研究課題/領域番号 |
20K03348
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分10020:教育心理学関連
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研究機関 | 愛知医科大学 |
研究代表者 |
宮本 淳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (40340301)
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研究分担者 |
仙石 昌也 愛知医科大学, 医学部, 准教授 (40257689)
久留 友紀子 愛知医科大学, 愛知医科大学, 客員研究員 (00465543)
橋本 貴宏 愛知医科大学, 医学部, 准教授 (60291499)
山森 孝彦 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70387819)
山下 敏史 愛知医科大学, 医学部, 講師 (90622671)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 協働学習 / 心理的成果 / クラウド / リビジョンマップ |
研究開始時の研究の概要 |
協働学習の実践が進む一方でその学習評価や教育効果の測定法が課題となっている。本研究では協働学習によって獲得される心理的成果を充分に測定するために重要な観点は何かという問題を設定し尺度を開発する。協働学習にクラウドを利用し,編集履歴を分析することで,貢献度や参加度といった協働作業の指標を定量化できる。作成した尺度によって測定される心理的成果と協働作業の指標及びレポートなどの成果物の評価との関係性を検討する。
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研究実績の概要 |
本研究の目的は、協働学習によって獲得される心理的成果を測定する尺度を作成すること、及び、クラウドの編集履歴にアプローチすることによって得られる協働作業の指標と心理的成果との関係性を検討することである。2020年度の研究では、態度の3つの側面(認知的成分,感情的成分,行動的成分)に着目した「協働学習に対する態度」を測定する尺度を作成した。 2021年度の研究では、協働ライティングを行った初年次学生を対象として、作成した尺度について質問紙調査を実施した。因子分析の結果、<肯定的認知>,<積極的行動>,<肯定的感情>,<最小限の参加態度>の4因子が抽出された。このうち<積極的行動>,<肯定的感情>にはより大きな個人差が見られ、感情的・行動的側面から協働学習に対する態度を評価できる可能性が示唆された。また、編集履歴を利用して作成するリビジョンマップによって定量化された協働ライティングにおける学生の貢献度や参加度との関連では、編集したセクションの割合と態度の行動的側面である<積極的行動>との関係が示された。 2022年度の研究では、協働学習に対する態度について、ポジティブな評価とネガティブな評価を同時に持つ心理状態である、態度の両価性を考慮する必要があると考え、態度の両価性と協働学習に対する態度との関係について、質問紙調査によって検討した。協働学習に対する態度の両価性については、客観的(構造的)両価性と主観的両価性という2つの指標から評価した。初年次学生では、協働学習に対する両価的な態度尺度では分散が大きいこと、及び、態度の両価性の高い学生は協働学習に対する態度の認知・行動・感情側面の得点が低く、最小限の参加態度の得点が高いことが示された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究計画として2022年度までに協働学習の心理的成果を測定する尺度を作成し、協働作業の指標との関係性を検討することを予定していた。心理的成果については、態度の3つの側面に着目した尺度、及び両価性尺度が、協働学習に対する態度及び態度変容を理解するための指標として有用であることが示唆された。協働作業の指標との関係については、リビジョンマップと態度尺度との関連については検討することができたものの、両価性尺度との関連や協働学習の前後による態度変容については充分に検討できていないため当初の計画よりもやや遅れている状況である。
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今後の研究の推進方策 |
協働学習の前後による態度変容について分析する予定である。協働学習の前後で両価性得点が変化した学生が一定数みられることから、初年次学生の協働学習に対する態度の両価性は変容しやすいものと考えられる。協働学習におけるどのような体験が態度変容に影響するのかについて、リビジョンマップを用いることによって測定する貢献度や参加度といった協働学習の指標との関連及び、自由記述によって得られる質的データ分析から検討していきたい。
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