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コンピュータ支援語学学習態度に性差は影響するか:多母集団の同時分析を用いて

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川口勇作(2015)「コンピュータ支援語学学習態度に性差は影響するか―多母集団の同時分析を用いて―」外国語教育メディア学会中部支部外国語教育基礎研究部会第2回年次例会. 名古屋大学. の投影資料です。

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コンピュータ支援語学学習態度に性差は影響するか:多母集団の同時分析を用いて

  1. 1. コンピュータ支援 語学学習態度に 性差は影響するか 多母集団の同時分析を用いて
  2. 2. 本研究の内容 • SEMを用いた多母集団の同時分析を用いて, 「コンピュータ支援語学学習態度尺度」の因子 構造が男女関係なく再現できるかを検証 – 男性・女性のいずれにおいても同様の因子構造がみ られた • CALL態度の各下位概念における性差の影響を検 証 ※本発表の内容は,4月発行予定の 和歌山英語教育研究会 研究紀要『EVERGREEN』に採択されたものです
  3. 3. 川口勇作 名古屋大学大学院 y.kawaguchi@nagoya-u.jp 外国語教育メディア学会 中部支部 外国語教育基礎研究部会 第2回年次例会 於:名古屋大学 2015/2/21
  4. 4. 背景>本研究>総括
  5. 5. 研究背景 • 学習者要因 –適性,動機づけ,学習方略,学習ビ リーフ –本研究では「態度」に焦点 • 多くの学習者要因をある程度包括する • 環境の変化や教育的介入によりある程度変 化する …と定義
  6. 6. 態度 動機づけ 方略 ビリーフ 適性
  7. 7. 研究背景 • 学習態度 –コンピュータ利用学習態度についての 研究(e.g., 平田, 1990) • 教育心理学と教育工学の接点 –外国語教育の文脈においては? • コンピュータ支援語学学習(CALL)に対す る態度
  8. 8. CALLに対する態度
  9. 9. 研究背景 • CALLに対する態度 –以下のような概念との関係に着目 • 動機づけ(e.g., Chapelle & Jamieson, 1986) • 学習方略(e.g., Van Aacken, 1999) • コンピュータリテラシー(e.g., Ayres, 2002) • 授業内でのCALL使用経験(e.g., Sagarra & Zapata, 2008) …他
  10. 10. 研究背景 • Vandewaetere & Desmet(2009) –CALL態度を測定するための尺度の開 発・使用において,構成概念妥当性や 信頼性が考慮されないことが多い現状 を指摘
  11. 11. 研究背景 • 川口・草薙(2014) –コンピュータ支援語学学習態度尺度 (CALL態度尺度)を作成 • 幅広い学習者を対象とする調査に使用可能 • 信頼性・妥当性を満たす • 先行研究との整合性が高い,5つの下位概 念から構成される
  12. 12. 研究背景 • 川口・草薙(2014) –CALL態度尺度 • 5つの下位概念 – コンピュータ操作に対する態度 – コンピュータ使用の社会的意義に対する態度 – CALLの効果に対する態度 – Computer-Mediated Communication(CMC) に対する態度 – マルチメディアに対する態度
  13. 13. 研究背景 • 「性別」という要因 –各種の要因に性別の違いによる影響が 見られるか? –CALL研究においても • 個人の適性・態度と学習環境・学習方略と の最も効果的な組み合わせの存在を考慮す ることの重要性(e.g., Kawaguchi, 2014; 下山・磯田・ 山森, 2002) • 性差の影響の把握は重要な課題
  14. 14. 研究背景 • 前田(2003) –性差に着目した代表的研究 –男女における語彙学習方略の差異を検 証 • 学習方略使用の傾向は性別によって異なる • 適性処遇交互作用(ATI)の観点から,方 略使用の頻度のみでなく,性差による相違 にも留意する必要を強調
  15. 15. 研究背景 • CALL態度への性差の影響 –Fujieda and Matsuura(1999) • 女子学生の方がややCALLに肯定的な態度を 示す –真野・大須賀(2005) • 性差の影響はない –経験的事実にもとづく言説 • コンピュータへの親密度や操作への自信や 不安と言った感情に男女差がある
  16. 16. 研究背景 • 本研究の主眼 –先行研究や一般的言説などにみられる CALL態度の性差の影響における主張の 真偽を,信頼性・妥当性を満たす尺度 および妥当な手法を用いて明らかにす る
  17. 17. 研究背景 • 前田・大和(2000) –方法論上の問題点を指摘 • パラメトリック検定の適用 – 尺度データは順序尺度データであるため不適 • 因子の合計得点での解釈 – 負荷の強さが考慮されない – 「構造方程式モデリング(SEM)を用いること が望ましい」
  18. 18. 研究背景 • SEMを用いた多母集団の同時分析 –異なる母集団間でモデルの因子構造・ 因子負荷が同様であるかを検証 もし同様であれば… –異なる母集団間で因子の平均を比較可 能
  19. 19. 背景>本研究>総括
  20. 20. 本研究 • 研究課題 1. コンピュータ支援語学学習態度尺度は 男女において同様の因子構造を持つ か? 2. コンピュータ支援語学学習態度に男女 の間で差異はみられるか?
