川上祐⼦子・向後千春（2013.3）ARCS  動機づけモデルに基づく  Course  Interest  Survey  ⽇日本語版尺度度の検討『⽇日本教育⼯工学会研究報告集』JSET13-‐‑‒1,  Pp.289-‐‑‒294

ARCS 動機づけモデルに基づく
Course Interest Survey 日本語版尺度の検討
Making an Evaluation of the Japanese Edition of Course Interest Survey Scale
Based on ARCS Motivational Model

川上 祐子*

向後 千春**

Yuko Kawakami*

Chiharu Kogo**

早稲田大学大学院人間科学研究科*

早稲田大学人間科学学術院**

Graduate School of Human Sciences, Waseda University*
Faculty of Human Sciences, Waseda University**＜あらまし＞ 本研究では，ARCS 動機づけモデルに基づく Keller（2009）が作成した CIS（Course Interest Survey）の日本語版を作成し，統計学授業に対する看護学生の反応を測定した．CIS 日本語版尺度項目となる 34 項目において因子分析を行った結果，「A：注意」，「R：関連性」，「C：自信」，「S：満足感」の 4 因子 14 項目が抽出された．また，それらの内的整合性を確認し，確証的因子分析を行い因子構造の妥当性を検討した結果，モデルのあてはまりがよいと判断された．
＜キーワード＞ARCS モデル

CIS 日本語版

確証的因子分析

モデル適合性

1. はじめにのインストラクションにも用いられる．また，

1.1. CIS 日本語版作成と評価

高校生から大学院生，大学以外の場面で学ぶ

J.M.Keller が提唱する ARCS モデルは学

成人，読解力に問題なければ低年齢層にも用習意欲に影響を及ぼす，注意（Attention），いられ，調査対象者に制限が少ないという特関連性（Relevance），自信（Confidence），徴がある．

満足感（Satisfaction）の 4 要素で構成されKeller（2009）には，CIS の和訳も掲載さた動機づけ概念や動機づけ理論を網羅した包れている．川上・向後（2012）は，それとは括的モデルである．このモデルは，理論的な独立に CIS の日本語版を作成し，大学生を対見地から学習意欲を規定する要因を分析し，象とした質問紙調査を実施した．その結果，それによって動機づけの問題のシステム的な次のことが示唆された．

解決方法を提案している（鈴木 1989）．たと（1）原版と同様の 34 項目からなる CIS 日本

えば，「なぜやる気がでないのか」という問い

語版は，「C：自信」のα係数が低値を示に対し，先に述べた４要素を用いてチェックしたものの，全体的には一定の信頼性をし，ARCS のどのカテゴリーに重点を置き，有することが確認された．

どのようにアプローチを行うかを計画，およ（2）探索的因子分析では，4 因子 25 項目尺度び評価することで，より優れた授業設計をすが抽出された．学習の役立ち度や満足度ることができる．

を示す「有益」，学習の取り組みと成績

この ARCS モデルに基づいて，教授者主導に関する「透明性」，授業の興味や面白の授業やセミナーに対して学習者の反応を分さを示唆する「面白さ」，授業への否定析する CIS（Course Interest Survey）とい的要因を示す「否定的」の 4 因子から構う 測 定 ツ ー ル が 開 発 さ れ て い る （ Keller成され，十分な内的整合性が確認された．

2009）．CIS の目的は，学習者が特定の科目（3）確証的因子分析の結果は，4 因子 34 項目に関してどのように動機づけられたのかを測尺度と，4 因子 25 項目尺度の両方ともに，定することである．CIS は教授者が支援するモデル適合性はモデルのあてはまりに対面授業と，同期・非同期のオンライン授業難があると判断された．

以上のように，CIS 日本語版は 4 因子構造を示すものの，ARCS モデルの動機づけ理論を反映する 4 要素に分類されなかった．
1.2. 問題提起
CIS は，ARCS モデルを構成する動機づけの概念や理論によって示される理論的根拠と対 応 す る よ う に 設 計 さ れ て い る （ Keller2009）．しかし，川上・向後（2012）が作成した CIS 日本語版は，調査に回答した大学生185 名分のデータで探索的因子分析を行った
ところ，ARCS モデルの４要素に分類されなかった．その要因としては，CIS の回答に，いくつかの天井効果が見られたことが考えられる．そのため，CIS 得点に偏りが生じ，結果的に尺度作成に影響を及ぼしたことが推察された．
本研究では，サンプルサイズを拡大し，調査対象者や評価する授業を変えたときに CISの日本語版が ARCS モデルの 4 カテゴリーに分類されるかどうかを検証する．調査は，大学と専門学校における看護学生を対象とした．
履修した統計学授業の学習意欲に関する反応を測定することによって，ARCS モデルに基づく CIS 日本語版について再検討する．

