日本教育工学会

第２６回全国大会e ���������������の 4 ��Four Factors of Self-Regulated Learning for e-Learning
合田美子 1, 山田 政寛 2, 松田 岳士 3, 加藤浩 4, 齋藤裕 5, 宮川 裕之 5

Yoshiko GODA1, Masanori YAMADA2, Takeshi MATSUDA3,Hiroshi KATO4, Yutaka SAITO5, Hiroyuki MIYAGAWA5

熊本大学 1, 金沢大学 2, 山形大学 3, 放送大学 4, 青山学院大学 5
Kumamoto University1, Kanazawa University2, Yamagata University3,
The Open University of Japan4, Aoyama Gakuin University5＜あらまし＞本研究では，e ラーニングにおける自己調整学習を促進するための学習支援を行うために学習者分類することを目的としている。そのために，質問紙を開発し，学習者の行動を予測するための要因を抽出した。質問紙項目は，Wolter, Pintrich, & Karabenic（2003）などを参考に e ラーニングに関連する 83 項目を精選した。大学で提供する e ラーニング科目の受講生（857 名）からデータを収集した。因子分析の結果，40 項目を含む 4 因子を抽出し，それぞれに①情緒的方略，②認知的方略，③援助要請，④自己独立性と名付けた。信頼性については，第 4 因子のみが 0.781 であったが，それ以外は 0.8 以上であった。
＜キーワード＞ 学習支援

自己調整学習e ラーニング 高等教育������
教育の成果を保証するために，非同期分散など自己調整学習（SRL）スキルを要求する e ラーニ
ングでは個々の学習者を直接支援するといったメンタリングなどの活動が必要になり（松田ほか,2007），最近では学習支援を組織的に展開している大学も増えてきた。しかし，e ラーニング科目数が増え，支援する学生数が増加すると，学習支援者への負担は大きくなってくる。そこで，e ラーニング等の ICT を活用したプログラムにおいて，受講開始前の SRL の「計画」段階で学習者を分類し，学習中に必要となる支援を予測し効率的に学習支援を行うための仕組み作りたいと考える。なお，本研究では，援助が必要な時に，援助を要請する適応的援助要請と，援助を要請しない援助要請の非適応的な回避（Newman, 2009）を学習支援の対象としている。
本研究では，学習者タイプの分類へ発展させるために，まず，質問紙を開発し，学習行動を予測するための要因を抽出することを目的としている。

������������質問紙
自己調整学習の質問紙はすでに多くの研究者が 開 発 を 試 み て い る 。 中 で も Pintrich のMotivated
Strategies
forLearning

Questionnaire （MSLQ, Pintrich & De Groot,1990）は頻繁に使用されている。本研究では，自己調整学習サイクルを考慮し，認知の調整方法，動機の調整方法，行動の調整方法に関する項目を包括的に含んだ Wolter ほか（2003）をベースに質問項目を作成した。

������3.1 質問紙の開発
まず，103 項目から構成される Wolter ほか(2003)の質問項目を英語から日本語に翻訳した。
研究グループの 3 名で翻訳の正確さと意味表現の分かりやすさについて検証を行った。次に，非同期分散型 e ラーニングと関連のない項目を削除した。これにより，質問項目は 83 項目に精選された（合田ほか, 2010）。各質問は Wolter ほかと同様に 5 件法で解答を求めた。
3.2 データ収集
非同期分散型の SRL で受講できる e ラーニング科目 8 科目の受講者（1212 名）を対象にデータ収集を行った。授業回第 13 回の出席認定期間で，授業を提供している LMS（学習管理システム）上のアンケート機能を使用して実施した。857 名が回答し，これらをデータ分析に使用した。

−４０７−

２０１０年９月１８日（土）１５: ５０〜１７: ５０ 会場：５０７

3.3

１p −５０７−０３

表2

データ分析

各因子における内的整合性

分析手順は次の通りである。
最初に，項目を分析し，天井効果，フロア効果

第1因子

16

クロンバックα0.904のある項目の有無を確認した。両効果のある項目はなかったため 83 項目を使いプロマックスを用

第2因子
第3因子
第4因子

11940.852
0.833
0.781

いた因子分析（主因子法）を行った。共通性が0.3 以下，因子負荷量が 0.4 以下の項目を削除し，項目数�������

スクリープロットを確認し，因子数を減らしながら因子分析を繰り返した。
内的整合性を検証するためにクロンバックαをそれぞれの因子内について算出した。

e ラーニングにおける SRL スキルを 4 要因に整理した。今後は学習者行動と要因の関係を明らかにし，SRL 計画時に，学習行動が予測できるかを検証していきたい。

��分析��

謝辞
本研究は大手前大学と(株)DES による支援を受けた。ここにお礼申し上げる。また，科研費（21300312）の助成を受けたものである。
参考文献

分析の結果，最終的に 40 項目を含む 4 因子を抽出した（表 1）。第 1 因子には「Q41 この科目でよくできるようになるために学習し続ける必要があると言い聞かせている」や「Q28 学習していることや実践していることを得意になれるように心がけている」などを含むことから「情緒的方略」と名付けた。第 2 因子は学習の具体的な方法に関する項目が多いため「認知的方略」とした。
教員や他の学生などへの助けや支援を求めることに関連する項目が多い第 3 因子は「援助要請」と呼ぶことにした。第 4 因子は自分で何とか学習を終わらせようとする項目が多いため「自己独立性・自己完結性」と名付けた。
各因子の内的整合性は表 2 に整理した。第 4因子が 0.781 とやや低いが，そのほかの因子は0.8 以上であった。
表 1 因子分析後の因子項目と負荷量
第1因子
項目
Q43Q41Q40Q26Q25Q38Q42Q39Q47Q27Q55Q28Q54Q53Q44Q48

第2因子

第3因子

第4因子

負荷量 項目 負荷量 項目 負荷量 項目 負荷量.704 Q2.648 Q69.643 Q68.798.699 Q4.566 Q70.637 Q67.754.617 Q11.549 Q62.628 Q66.641.617 Q3.543 Q63.623 Q18.548.612 Q13.542 Q61.598.600 Q1.512 Q73.540.593 Q6.496 Q72.525.582 Q10.469 Q74.492.526 Q8.465 Q71.491.522 Q12.460.517 Q5.446.507.504.504.480.431

合田美子, 山田政寛, 松田岳士, 齋藤裕, 加藤浩,
宮川裕之. (2010). e ラーニング授業における自己調整学習スキルに関する質問紙の開発―
自己調整学習を促進する支援を目指した学習者分類―. 日本教育工学会研究報告書
JSET10-1, pp.173-180.
松田岳士・原田満里子. (2007). e ラーニングのためのメンタリング―学習者支援の実践. 東京電機大学出版局, 東京.
Newman, R. S. (2009). The motivational role ofadaptive help seeking in self-regulated
learning. In Shunk, D. H. and Zimmerman,
B. J. (Eds.) Motivation and Self-Regulated
Learning:Theory,Research,andApplications, New York: Taylor & FrancisGroup, pp. 315-337.
Pintric, P. R. & De Groot, E. V. (1990).
Motivational and Self-Regulated Learning
Components of Classroom Academic
Performance. Journal of Educational
Psychology 82(1),33-40
Wolter, C. A., Pintrich, P. R., & Karabenic, S.
A..
(2003).
Assessing
Academic
Self-regulated Learning. Paper presentedfor the conference on Indicators of Positive
Development: Definitions, Measures, andProspective Validity. Sponsored by Child
Trends, National Institute of Health.

−４０８−