  21. 21. 本研究 • 調査参加者(N = 2,305) –英語学習者 • 男性(n = 1,061) • 女性(n = 1,244) – 校種の内訳:大学生(n = 835),高校生(n = 1,211),中学生(n = 259) • 川口・草薙(2014)と共通サンプル – 性別を要因とした再分析
  22. 22. 本研究 • 手続き –参加者はCALL態度尺度の各項目につい て7段階で評定 –マークシートにより処理
  23. 23. 分析 • 正規性の確認 • 検証的因子分析 • 多母集団同時分析
  24. 24. 分析 • 正規性の確認 – SEMの適用条件である正規性が満たされて いるか確認 • 検証的因子分析 – 性別ごとのデータにCALL態度尺度のモデ ルが適合するかを,各種適合度を参照して 検証 • 因子の推定:最尤法 • 因子軸回転:プロマックス回転
  25. 25. 分析 • SEMを用いた多母集団の同時分析 –男女間でモデルの因子構造・因子負荷 が同様であるかを検証 • 因子平均の比較の前提を満たすかどうかを 確認 –男女間で因子の平均を比較 • CALL態度に性差による違いが見られるかを 確認
  26. 26. 分析 • SEMを用いた多母集団の同時分析 –5つのモデル(豊田, 2014)を仮定 • 因子構造が同じ配置不変モデル • 上に加え因子負荷が同じ弱測定不変モデル • 上に加え切片が同じ強測定不変モデル • 上に加え観測変数の誤差分散が同じ厳密な 測定不変モデル • すべての母数が等しいモデル 因子平均の比較が可能
  27. 27. 結果 • 正規性 –すべての変数の値が,正規分布から大 きく逸脱していることの目安となる±2 を超えていなかった –正規性を満たしてると判断
  28. 28. 結果 • 検証的因子分析 性別 n χ2 df p CFI TLI RMSEA SRMR ≧.90 ≧ .90 ≦.08 ≦.08 男性 1,061 11976.174 190 < .01 .943 .933 .063 [.059, .067] .058 女性 1,244 13703.762 190 < .01 .956 .948 .054 [.051, .058] .047
  29. 29. 結果 • 検証的因子分析 性別 n χ2 df p CFI TLI RMSEA SRMR ≧.90 ≧ .90 ≦.08 ≦.08 男性 1,061 11976.174 190 < .01 .943 .933 .063 [.059, .067] .058 女性 1,244 13703.762 190 < .01 .956 .948 .054 [.051, .058] .047 概ね望ましい水準の適合度
  30. 30. 結果 • 多母集団の同時分析 モデル χ2 df p CFI TLI AIC BIC RMSEA SRMR ≧.90 ≧ .90 小さいほど よい 小さいほど よい ≦.08 ≦.08 配置 不変 1577.805 320 < .01 .950 .941 149016.790 149820.666 .041 .050 弱測定 不変 1591.871 335 < .01 .950 .944 149000.869 149718.615 .040 .050 強測定 不変 1683.354 350 < .01 .947 .943 149062.433 149694.049 .041 .051 厳密な 測定不変 1790.060 370 < .01 .944 .942 149129.231 149646.008 .041 .052 すべての 母数が 等しい 1972.662 375 < .01 .937 .936 149301.994 149790.061 .043 .060 すべてのモデルで 望ましい水準の適合度
  31. 31. 結果 • 多母集団の同時分析 モデル χ2 df p CFI TLI AIC BIC RMSEA SRMR ≧.90 ≧ .90 小さいほど よい 小さいほど よい ≦.08 ≦.08 配置 不変 1577.805 320 < .01 .950 .941 149016.790 149820.666 .041 .050 弱測定 不変 1591.871 335 < .01 .950 .944 149000.869 149718.615 .040 .050 強測定 不変 1683.354 350 < .01 .947 .943 149062.433 149694.049 .041 .051 厳密な 測定不変 1790.060 370 < .01 .944 .942 149129.231 149646.008 .041 .052 すべての 母数が 等しい 1972.662 375 < .01 .937 .936 149301.994 149790.061 .043 .060 すべてのモデルで 望ましい水準の適合度