2. 方法
2.1. 調査に用いた CIS 日本語版
質問項目は，川上・向後（2012）が作成した CIS 日本語版を用いた（表 1）．
2.2. 調査対象
近畿圏における看護大学 4 校と看護専門学校 3 校に対して，統計学授業を受講したことのある看護学生 871 名（男性 84 名，女性 763名，不明 24 名，平均年齢 23.16 歳，SD=8.11）を対象とした．そのうち，「欠損値を有する回答者」と「全項目に対して同一値で回答した者」は虚偽回答と判断し，分析の対象外としたところ，最終的に，看護学生 557 名（男性49 名，女性 508 名，平均年齢 22.11 名，SD=5.58）が有効回答者（有効回答率 63.9％）となった．

表1№

CIS 日本語版（川上・向後 2012）

質問項目
先生は、この授業で私たちを熱中させるよう1 Aな方法を知っていた
この授業で学習している内容は、私にとっ2 Rて役に立つだろう
3 C 私はこの授業をうまくやる自信があった
この授業には注意をひきつけられることは
4 A
ほとんどなかった（＊）
先生はこの授業の内容が重要だと感じさせ5 Rていた
この授業でよい成績をとるには運が必要だ
6 Cった（＊）
私がこの授業でよい成績をとるには、大変7 Sな努力が必要であった（＊）
私がすでに知っていることと、この授業の内8 R 容がどのような関係があるのかわからなかった（＊）
この授業でよい成績がとれるかどうかは私
9 C
自身にかかっている先生は重要なポイントに向けて話を盛り上10 Aげていった
この授業の内容は、私にとってあまりにも難
11 Cしかった（＊）
12 S 私はこの授業にとても満足している
この授業で私は高い基準を立てて、それを13 R達成しようとしていた
私の成績やその他の評価は、他の学生と14 S同様に公平だったと思う
学生たちは、内容に興味を持っているよう15 Aだった
16 S 私はこの授業を楽しんだ
先生が私の課題にどんな評価をするのかを17 C予測するのは難しかった（＊）
私が思っていた課題の評価と比べ、先生の18 S評価には満足している
私はこの授業から学んだことに満足してい
19 S
る
この授業の内容は、私の期待や目的に沿20 Rっていた
先生は、普段と違うことや驚くようなことをし21 Aて授業をおもしろくした
22 R 学生たちはこの授業に積極的に参加した
自分の大きな目的を達成するには、この授23 R業でよい成績をとることが重要だ
先生は、いろいろなおもしろい教え方を使
24 Aっていた
私はこの授業から何か得るものがあるとは25 R思わなかった（＊）
この授業の間、私はぼーっとすることが多か
26 Aった（＊）
この授業を受けていて、一生懸命やればよ
27 C
い成績がとれると信じていた
この授業から個人的に得られるものは、は28 Rっきりしていた
この授業の質問や課題は私の好奇心を刺29 A
激することが多かった
この授業の難易度はやさしすぎも難しすぎ
30 Cもせず適切であった
31 S この授業にはかなりがっかりしている（＊）
成績やコメント、その他のフィードバックによ32 S って、この授業への取り組みが十分評価されていると思う
この授業で私がしなければならない課題の33 S
量は適切であった
自分がどれくらいうまくやっているかを知る
34 C
ために、十分なフィードバックをもらった（＊）逆転項目 A)注意 R)関連性 C)自信 S)満足感

2.3. 調査方法
調査依頼した看護大学，および看護専門学

析で残った 32 項目に対し，探索的因子分析（最尤法，プロマックス回転）を行った．

校の講義時間内に質問紙を配布し，個別的自固有値の推移は，第 1 因子から順に 11.159，記入式で回答を求めた．回答依頼時に，文書2.294，1.871，1.449，1.161，.968 となり，と口頭で調査目的と内容を説明し，同意が得

