1. 質的なデータの分析方法

2. 授業の感想
• 生徒児童が自由に書いた毎回の授業の感想
文が束になっている。
授業のフィードバックや感想
を、どのようにしたら客観的に
分析できるだろうか？
– 自由に書いている
– 感想文のようなもの

3. 教師は集めるだけ
• 生徒児童の感想文を集めて、眺めるだけ
やったー！
– 良い意見があれば喜び
– 悪い意見があれば反省する
• 感想の抜粋で判断 明日こそは・・・

4. 客観的な評価ができない
• しかし、
クラスの全体的な考えの傾向が把握できていない。
• また、クラスの評価の際、客観的な評価ができな
い。
しかし、良い感想と悪い感想が混ざってる。
全体的にはうまくいっているのだろうか？

5. ２つのまとめ方
1. カテゴリー分類
2. 似た物同士で分類

6. １．カテゴリー分類
これは、あらかじめカテゴリーを設定して、
各感想文をカテゴリーに分類する方法である。

7. カテゴリー分類の進め方１
• カテゴリーを決める。
例
カテゴリー
肯定的
否定的
中立
判断不可

8. カテゴリー分類の進め方２
• 感想文をカテゴリーで分類し、カウントする。
例
カテゴリー カウント
肯定的 正正正
否定的 正正一
中立 正正
判断不可 正

9. カテゴリー分類の進め方３
• 感想文をカテゴリーで分類し、カウントする。
例
カテゴリー カウント
肯定的 15
否定的 11
中立 10
判断不可 5

10. カテゴリー分類の進め方4
• 感想文をカテゴリーで分類し、カウントした数
値データを表やグラフで表す。
例 表で表す
カテゴリー 回答数
肯定的 15 (37%)
否定的 11 (27%)
中立 10 (24%)
判断不可 5 (12%)

11. カテゴリー分類の進め方4
• 感想文をカテゴリーで分類し、カウントした数値デー
タを表やグラフで表す。
例 グラフで表す 回答数
12%
肯定的
37%
否定的
24%
中立
判断不可
27%

12. カテゴリー分類のまとめ
例で示した肯定的、否定的程度の分類
から、少し深く、「教師似関すること」、
「授業内容に関すること」、などで分 カテゴリー
けた上で分類してもよい。 教師に関 肯定的
基本的には、各教師が知りたいことでカ すること 否定的
テゴリーを決めるのが望ましい。
中立
授業内容 肯定的
に関するこ 否定的
と
中立
判断不可

13. ２．似た物同士の分類
似た物同士の分類は、カテゴリー分類とは異なり、
あらかじめカテゴリーを設定しない。
似た感想を述べている感想文ごとに分類して
カウントする方法である。

14. 似た物同士の分類の進め方１
• 似ている感想の自由記述データごとに分ける。（紙ベース
で）
例
• 「先生の声が大きい」、「先生の声が聞き取りやすい」・・・
• 「黒板の字がわからない」、「字が汚い」・・・
• 「関ヶ原の戦いが面白い」、「石田光成の最後がよくわかっ
た」・・
• 「参勤交代についてわからなかった」、「なんで江戸と地方
を行ったり来たりしたのかがはっきりとわかった。」・・・

15. 似た物同士の分類の進め方２
• 集まった自由記述データから、ふさわしい名
前を付ける。
• 名前をつけづらいときは、コメントを付記して
もよい。
例 授業内容１
（関ヶ原の
教員の声に 戦い）に言 授業内容２
黒板の表記 言及 （参勤交代）
に言及 及
に言及

16. 似た物同士の分類の進め方３
• 各まとまりの回答数をカウントする。
例
分類
黒板の表記に言及 正
教員の声に言及 正一
授業内容１（関ヶ原の戦い）に言及 正正正正
授業内容２（参勤交代）に言及 正正

17. 似た物同士の分類の進め方３
• 各まとまりの回答数をカウントする。
例
分類 回答数
黒板の表記に言及 5
教員の声に言及 6
授業内容１（関ヶ原の戦い）に言及 20
授業内容２（参勤交代）に言及 10

18. 似た物同士の分類の進め方４
• 各分類でカウントした数値データを表やグラ
フで表す。
例 表で表す
分類 回答数
黒板の表記に言及 5
教員の声に言及 6
授業内容１（関ヶ 20
原の戦い）に言及
授業内容２（参勤 10
交代）に言及

19. 似た物同士の分類の進め方４
• 各分類でカウントした数値データを表やグラ
フで表す。
例 グラフで表す 回答数
25
20
15
10
5
0

20. 似た物同士の分類のまとめ
• 似た物同士の分類は、カテゴリー分類とは異な
り、あらかじめカテゴリーを設定しない。
• つまり、似た感想ごとにグループ化するのは教
師の調べたいことにもとづくとよい。
• また、カテゴリー分類のカテゴリーの数の設定
にも言えるが、グループが多くなりすぎないよう
にする必要がある。

21. 参考になる文献やサイト
• TTM: TinyTextMiner
– http://mtmr.jp/ttm/
– 上記のフリーソフトのための参考文献
松村真宏・三浦麻子 著
「人文・社会科学のためのテキストマイニング」
誠信書房