  32. 32. 結果 • 多母集団の同時分析 –すべてのモデルで望ましい水準の適合 度が得られた –ベイズ情報量規準(BIC)を基準とした 場合に最も適合度の良かった「厳密な 測定不変モデル」を採択 • 異なる母集団間で因子構造、因子負荷、切 片および観測変数の誤差分散が同値 • 因子の平均および分散が比較可能
  33. 33. 結果 • 多母集団の同時分析 –因子負荷、切片、観測変数の誤差分散 に等値制約を置き,パス解析を実施 –各因子における男性の因子の平均は0に 固定
  34. 34. 平均 0.00/ 0.63 分散 2.11/ 1.94 平均 0.00/ 0.46 分散 2.78/ 2.59 平均 0.00/-0.02 分散 1.57/ 1.42 コンピュータを使うことには慣れている コンピュータの操作には自信がある コンピュータを使う際に困ることはない コンピュータを使うことは苦痛ではない コンピュータをよく使う コンピュータを使えることはこれからの社会で必要なスキルであると思う コンピュータが使えると今後の人生に役立つと思う 社会ではコンピュータ操作ができることが求められている コンピュータが使えないと就職活動の際に苦労すると思う 就職するまでにコンピュータを使えるようになりたい オンライン上の語学教材で勉強すると効果があると思う コンピュータを使って語学学習することは効果的だと思う コンピュータ教材で語学学習すると習得しやすいと思う 語学の勉強をする際にコンピュータは役立つと思う .58/ .40 SNSを頻繁に確認する SNSで友人とやりとりをよく行う FacebookやTwitter、LINEなどのSNSをよく使う DVDを見ることが好きだ 映画を見ることが好きだ CDを聞くのが好きだ .66/ .51 .45/ .33 .56/ .52 .50/ .36 .49/ .38 .41/ .30 平均 0.00/-0.46 分散 2.44/ 2.62 平均 0.00/ 0.10 分散 1.48/ 1.33 CMCに対する態度 コンピュータ操作に 対する態度 社会的意義に 対する態度 CALLの効果に 対する態度 マルチメディアに 対する態度 .76/ .57 .56/ .39 .28/ .11 ※値は 男性/女性 を示す
  35. 35. 結果 • 因子平均の比較 –コンピュータ操作に対する態度 • 男性の方が高い値 –CMCに対する態度・マルチメディアに 対する態度 • 女性の方が高い値 –社会的意義・CALL効果 • 男女間でほぼ差なし
  36. 36. 平均 0.00/ 0.63 分散 2.11/ 1.94 平均 0.00/ 0.46 分散 2.78/ 2.59 平均 0.00/-0.02 分散 1.57/ 1.42 コンピュータを使うことには慣れている コンピュータの操作には自信がある コンピュータを使う際に困ることはない コンピュータを使うことは苦痛ではない コンピュータをよく使う コンピュータを使えることはこれからの社会で必要なスキルであると思う コンピュータが使えると今後の人生に役立つと思う 社会ではコンピュータ操作ができることが求められている コンピュータが使えないと就職活動の際に苦労すると思う 就職するまでにコンピュータを使えるようになりたい オンライン上の語学教材で勉強すると効果があると思う コンピュータを使って語学学習することは効果的だと思う コンピュータ教材で語学学習すると習得しやすいと思う 語学の勉強をする際にコンピュータは役立つと思う .58/ .40 SNSを頻繁に確認する SNSで友人とやりとりをよく行う FacebookやTwitter、LINEなどのSNSをよく使う DVDを見ることが好きだ 映画を見ることが好きだ CDを聞くのが好きだ .66/ .51 .45/ .33 .56/ .52 .50/ .36 .49/ .38 .41/ .30 平均 0.00/-0.46 分散 2.44/ 2.62 平均 0.00/ 0.10 分散 1.48/ 1.33 CMCに対する態度 コンピュータ操作に 対する態度 社会的意義に 対する態度 CALLの効果に 対する態度 マルチメディアに 対する態度 .76/ .57 .56/ .39 .28/ .11 ※値は 男性/女性 を示す