固有値 1 以上を基準にすれば，5 因子解となられた場合のみ回答を得た．回答はいずれもった．また，スクリープロットからは 2 因子無記名とし，協力が得られない場合であって構造とも考えられるため，因子数を 2～5 にも，なんら不利益を被ることはなく，データ指定し，因子数を変えながら結果を比較検討は統計的に処理されることを明示した．

した．その結果，解釈しやすい 4 因子解を採

全 34 項目からなる質問に関して，「まった用した．これによる分散の説明率は累積でくそう思わない」を 1 点，「そう思わない」，52.4％であった．さらに，因子負荷量が 0.4を 2 点，「どちらともいえない」を 3 点，「そ未満の項目と多重負荷項目を除外して，再度う思う」を 4 点，「まったくそう思う」を 5

因子分析を行った．その結果を表 2 に示した．

点とし，5 段階で評定を求め得点化した．

第 1 因子には，「先生は，重要なポイントに向けて話を盛り上げていった」や「先生は、3. 結果

この授業で私たちを熱中させるような方法を3.1. 項目分析知っていた」などの 4 項目で構成され，学習CIS 日本語版の調査による 557 名分のデー

者の好奇心と興味を刺激させ，注意を惹きつタに対し，項目分析を行った．まず，正規性けることを評価する項目に，高い負荷量が示検証を行ったところ，全 34 項目において，された．これらは，全て ARCS モデルの注意正規分布が確認された．続いて G-P 分析との項目であったため，「A：注意」と命名した．

I-T 相関分析を行った．その結果，項目 7「（S）

第 2 因子では，「この授業で私は高い基準私がこの授業でよい成績をとるには，大変なを立てて、それを達成しようとしていた」や努力が必要であった（逆転項目）」と項目 17「この授業の内容は、私の期待や目的に沿って「（C）先生が私の課題にどんな評価をするのいた」など 4 項目で構成された．このように，かを予測するのは難しかった（逆転項目）」の学習者の目標と学習体験を結合し，意義を見2 項目が有意差なしとなり，これら 2 項目を出すことを評価する項目に，高い負荷量が示

不適切項目として除外した．

された．そのため，「R：関連性」と命名した．
第 3 因子は，「この授業の内容は、私にと3.2. ARCS の項目による内的整合性の検討ってあまりにも難しかった（逆転項目）」や「私CIS 日本語版の 34 項目を ARCS に分離し，はこの授業をうまくやる自信があった」などそれぞれの下位項目をもとにα係数を算出し3 項目で構成された．これらは，適切な期待た．その結果，「A：注意」はα=.861，「R：感と動機づけによって成功への自信を啓発す関連性」はα=.801，「C：自信」はα=.656，ることを評価する項目であり，高い負荷量が「S：満足感」はα=.755，尺度全体はα=.926示された．そこで，「C：自信」と命名した．

であった．また，項目分析で 2 項目を除外し第 4 因子は，「私が思っていた課題の評価た 32 項目で分析を行ったところ，「C：自信」と比べ、先生の評価には満足している」や「私はα=.686，「S：満足感」はα=.796，尺度全の成績やその他の評価は、他の学生と同様に体はα=.933 であった．α係数は全てにおい公平だったと思う」など，ARCS モデルにおて高値であるため．十分な内的整合性を有しける学習意欲を継続させるために必要な満足ていることが確認された．

感の項目に，高い負荷量が示された．そのため，「S：満足感」と命名した．

3.3. 因子分析による項目の分類と次元
CIS 日本語版の 34 項目について，項目分結果として，抽出された 4 因子 14 項目は，ARCS モデルにおける CIS と一様の 4 因子

表2ARCS

項目
番号

Ax10

Ax1

Ax24

Ax4

Rx13

Rx23

Rx20

Rx22

Cx11

Cx30

Cx3

Sx18

Sx14

Sx33

CIS 日本語版の探索的因子分析結果（最尤法・プロマックス回転）
質問項目

先生は重要なポイントに向けて話を盛り上げていった
先生は、この授業で私たちを熱中させるような方法を知っていた
先生は、いろいろなおもしろい教え方を使っていた
この授業には注意をひきつけられることはほとんどなかった(*)
この授業で私は高い基準を立てて、それを達成しようとしていた自分の大きな目的を達成するには、この授業でよい成績をとることが重要だ
この授業の内容は、私の期待や目的に沿っていた学生たちはこの授業に積極的に参加した
この授業の内容は、私にとってあまりにも難しかった(*)
この授業の難易度はやさしすぎも難しす
ぎもせず適切であった
私はこの授業をうまくやる自信があった
私が思っていた課題の評価と比べ、先生の評価には満足している
私の成績やその他の評価は、他の学生と同様に公平だったと思う
この授業で私がしなければならない課題の量は適切であった
因子間相関
ⅠⅡⅢⅣⅠⅡⅢ

