(57)【要約】【課題】学生の授業に対するモチベーション影響因子を効果的かつ効率的に抽出する方法およびプログラムを提供する。【解決手段】授業に対するモチベーションと授業に対する項目別要求度について学生アンケート調査を行い、モチベーションと要求項目の相関を計算し、目的変数をモチベーション、説明変数をモチベーションと相関の高い要求項目として重回帰分析を行い、モチベーションの高低に影響する要求項目を効果的かつ効率的に抽出する。授業に対するモチベーションとその授業に対する項目別要求度について学生アンケート調査を行う第１のプロセス、モチベーションと要求項目の相関を計算してモチベーションと相関の高い要求項目の絞り込みを行う第２のプロセス、目的変数をモチベーション、説明変数を相関の高い要求項目として重回帰分析を行う第３のプロセスを備えた授業に対する学生のモチベーション影響因子抽出プログラム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
授業に対するモチベーションとその授業に対する項目別要求度について学生に対してアンケート調査を行い、モチベーションと要求項目の相関を計算し主成分分析などを用いてモチベーションと相関の高い要求項目の絞り込みを行い、目的変数をモチベーション、説明変数を相関の高い要求項目として重回帰分析を行うことにより、授業に対する学生のモチベーション高低に影響する要求項目を効果的かつ効率的に抽出することを特徴とする授業に対する学生のモチベーション影響因子抽出方法。
【請求項２】
授業に対するモチベーションとその授業に対する項目別要求度について学生に対してアンケート調査を行う第１のプロセス、モチベーションと要求項目の相関を計算し主成分分析などを用いてモチベーションと相関の高い要求項目の絞り込みを行う第２のプロセス、目的変数をモチベーション、説明変数を相関の高い要求項目として重回帰分析を行う第３のプロセスを備えたことを特徴とする授業に対する学生のモチベーション影響因子抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、授業に対する学生のモチベーション影響因子の効果的抽出法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、教育研修参加者に研修終了後にアンケート調査を行い、質問事項ごとについて因子分析法あるいは主成分分析法を用いて研修参加者のニーズを因子または主成分として抽出し、抽出された因子間の相関係数を算出し、教育研修における分離または統合可能な学習項目を判定することにより、教育研修内容の改善に役立てる教育研修評価が提案されている。
【０００３】
特許文献２には、被験者の「やる気度」「やる気度の要因」「能力」「適正な職業」などを診断し、その診断結果の記載されたやる気向上用診断シートを見ることにより、自分の長所とその長所の伸ばし方、長所の発揮を妨げている心のブレーキを知り、その解消法を知ること、長所を生かした職業を知ることで、被験者のやる気を向上させること、すなわち、個人のやる気に影響しているごく一般的な環境を診断して、長所ややる気の向上に関して個人的な指針を得る方法が提案されている。
【０００４】
非特許文献１には、社員に対しアンケート調査を行い、社員のモチベーションを測定し、モチベーションに影響する因子として業務遂行、自己表現、人間関係、適職、期待・評価、プライベート、報酬などの１１項目に関する意識調査を行い、社員のモチベーションを阻害する因子を探し出し、社員へインタビューを行い、社員のモチベーションを改善する方法が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−４９３０３号公報
【特許文献２】特開２００３−２４２３０７号公報
【非特許文献１】ＪＴＢモチベーションズ研究・開発チーム著「やる気を科学する」河出書房新社１９９８年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、以上の従来技術によれば、学生の授業へのモチベーション影響因子が授業の種類すなわち座学や実習、授業を行う先生の資質や学生の気質および対象学年などにより異なる教育現場における授業ごとの学生のモチベーション影響因子を効果的に抽出する方法を提案するものではない。また、教育研修者のニーズを因子として抽出し、絞り込む方法は実施されているが、これら絞り込まれたニーズが教育研修対象者のモチベーションを効果的に刺激する因子とは限らない。
【０００７】
そこで、この発明は、学生の授業に対するモチベーション影響因子を効果的かつ効率的に抽出する方法およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するために、第一発明は、学生に対して授業に対するモチベーションとその授業に対する項目別要求度についてアンケート調査を行い、モチベーションと要求項目の相関を計算し主成分分析などを用いてモチベーションと相関の高い要求項目の絞り込みを行い、目的変数をモチベーション、説明変数を相関の高い要求項目として重回帰分析を行うことにより、授業に対する学生のモチベーション高低に影響する要求項目を効果的かつ効率的に抽出することを特徴とする授業に対する学生のモチベーション影響因子抽出方法である。
【０００９】
第二の発明は、授業に対するモチベーションとその授業に対する項目別要求度について学生に対してアンケート調査を行う第１のプロセス、モチベーションと要求項目の相関を計算し主成分分析などを用いてモチベーションと相関の高い要求項目の絞り込みを行う第２のプロセス、目的変数をモチベーション、説明変数を相関の高い要求項目として重回帰分析を行う第３のプロセスを備えたことを特徴とする授業に対する学生のモチベーション影響因子抽出プログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、授業に対する学生のモチベーションを刺激できる効果的な因子（要求項目）を限定することができ、さらにこれらの因子（要求項目）に着目して学生に細かいインタビューを行うことにより、クラス全体のモチベーションを向上させ、さらには習熟度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、この発明の一実施形態を図面により詳細に説明する。