  37. 37. 結果 • 因子分散の比較 –コンピュータ操作に対する態度 • 男女間でほぼ差なし –その他の因子 • 男性の方がばらつきが大きい
  38. 38. 平均 0.00/ 0.63 分散 2.11/ 1.94 平均 0.00/ 0.46 分散 2.78/ 2.59 平均 0.00/-0.02 分散 1.57/ 1.42 コンピュータを使うことには慣れている コンピュータの操作には自信がある コンピュータを使う際に困ることはない コンピュータを使うことは苦痛ではない コンピュータをよく使う コンピュータを使えることはこれからの社会で必要なスキルであると思う コンピュータが使えると今後の人生に役立つと思う 社会ではコンピュータ操作ができることが求められている コンピュータが使えないと就職活動の際に苦労すると思う 就職するまでにコンピュータを使えるようになりたい オンライン上の語学教材で勉強すると効果があると思う コンピュータを使って語学学習することは効果的だと思う コンピュータ教材で語学学習すると習得しやすいと思う 語学の勉強をする際にコンピュータは役立つと思う .58/ .40 SNSを頻繁に確認する SNSで友人とやりとりをよく行う FacebookやTwitter、LINEなどのSNSをよく使う DVDを見ることが好きだ 映画を見ることが好きだ CDを聞くのが好きだ .66/ .51 .45/ .33 .56/ .52 .50/ .36 .49/ .38 .41/ .30 平均 0.00/-0.46 分散 2.44/ 2.62 平均 0.00/ 0.10 分散 1.48/ 1.33 CMCに対する態度 コンピュータ操作に 対する態度 社会的意義に 対する態度 CALLの効果に 対する態度 マルチメディアに 対する態度 .76/ .57 .56/ .39 .28/ .11 ※値は 男性/女性 を示す
  39. 39. 結果 • 因子間相関の比較 –すべての値において男性の方が高い係 数を示した
  40. 40. 背景>本研究>総括
  41. 41. 考察 • 多母集団の同時分析の結果 –厳密な測定不変モデルが採択 • CALL態度尺度は男女で同様の因子構造を持 つといえる • 男女両方において同様の構成概念を測定で きている可能性を示唆 – 男女を問わず,広い範囲の英語学習者に対して 使用が可能
  42. 42. 考察 • 因子平均の比較から –コンピュータ操作に対する態度因子 • 男性の方が高い値を示した • 男性学習者は,コンピュータの操作に対し て,女性学習者よりも比較的肯定的な態度 を持つ • 男性学習者の方がコンピュータを使って学 習する際に心理的負担や抵抗感が小さい?
  43. 43. 考察 • 因子平均の比較から –マルチメディアに対する態度因子 • 女性の方が特に高い値を示した • 女性学習者はアニメーションや写真を楽し む傾向があり,CALLに対して肯定的な態度 を示す(Fujieda & Matsuura, 1999)という知見を 一部支持
  44. 44. 考察 • 因子平均の比較から –CMCに対する態度因子 • 女性の方が高い値を示した • 女性学習者がコンピュータを使用してコ ミュニケーションをとるという行為に消極 的ではないという可能性を示唆
  45. 45. 考察 • 因子平均の比較から –社会的意義に対する態度因子・CALLの 効果に対する態度因子 • 男女間でほぼ差なし • この2つに対する性差の影響はそれほど大 きくはない? • 他の3つの要因によってCALL態度全体にお ける男女差が生じている可能性
  46. 46. 考察 • 因子平均の比較から 男性 女性 肯定的 コンピュータ操作 社会的意義 CALL効果 CMC 肯定的 マルチメディア 肯定的
  47. 47. 考察 • 因子分散の比較から –男性のばらつきが女性のそれよりも比 較的大きい傾向 • 女性の方が男性よりも全体的にCALLに対す る態度が肯定的 • Fujieda and Matsuura(1999)の研究結果 を支持
  48. 48. 考察 • 因子間相関の比較から –男性の因子間相関が女性のそれよりも 全体的に大きい傾向 • 男性学習者のCALL態度が下位概念が統合的 に変化する構成概念であるという可能性を 示唆 – 男性学習者はCALL態度の一つの下位概念が肯 定的になれば、それにつれてその他の概念も統 合的に肯定的になっていく?
