| 研究課題/領域番号 |
22K18627
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
西谷 元 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 名誉教授 (80208181)
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| 研究分担者 |
村澤 昌崇 広島大学, 高等教育研究開発センター, 教授 (00284224)
堀田 泰司 広島大学, IDEC国際連携機構:CICE, 教授 (40304456)
中尾 走 愛媛大学, 教育・学生支援機構, 講師 (80965434)
樊 怡舟 広島大学, 高等教育研究開発センター, 特任助教 (10971004)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2026-03-31
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| キーワード | 英語運用能力 / BEVI / TOEIC / COVID |
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| 研究実績の概要 |
本学におけるTOEIC730点以上のスコア取得学生数は、SGU事業の開始以降、3.2倍に増加した。他方、英語の授業時間数は増えておらず、上昇は、特定の学部に限定されず、英語教育を実施していない、2年-4年生でも継続的に発現している。
このように、教育とTOEIC上昇の相関性が見られない。各学部学科毎の分析の結果、毎年同様の傾向、しかし各学部学科間では非常に異なる傾向が継続的に出現している。
従来、語学力と心理的変数の関連性を客観的に検証した研究は限定的であり、本研究はそのギャップに対し、BEVIによる17尺度のコア・コンピテンシーを用い、動機や価値観の変容が英語学習成果にどう影響するかを探る初の体系的試みとして位置づけられる。客観的な心理的変数を考慮すると、コロナの前後における入学生の変化も明らかになっており、コアコンピテンシーと、中長期間における英語力向上の相関/因果関係を明らかになってきた。
また、複数大学との共同研究も進展し、データから洞察を引き出し、教育プログラムの高度化や個別フィードバックに活用できる体制を整えようとしている。
今後は、これらの成果を基盤にして、異文化適応力と英語力の統合的育成を図る教育方策の開発・実証へと展開し、国際教育の質的向上に寄与することを目指す。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
実施体制: 全1年生（定員2,338名）を対象としたBEVI（Beliefs, Events, and Values Inventory）の継続的実施体制を確立し、TOEICスコアとの相関・因果関係に関する包括的なデータ収集を実現した。これにより、各学部・学科別のコア・コンピテンシー分析が可能となった。
他大学との比較研究: 当初計画を超えて、複数の大学との比較研究を開始することができた。この取り組みにより、機関横断的な知見の獲得が期待される。
AI機能の実装: 2024年度にAIおよび機械学習技術をBEVI分析システムに導入した。これにより、データ解釈の精度向上が実現できた。これにより、大規模データからの実用的な知見抽出が可能となり、教育プログラムの設計改善および学生へのフィードバックにおいて、より効果的な活用が可能となった。これらの進捗により、当初の研究目的に対して着実な成果を上げることができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
相関・因果関係の精緻化： BEVIデータの経年変化の追跡調査、パネルデータ分析等による因果関係検証を行う。BEVIの特定尺度また、総合尺度のFullScaleScoreに着目し、これらのコンピテンシーと英語力向上の関連の分析を行う。
他大学比較の深化： 複数大学データの比較分析を通じ、大学特性や教育プログラムの違いが人材育成に及ぼす影響を比較・評価を行う。共同研究体制構築の拡大また、データ収集・分析手法の標準化により、研究の信頼性・客観性向上を図る。
成果普及と社会貢献： これまで行ってきた学会発表・論文投稿、大学関係者・高校教員向けセミナー開催、BEVI分析ツール、AIによるフィードバックの効果の検証を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由:研究範囲の拡大: 異文化感受性や適応能力を含むコア・コンピテンシーと英語力向上の関係を明確化することを目的に、広島大学全1年生を対象に複数年にわたり、BEVIを継続的に実施してきました。さらに、他大学との比較も行うことで、研究範囲が拡大することにより、データ量が増えたが、新たな分析体制の構築に時間が必用となり、予定したプログラミングに使う経費が少なかった。
先進データ分析手法の導入: 2024年度にAIや機械学習をBEVI分析システムに導入し、プログラミングに費用を使うことで、データ解釈の精度を向上させ、これにより、より高度な分析・利用が可能となったが、時間的制限からすべての機械学習を年度内に終えることができなかった。
使用計画: データ分析と解釈の強化: 2025年度にAIや機械学習、分析結果を活用して、学生の異文化適応力や英語力向上の因果関係を明確にするとともに、教育プログラムの設計や学生へのフィードバックに役立つ機能を実装する。
国際的な比較分析の拡充: また、他国との比較を進め、国内外の学会発表、論文投稿費用等にも充当する。
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