2021 Fiscal Year Research-status Report
Development of AI-based Online Evaluation System for Global Citizenship Education
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21K18529
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
松本 佳穂子 東海大学, 語学教育センター, 教授 (30349427)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 俊彦 駿河台大学, メディア情報学部, 准教授 (20327290)
加藤 由樹 相模女子大学, 学芸学部, 教授 (70406734)
加藤 尚吾 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (80406735)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | グローバル市民性教育 / グローバル人材養成 / 発達段階別評価 / AI型評価ツール / 汎用型オンライン診断システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、最近世界各地で研究と実践が進んでいる「グローバル市民性(Global Citizenship)」教育の日本における標準化と普及を目指して、各教育段階において誰もが使えるようなAI型のオンライン評価ツールを開発・提供することを最終目的とする。初年度は、代表者が長年行ってきたグローバル人材の構成要素に関する研究成果と世界の諸研究を照合しつつ包括的分析と統合を行い、将来の日本を担う国際的人材の能力要素をパイロット実験による検証を通じて確定することを目指した。具体的には、以下の研究を行った。
１）過去の研究によって収集・検証した４つの分野（①異文化と他言語への理解、②異文化間能力、③問題解決のためのクリティカル・シンキング、④「２１世紀型」汎用スキル）の下位構成要素を、グローバル市民性の視点から収斂及び再構築した。その際、まず、ヨーロッパ評議会言語政策部門やECML(ヨーロッパ現代言語センター)、及びヨーロッパ・北米の教育機関において現在計画中・進行中の様々なプロジェクトの指標を精査し、同時に各教育段階（小学校、中・高等学校、大学、社会人）での異文化間能力やクリティカル・シンキングの発達状況に関する諸研究を参考にして、発達段階別に目指すべきグローバル市民性の指標を作成した。
２）それについて、各教育段階の教師（社会人の場合は海外経験豊かな管理職）約10名ずつ、全体で42名から意見徴収をし、指標の修正・調整をおこないつつ、それを基にした評価ツール（エッセイテストと自己チェックリスト）を開発し、その検証を進めた。
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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
指標構築と同時に、本年度に予定していた発展段階別の評価ツールのプロトタイプの開発も行い、大学生・社会人向けの検証実験も開始した。それは、コロナ禍において対面でのインタビューやパイロット実験が十分にできない中では、指標構築と評価ツール開発を同時進行で行った方が効率が良かったからである。一方、指標に対する専門家、教師、社会人からの意見徴収がまだ十分ではないので、今年度はフィードバックと検証実験を同時に行いながら、指標と評価ツールを引き続き修正・調整していく。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、地域性・学力・生徒の特性などが異なる学校で各教育段階2-3クラスずつに対してパイロット実験を行う（社会人の場合は約5社から30名程度を募る）。パイロット実験の結果をテスティングや一般的統計ソフトウェアで詳細に分析し、テスト項目を修正すると共に、矛盾や不整合が見られた場合は指標に立ち返ってそれをテスト項目と共に修正・調整する。そして修正・調整後のテストを、本実験として各教育段階10クラス(社会人の場合は約10社から100名程度）の被験者に対して実施し、十分な妥当性と信頼性が担保されたか検証する。最終年度のグローバル市民性を診断する汎用型オンライン評価システム構築のためにできるだけ多くのデータを収集・集積する。
最終年度は、システム設計と改善を中心に行う。テスト結果に関しては個人・クラス（集団）両方の結果が見られる自動集計機能を付け、更にテストの分野及び項目毎のレベルを示す判定表とフィードバックを用意する。同時に集積されたデータに基づいて、今後注目・強化すべき項目を個人・集団両者についてAIが自動的に予測・示唆する機能を付加する。
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| Causes of Carryover |
今年度は、学会発表や会合、意見徴収などのインタビュー、評価ツールのパイロット実験などが殆どオンラインで行われたため、十分な活動とデータ収集ができず、旅費や謝金が発生しなかった。次年度は活動を極力対面で行い、去年十分に得られなかったフィードバックや実験・観察データを収集し、その結果を発表するために、今年度未使用分を利用する予定である。
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