  49. 49. 教育的示唆 • 男女によって異なるCALL態度を持つ –個々人にどういったトリートメントを 与えればよいか? • 適性処遇交互作用(ATI)の観点から検討す るための判断材料の一つに • 男女それぞれに与えるトリートメントを単 一に定めるのではなく,学習者の個性に合 わせた柔軟なトリートメントを!
  50. 50. 結論 • CALL態度尺度は男女間において同様の因 子構造を持つ – 性別に関係なくCALL態度尺度が正しく構 成概念を測定できる • CALL態度の因子平均・分散・因子間相関 の値に男女間で差がある傾向 – CALL態度に性差が影響を与えている可能 性
  51. 51. 参考文献 Ayres, R. (2002). Learner attitudes toward the use of CALL. Computer Assisted Language Learning, 15, 241–249. Chapelle, C., & Jamieson, J. (1986). Computer-assisted language learning as a predictor of success in acquiring English as a second language. TESOL Quarterly, 20, 27–46. Fujieda, M., & Matsuura, H. (1999). Japanese EFL learners’ attitudes toward CALL. Language Laboratory, 36, 1–15. 平田賢一 (1990)「コンピュータ不安の概念と測定」 『愛知教育大学研究 報告』39, 203–212. Kawaguchi, Y. (2014). The effects of computer assisted vocabulary learning on Japanese EFL learners' writing. (Unpublished master's thesis). Nagoya University, Nagoya.
  52. 52. 参考文献 川口勇作・草薙邦広 (2014a). 「新しいコンピュータ支援語学学習態度 尺度作成の試み:英語を学習する大学生を対象として」『外国語 教育メディア学会 第54回全国研究大会発表要項集』84–85. 前田啓朗 (2003). 「日本の英語学習者における学習方略と学習成果:性 差を考慮した適性処遇交互作用の観点から」『広島外国語教育研 究』6, 81–90. 前田啓朗・大和知史 (2000). 「構造方程式モデリングによる高校生の言 語学習方略使用と言語学習達成の分析一SILL で得られたデータの より適切な分析と結果の提示方法の提案一」Language Laboratory, 37, 143–162. 真野千佳子・大須賀直子 (2005). 「大学生の CALL に対する態度・授業 評価に影響を及ぼす個人差要因」『文教大学国際学部紀要』第16 号, 115–133.
  53. 53. 参考文献 Sagarra, N., & Zapata, G. C. (2008). Blending classroom instruction with online homework: A study of student perceptions of computer- assisted L2 learning. ReCALL, 20, 208–224. 下山幸成・磯田貴道・山森光陽 (2002). 「学習観がCALL教室における 英語学習の成果に及ぼす影響:クラスター分析を用いた学習者プ ロファイリング」JALT Journal, 24, 155–166. 豊田秀樹 (2014). 『共分散構造分析[R編]』東京図書. Van Aacken, S. (1999) What motivates L2 learners in acquisition of kanji using CALL: A case study. Computer Assisted Language Learning, 12, 113–136. Vandewaetere, M., & Desmet, P. (2009). Introducing psychometrical validation of questionnaires in CALL research: The case of measuring attitude towards CALL. Computer Assisted Language Learning, 22, 349–380.
  54. 54. お問い合わせ先 名古屋大学大学院生 川口 勇作 y.kawaguchi@nagoya-u.jp • CALL態度尺度は男女の間で同 様の因子構造が再現され,測 定も同様になされる • CALL態度の因子平均・分散・ 因子間相関には性差の影響が みられる https://sites.google.com/site/kwsk3939/

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