ⅣA
注意R
関連性C
自信S
満足感.790-.024-.085.093

2.72

1.05.721

.065

.041

-.045

2.32.97.706

.276

-.134

-.073

2.40.97

-.532

.115

-.186.139

2.78

1.00

-.017

.654

.112

-.128

2.32.85

-.027

.611

-.157

.043

2.71.90

.087

.533

.152

.106

2.65

.83

.218.500

-.004

.010

2.63.96

.032

.079

-.811

.189

2.68

1.02.202-.096.497.218

2.67.89

-.098

.331

.495

.062

2.29.91-.129.056-.114.779

3.15

.81

-.016

-.054-.058.678

3.34.92

.160

-.044

.226

.450

2.99.81Ⅰ

ⅡⅢⅣ.745.522.427－.526.473－.276－

平均SD－(*)逆転項目構造となったため，原版と同じ因子名を採用

において，因子構造の妥当性を評価することし，命名した．

を目的とし，確証的因子分析を行った（図 1）．

続いて，探索的因子分析で抽出した 4 因子

逆転項目の処理を行った後，因子 1 から 4

14 項目の CIS 日本語版について，因子の下に対し，各因子からそれぞれ該当する項目が位項目をもとに，α係数を算出した．その結影響を受け，全ての因子間に共分散を仮定し果，「A：注意」はα=.793，「R：関連性」はたモデルで分析を行った．その結果，4 因子

α＝.729，「C：自信」はα＝.657，「S：満足感」α=.641，尺度全体は α=.810 であった．
以上の結果，α係数が高値を示しているこ

14 項目の適合度指標は， χ 2 ＝324.746， dfとから，十分な内的整合性が確認された．

=71 ， p <.001 ， GFI=.921 ， AGFI=.884 ，RMSEA=.080，AIC=392.746 であった．
モデルの改良は，全ての因子間の共分散が有意であったため，行わなかった．

3.4. 確証的因子分析
探索的因子分析で抽出した 4 因子 14 項目

次に，CIS の原版と同様の 4 因子 34 項目と，項目分析で 2 項目を除外した 4 因子 32

e110)先生は重要なポイントに向けて話を盛り上げていったe21)先生は，この授業で私たちを熱中させるような方法を知っていたe324)先生は，いろいろなおもしろい教え方を使っていた

e44)この授業には注意をひきつけられることはなかった

e513)この授業で私は高い基準を立てて，それを達成しようとしていた

e623)自分の大きな目的を達成するには，この授業でよい成績をとることが重要だ.75.78
A：注意.82.46.85.62e720)この授業の内容は，私の期待や目的に沿っていたe822)学生たちはこの授業に積極的に参加したe911)この授業の内容は，私にとってあまりにも難しかった.48.64
R：関連性.76.68.76.47.56.49
e10.6430)この授業の難易度はやさしすぎも難し
すぎもせず適切であった

C：自信.70e113)私はこの授業をうまくやる自信があった

e1218)私が思っていた課題の評価と比べ，先生の評価には満足している

e13

14)私の成績やその他の評価は，他の学生と同様に公平だったと思う

e1433)この授業で私がしなければならない課
題の量は適切であった.53.58.55

S：満足感.67

図1

4 因子 14 項目の確証的因子分析結果

項目についても，確証的因子分析を行った．

4. 考察

その結果，4 因子 34 項目の適合度指標はχ

4.1. CIS 日本語版で抽出された因子の比較

2＝2801.035，df =521，p <.001，GFI=.731，CIS の日本語版は，川上・向後（2012）のAGFI=.693，RMSEA=.089，AIC=2949.035「有益」，「透明性」，「面白さ」，「否定的」の 4であった．また，4 因子 32 項目の適合度指標

