| 研究課題/領域番号 |
26350350
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| 研究機関 | 中部学院大学 |
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研究代表者 |
山崎 宣次 中部学院大学, 教育学部, 講師 (50622635)
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| 研究分担者 |
森廣 浩一郎 兵庫教育大学, 学校教育研究科(研究院), 教授 (40263412)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 小学校 / 通知表 / 所見 / テキストマイニング / よいとこみつけ / 校務の情報化 / 教師教育 / 特徴単語 |
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| 研究実績の概要 |
小学校通知表の所見データについて、テキストマイニングの手法を用いた独自手法によって特徴単語を抽出し、その特徴単語を当該教員に提示することで、その教員が多用する単語を見つけ出したり、逆に自分はあまり使用しないが他の教員が多用する単語を提示することで語のレパートリを広げたりする支援を試みた。その結果、特徴単語を用いた所見記述支援の可能性が示唆され、その結果を学会で報告しただけでなく日本教育情報学会の学会誌に投稿し、掲載された。
しかし、今回使用した特徴単語を抽出する独自手法の特性が明らかになっていなかった。そこで、有効とされる既存の９つの手法と今回使用した独自手法を比較したところ、他の手法を遜色ない結果が得られた。特に独自手法は計算が簡単で教育現場でも理解されやすい。この結果を学会で報告しただけでなく、日本教育情報学会の学会誌に投稿し、掲載された。これらの研究成果は、平成２７年度末に博士論文としてまとめ、公開した。
さらに、独自手法によって抽出された特徴単語をノートパソコン等で教員に提示するための表計算ソフトウエアを開発し、それを日本教育情報学会にて発表した。
今後、やや遅れていた実証実験小学校で実施されている「よいとこみつけ」の分析の見通しが整ったため、その分析を実施し、学会発表を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
小学校通知表所見の記述支援に関してはほぼ予定通りに研究は進展し、その成果を２本の論文としてまとめて、学会誌に掲載されただけでなく、博士論文にもまとめて公表することができた。
しかし、実証実験小学校で実施されている「よいとこみつけ」のデータ入手がなかなか思うようにいかなかったが、やっと入手のめどが立ち入手できるようになった。そこで、平成28年度には早急に「よいとこみつけ」のデータ分析を行い、通知表の所見と併せて教員の評価力量についてまとめたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
実証実験小学校の「よいとこみつけ」を早急に入手し、そのデータを分析する。その結果と通知表の所見分析との結果を併せて、教員の評価力量についてまとめる。
また、平成27年度に全国の小学校教員対象に実施した通知表所見に関するアンケート調査の結果もまとめ、学会で発表する。
さらに、通知表の所見記述支援については、これまでの論文にまとめた以上に支援教員を増やし、記述支援の可能性を確かなものにしていきたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
科研費申請当初に計画していた実証実験小学校での校内サーバー機の購入の必要がなくなったため（中古サーバー機の調子が予想外に良かったため）、初年度での支出が少なく、今年度に繰り越す金額が多くなった。
さらに、当初予定していた人件費や謝金については、データ処理等を全て自分達で行ったため必要なくなったことが大きな理由である。
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| 次年度使用額の使用計画 |
現在の実証実験校の管理職とも良好に研究協力をしてもらっており、今後さらに所見記述支援や「よいとこみつけ」のための校務支援システムについての充実に使用していきたい。また、最終年度であるため、研究成果物を作成していきたい。
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