の回答は、調査会社が集計し、集計表を作成し、山崎にパスワードをかけ送信する。2025年の1月から3月の間に、山崎が集計データを解析する。解析方法は、因子分析（探索的因子分析、確認的因子分析）、ロジスティック回帰分析、マクネマー検定、一元配置分散分析を検討している。
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Report
(3 results)
Research Products
(6 results)