因子 25 項目尺度と，本研究で得られた「A：は，χ2＝2403.260，df =458，p <.001，注意」，「R：関連性」，「C：自信」，「S：満足GFI=.751，AGFI=.713，RMSEA=.087，AIC=感」の 4 因子 14 項目尺度では，得られた因2543.260 であった．

子や項目数に相違が示された．特に，「透明性」

以上の結果を豊田（2007）によるモデル評には，項目 32「（S）成績やコメント，その他価指標と比較したところ，4 因子 14 項目のモのフィードバックによって，この授業への取デル適合性は，モデルのあてはまりがよいこり組みが十分評価されていると思う」のようとがわかった．

な「フィードバック」に関する項目が見られたものの，4 因子 14 項目尺度では全く見られ4.3. 尺度利用への示唆なかった．また，項目 23「（R）自分の大き川上・向後（2012）が作成した CIS 日本語な目的を達成するには，この授業でよい成績版の検討結果より，次のことが示唆された．

をとることが重要だ」は，「（R）関連性」因（1）34 項目版を用いるときは，項目分析の結子のみ見られた．前者は，調査対象となった

果，有意差なしの項目 7 と項目 17 を除

授業評価の高い授業設計には，フィードバッ外した 32 項目版を用いるほうがよい．

クが多くあることが推測され，後者には学習（2）高い信頼性が備わる 32 項目版を用いれ者が看護師資格を目的とするため，授業とのば，もとの ARCS カテゴリーで得点化し関連性を見出していることが示唆される．ても整合性があるだろう．
（3）14 項目版を用いて，ARCS の 4 カテゴ

4.2. 学習意欲による差異作成した尺度に相違が見られたのは，学習者の動機づけにも差異があったことが推察さ

リーごとに下位尺度得点を計算することにより，それぞれのカテゴリーを得点化して利用することができる．

れる．すなわち，4 因子 14 項目尺度の調査対象者は看護学生であり，統計学授業が必修で5. 結論あるため，本来授業に興味や関心を全くもたARCS モデルの動機づけ概念や理論を網羅ない学習者も多数含まれていたことが示唆さする ARCS カテゴリーから構成された CISれる．一方，4 因子 25 項目尺度の調査対象と日本語版の 4 因子 14 項目尺度が作成された．

なった授業は選択授業であったため，好奇心この尺度は十分な信頼性が備わり，かつ，モや関心をもって授業に取り組んでいた学習者

デル適合性はモデルのあてはまりがよいことが多数含まれていたことが推察される．また，が示された．

川上・向後（2012）は成績の平均値が，全体の平均値よりもかなり上回っていたことから，参考文献

この授業で学習意欲の向上をもたらしたとす

川上祐子，向後千春 (2012) ARCS 動機づけ

る以前に，本質的に，高い学習意欲をもち，モデルに基づく Course Interest Survey

成績のよい学生が対象となっていたことも示

日本語版尺度の試作とその検討．日本教

唆している．さらに，看護学生の授業評価で

育 工 学 会 研 究 報 告 集 ， JSET12-4 ，は，低い評価となった「A：注意」，「R：関連pp.103-110

性」，「C：自信」よりも，「S：満足感」の側Keller, J. M. (2009) Motivation Design for

面で若干高く評価されたことが判明した．これは，授業そのものよりも，授業の成績や課Learning and Performance; The ARCS
Model Approach. New York : Springer

題の量に満足していることを示唆している．

SBM（鈴木克明 監訳（2010）学習意欲

以上のように，川上・向後（2012）の尺度をデザインする―ARCS モデルによるイ作成においては，本質的に高い学習意欲をもンストラクショナルデザイン―．北大路

つ学習者と授業評価の高い授業を対象とした書房，京都）ため，その点で偏りのあるサンプルとなって鈴木克明 (1989) 米国における授業設計モデいた．しかし，本研究では動機づけされた学

ル研究の動向．日本教育工学雑誌，13：

習意欲の高い学習者ばかりでなく，動機づけ1-14の有無に関わらず幅広い学習者が対象となっ豊田秀樹編著 (2007) 共分散構造分析［Amosた．また，ある特定科目に対し，多様な授業編］―構造方程式モデリング―．東京図が対象となっていた．さらに，調査を行った書，東京のが，授業に全く関わらない第三者であった
ことも，バイアスが小さい調査となり，今回の分析結果をもたらしたと推察される．