図１は、機械工作実習に対する学生のモチベーションの影響因子抽出例に関するフローチャートを示す。図１において、１は機械工作実習に対する学生のモチベーションのアンケート項目、図２は機械工作実習に対する項目別要求度のアンケート項目、３は相関係数計算結果、４は重回帰分析結果を示す。なお、アンケートはマークカードを用いて質問に対する当てはまるレベルを数値データで集計した。
【００１２】
第１のプロセスすなわち授業に対するモチベーションを調査する学生アンケート方法は、図１の１に示すように、工作実習授業のモチベーションの高低に関係する項目について考えられる５つ程度の質問を実施し、例えば、「そう思う」を４、「まあまあそう思う」を３、「少しはそう思う」を２、「全くそう思わない」を１というように、当てはまるレベルにより大きな数値が得られるようにアンケート結果の数値化を行う。また、授業に対する項目別要求度についても、図１の２に示すように、あらかじめどのようにすればモチベーションが高くなるかを学生に聞き出しておき、できるだけ多くの要求項目に関する質問を設定し、要求レベルについても、例えば、「そう思う」を４、「まあまあそう思う」を３、「少しはそう思う」を２、「全くそう思わない」を１というように、マークカードを用いて当てはまるレベルにより大きな数値が得られるようにアンケート結果の数値化を行う。これら個々の学生のモチベーション高低数値データ、項目別要求度データをマークカード読みとり機を用いてすべて変数としてコンピュータ内に格納する。
【００１３】
第２のプロセスは、モチベーションの高低に最も寄与する要求項目の絞り込みである。まず、学生の授業に対するモチベーションは，単一の質問あるいは複数の質問に対する当てはまるレベルの平均を取り、当該個人の学生のモチベーションの高低が数値により確定する。授業に対する各要求項目の要求レベルも授業に対するモチベーションと同様に、単一の質問または複数の質問に対する要求レベルの平均値を取り、当該学生の要求レベルを数値化する。授業対象となる全学生について、これら授業に対するモチベーションの高低および授業に対する項目別要求レベルを確率変数として格納し、モチベーションも含め要求項目との相関係数を計算する。例えば、図１の３に示すように、モチベーションと要求項目間の相関係数の高い（例えば０．５以上）項目に着目し、要求項目を抽出し変数としてプログラムユーザが判断しコンピュータ内に格納する。ここで、モチベーションと相関係数の高い要求項目が多ければ、要求項目間の相関係数にも着目し、さらに要求項目の絞り込みを行ってもよい。図１の例では、「見通し」工作実習テーマ・内容すなわち与えられた工作課題への見通しがつく方がよいか、「創造性」工作実習テーマ・内容に少しでも考える要因を含めてほしいか、「組立品製作」工作実習テーマ・内容として組み立てが可能な製品を製作したいかの３つが工作実習へのモチベーションの高低に寄与する因子として抽出された。
【００１４】
第３のプロセスは、授業に対するモチベーションが第２のプロセスで抽出された要求項目で説明できるかを重回帰分析により最終確認する。例えば、図１の４に示すように、工作実習に対するモチベーションを目的変数として抽出された「見通し」、「創造性」、「組立品製作」を説明変数として、計算された寄与率は０．５４であり、工作実習に対するモチベーションを５４％説明できることを表す。また，工作実習に対するモチベーションと抽出された３つの要求項目との重相関係数は０．７３であり、Ｆ検定結果から相関係数０．７３であることの誤りは１％の確率でしか起こらないことを意味しており、９９％の確率で重相関係数０．７３を保証している。ここで、寄与率や相関係数が低い場合、プログラムユーザはアンケート内容の見直しを行う。なお、プログラム上では、全学生の対象授業に対するモチベーション高低に関する数値と対象授業に対する抽出された項目別要求レベルの数値を用いて重回帰分析を実施し、寄与率や重相関係数および有意の判定を表示する。
【００１５】
この実施形態によれば、機械工作実習授業に対する学生のモチベーションとの相関の高い影響因子（要求項目）として「見通し」、「創造性」、「組立品製作」の３つが抽出され、重回帰分析により機械工作実習授業に対するモチベーションが「見通し」、「創造性」、「組立品製作」の３因子で５７％説明できる。すなわち、機械工作実習において学生は見通しがよく、考える要素を取り入れ、製作後に組み立て可能な組み立て品製作ができる実習テーマ・内容にすれば高いモチベーションが期待できることがわかった。また、その最たる代表例として各種機械の分解組立実習が考えられ、機械工作実習授業に分解組立実習を取り入れた改善が実施できた。
【００１６】
なお、図１の実施形態では、機械工作実習授業に対する学生のモチベーション影響因子（要求項目）を抽出したが、他の実施形態では、数学・物理などの各種科目授業に対する学生のモチベーション影響因子を抽出してもよい。また、授業ばかりでなく各種学習教材などに対する受講者のモチベーション影響因子の抽出への適用も可能である。
【産業上の利用可能性】
【００１７】
授業に取り組む学生のモチベーションを刺激できる影響因子（要求項目）を効果的に抽出できれば、教育現場で各種授業への学生のモチベーションを効率よく高め、さらには習熟度を高めることができる。本方法は教育機関のみならず学習塾や各種学習教材を扱うサービス業などで利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】この発明の一実施形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００１９】
１  機械工作実習に対する学生のモチベーションアンケート項目
２  機械工作実習に対する学生の項目別要求度アンケート項目
３  アンケート結果から計算した相関係数
４  モチベーションおよびモチベーションと相関の高い要求項目による重回帰分析結果
【図１】
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