学習階層分析によるライティングチュートリアルプログラムの開発

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K03067
• Research Institution: Future University-Hakodate
• Principal Investigator: 冨永 敦子 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60571958)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 向後 千春 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (00186610) ; 岡村 浩昭 鹿児島大学, 理工学域理学系, 教授 (30244221) ; 伊藤 恵 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (30303324)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 学習階層図 / ライティング / 語彙 / S-P表 / 項目反応理論

Outline of Annual Research Achievements

本研究は4カ年を計画しており、1年目である2020年度は、1)プロトタイプとして語彙に関する学習階層図を作成した、2)学習階層図の最下位層の「単語の意味を説明できる」というスキルを評価するために、選択式の問題40問（以下、意味問題）を作成した、3)大学生224名（有効回答219名）に解答してもらい、S-P表により妥当性を検証した。
2021年度は研究期間の2年目として、1)語彙に関する学習階層図内の「文脈にあった適切な単語を選択できる」の問題40問（以下、文脈問題）を作成した、2)大学生134名（有効回答128名）に解答してもらい、解答データをS-P表により分析し、妥当性を検証した、3)文脈問題と、2020年度実施した意味問題の成績を比較した。
研究期間3年目の2022年度は、1)学習階層図の「類義語を挙げる（類義語問題）」「対義語を挙げる（対義語問題）」問題をそれぞれ40問ずつ作成した。問題として提示する文章は、情報通信白書、日本語辞書、類語辞典から選択した、2)類義語問題は大学生330名（有効回答303名）、対義語問題は大学生198名（有効回答178名）にそれぞれ解答してもらい、解答データをS-P表および項目反応理論により分析し、妥当性を検証した、3)2020年度および2021年度に収集した意味問題、文脈問題の解答データを項目反応理論により分析し、妥当性を検証した。S-P表分析法では、テストやドリル・演習問題の解答データをグラフ化し、問題ごとに注意係数を算出することにより、各問題の適切さを評価できる。選択問題の場合は、注意係数0.6未満ならば良好と判断される。項目反応理論とは、学力を数値化する測定理論である。問題の識別力と困難度を算出することにより、問題の妥当性を検討することができる。
S-P表および項目反応理論による分析の結果、意味問題28問、文脈問題37問、類義語問題33問、対義語問題39問が適切な問題として抽出された。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

解答データの収集はジャストシステム社のインターネット調査Fastaskを利用している。意味問題のように文章による単純な選択問題はFastaskにより実施できるが、「複数の単語を抽象度の順に並べる」「複数の単語をグループ分けする」のように、操作が必要な問題はFastaskでは実施できなかった。

Strategy for Future Research Activity

最終年度である2023年度は、以下を行う。
・意味問題、文脈問題、類義語問題、対義語問題のうち、適切な問題として抽出された問題をMoodleに登録し、トレーニング用のチュートリアルプログラムを試作する。
・実験協力者（大学生40名程度）にチュートリアルプログラムを1ヶ月程度利用してもらい、利用前後のライティングスキルおよびライティングに関する意識調査を行う。

Causes of Carryover

出張をともなう研究打合せの一部をオンラインによる打合せに変更した。また、調査費用は研究代表者の学内研究費からまかなった。
2023年度は、実験協力者（大学生40名程度）にチュートリアルプログラムを1ヶ月程度利用してもらい、利用前後のライティングスキルおよびライティングに関する意識調査を行う。そのため、実験協力者に支払う謝金が必要である。