| 研究課題/領域番号 |
19K13247
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
古川 智樹 関西大学, 国際部, 准教授 (60614617)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 反転授業 / 予習講義動画 / アカデミックリテラシー / 高次能力学習型 / 学習管理システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、外国人留学生対象の日本語教育において高次能力育成型の反転授業を実施し、その効果検証及び実践モデルを構築することである。具体的には、予習動画視聴率、アカデミックCan-do Statement（CEFRをもとに作成、以下CDS）、反転授業に関する質問紙調査による学習成果分析、半構造化インタビュー及び質問紙調査による反転授業に対する学習者特性分析を行い、効果を検証する。
今年度は、昨年度に引き続き、データ収集を行い、反転授業未実施クラス（2017-18年度データ）と反転授業実施クラス（2019-20年度データ）のCDSの比較分析と半構造化インタビュー及び質問紙調査、そして、予習動画視聴ログ分析を行った。その結果、反転授業実施クラスと未実施クラスのCDS比較では、CEFR Aレベル（基礎段階の言語使用者）では差はほとんど見られなかったが、CEFR B/Cレベル（熟練した/自立した言語使用者）及び全体平均では差が見られた（t=-3.323, df=124, p<.001）。また、質問紙調査においては、学習者は、予習動画・反転授業の授業形態に対して学習者は概ね肯定的に評価しているものの、反転授業実施・未実施クラスにおける授業評価に差は見られなかった。そして、予習動画視聴ログ分析においては、概ね全体を通して80%を超えているが、①内容に関しては既有知識であるスキル系に関する内容のものは視聴率が低く、論証や仮説検証の方法、調査方法などの具体的な方法論に関する動画の視聴率が高いこと、②時間に関しては、動画時間が長いものほど視聴率は低く、一定の視聴率を確保するためには9分以内が望ましいことが示唆された。
次年度も引き続き、データを収集していくことによって、分析の精度を上げ、アカデミック日本語における「高次能力学習型」反転授業の有効性を検証していく予定である。
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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
本研究では、高次能力学習型反転授業の実践を行い、その実践で得られたデータを基に学習成果分析（反転授業未実施時と実施時のアカデミックCan-do Statement（以下CDS）の比較分析やアクセスログによる講義動画視聴率とCDSとの相関分析等）、学習者特性分析（アンケート及び半構造化インタビューによる質的分析）を行うことによって、その有効性の検証を行う。
本年度は、調査の3年目として、昨年度に引き続き、データ収集を行い、反転授業未実施クラス（2017-18年度データ）と反転授業実施クラス（2019-20年度データ）のCDSの比較分析と半構造化インタビュー及び質問紙調査、そして、予習動画視聴ログ分析を行った。当初計画では従来型のオンサイトの対面授業とオンラインによる事前学習による反転授業の実施予定であったが、COVID-19により対面授業が同期型遠隔授業に変わり、その授業方法の変更による影響があったため、当初計画の変更を余儀なくされ、計画は一部遅れている。
最終年度である次年度は、上記学習者特性分析（アンケート及び半構造化インタビューによる質的分析）及びグループディスカッションにおけるコミュニケーション能力を可視化するwebツールを用いた口頭能力分析を行い、反転授業の効果を検証する。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度（2022年度）は、上記学習者特性分析（アンケート及び半構造化インタビューによる質的分析）及びグループディスカッションにおけるコミュニケーション能力を可視化するwebツールを用いた口頭能力分析を行い、本研究のまとめを行う。
具体的には、今年度まで取得してきた講義動画視聴率、アカデミックCan-do Statement（以下CDS）、反転授業に関するアンケート調査データを引き続き取得し、分析結果の信頼性を引き続き上げる。また、2020年度以降行えなかったSCAT（Steps for Coding and Theorization）による半構造化インタビュー分析及び質問紙調査による反転授業に対する学習者特性分析を行う。具体的には、半構造化インタビューによって得られたデータの文字起こしを行い、継続的比較分析（4ステップ・コーディング、ストーリーラインの記述）を行うことによって、学習者の反転授業という教育方法の捉え方、反転授業の中での学習の進め方、学習のプロセス、学習意識の変容過程をまとめる。そして、学習者特性分析では、得られた結果を構造方程式モデルを用いて分析し、反転授業に対する学習者の主体的評価だけでなく、どのような学習者が積極的にシステムを利用し（あるいは使用せず）、肯定的／否定的評価をしているのか、どのような学習者特性が反転授業の教育成果に影響を与えているのか、因果モデルの形成を行う。さらに、コミュニケーション能力を可視化するwebツールを用いた口頭能力分析を行い、どの程度口頭能力が向上しているかの測定を行う。
以上の分析結果及び研究成果は、随時学会等で発表を行い、最終的な本研究のまとめを行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
理由：概ね計画通りに予算を執行したが、発表を予定していた学会が中止またはオンライン開催になり、交通費が必要なくなったこと、消耗品、インタビュー謝金等の項目において一部使用しなかっため、次年度使用額が生じた。
使用計画：次年度の学会発表による旅費、そして、インタビュー調査人数を増やし、その謝金として使用する予定である。
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