2023
Annual Report
Original Article

目標志向性と学習動機づけがピア・モデリングに及ぼす影響―― 他者の学習行動の違いを考慮に入れて ――
市川小林実澪（路地裏寺子屋ろじこや）寛子（東京未来大学）

本研究では，学習者が，観察した身近な他者の学習行動を手本に，自身の認知や感情，行動を変化させる「ピア・モデリング」について，他者の学習行動の質および学習者自身の目標志向性や学習動機づけを考慮したうえで明らかにすることを目的とした。調査協力者は，4年制の大学に通う学生250名（男性69名，女性181名）であった。まず，他者の良い学習行動と悪い学習行動それぞれに対するピア・モデリングを測定する項目を作成して，因子分析を行った。想定した2つの因子が抽出され，内的整合性は十分な値（α =.81, .82）であった。次に，他者の良い学習行動と悪い学習行動それぞれに対するピア・モデリングを従属変数とし，学習者自身の目標志向性もしく
は学習動機づけを独立変数とする重回帰分析を行った。結果，熟達目標や遂行回避目標，充実志向，実用志向，関係志向といった学習動機づけと他者の良い学習行動に対するピア・モデリングとの間に正の関連がみられた。
一方，他者の悪い学習行動に対するピア・モデリングは，熟達目標や充実志向が高いほど低く，遂行接近目標や遂行回避目標および関係志向が高いほど高いということが明らかとなった。
キーワード：ピア・モデリング，目標志向性，学習動機づけ，学習行動

学習時，近くに他者がいるという状況は非常に多習することによって学習する条件とを設定して，学習い。たとえば，学校の授業は教室に複数人が集って後の課題遂行を比較している。2つの観察学習条件

受けるのが一 般的である。自学自習の際にも自習とは，2人の生徒（モデル）が課題を遂行している映室や図書館等，周囲に他者がいる状況を選ぶ者は像が提示され，中でも能力の高いモデルに注目して多く，コロナ禍で休校となった際には，Zoomなどの観察するよう指示される条件と，能力の低いモデル

サービスを利用した「オンライン自習室」が設けらに注目して観察するよう指示される条件の2種類でれたり，YouTubeに「一緒に勉強する動画」がアップあった。結果として，特にコラージュの作成という視されたりした。これらのことからは，学習時に他者に覚的な創造課題において，対照条件よりも観察学習存在してほしいという需要をもつ人が少なくないこと

条件の対象者の方が，学習後に創造的なプロセスをが推察される。本研究では，日常生活において，学

辿ってより良い作品を作ることができるようになっ習者が身近な他者の学習行動を観察し，それを手本たこと，課題に対する動機づけも高かったことが明に，自身の認知や感情，行動を変化させる「ピア・モ

らかになっている。なお，Gronendijk et al.（2011）

デリング」に着目する。ピア・モデリングが他者の学では，2つの観察学習条件の効果に対象者自身の習行動によって異なるのか，また，学習者自身のもつ能力による差はみられなかったが，自身の能力と目標志向性や学習動機づけからどのような影響を類似した他者を観察することの効果を示した研究受けるのかについて検討していくことが，本研究の（Braaksma et al., 2002）もある。

目的である。

観察学習に関する実験で示されてきたモデリン
グ，すなわち他者を手本として観察することにより，ピア・モデリング

2

観察者の認知や感情，行動に変化が生じることは，他者の学習行動を観察することによる効果は，古学習者が自ら学習をコントロールし，学習目標を達くから観察学習という枠組みの下で実験的に検討さ成していこうとする自己調整学習の観点からも重要れてきている。たとえば，Groenendijk et al.（2011）であることが指摘されている（Schunk, 2011）。こでは，オランダの10年生（15歳）を対象に，視覚芸の指摘を受けて，岡田他（2010）は特に，身近な他術や言語芸術の創造的課題を学習する際に，2つ者（ピア）を手本とするピア・モデリングを学習者自の観察学習条件と，対照条件として対象者自身が練身が日常的に学習方略の一種としてどの程度行ってAnnual Report 2023

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2

いるかに着目し，その測定尺度を開発した。この尺う需要は，良い他者の存在と効果に期待するものな

度は「授業でわからないところがあったら，友だちののであろう。しかしながら，古くから行われている観やり方を参考にしようと思う」，「勉強に対してやる

察学習の研究は，Bandura（1965）の攻撃行動の観

気のある友達を見習って，自分もがんばろうと思う」

察のように，他者の良い行動の観察のみを対象としといった7項目で構成されている。岡田他（2010）でているわけではない。日常の学習場面でも，他者のは，さらに，小学生を対象に，作成したピア・モデリ

存在が学習の妨げになるということもあり得るのでング尺度への回答と，自律的動機づけおよび親密目はないか。たとえば，他者の不真面目な学習行動を標との関連が検討され，同一化的調整や内発的動見ることで，自身の動機づけが低下したり，自身の学機づけなどの自律的な動機づけの高い児童ほど，ま

習行動も不真面目な方向へと変化したりすることがた，親密目標の高い児童ほど，日頃からピア・モデリ

想定される。

ングを行っていることが示されている。

以上のことから，本研究においては，「ピア・モデその後，岡田他（2012）では，小 学生だけでなリング」を，学習者が身近な他者の学習行動を観察

く中学生も対象に，目標志向性が学業的援助要請

し，それを手本に，自身の認知や感情，行動を変化さとピア・モデリングに及ぼ す影 響について，内発せることと広義に解釈する。そして，他者の良い学習的興味を媒介要因とするモデルを検証している。

行動の観察と悪い学習行動の観察という2つの側面

目標志向性とは，達成目標の違いのことである。

から検討することとする。

Dweck（1986）によれば，目標志向性は学習目標（learning goal）と遂行目標（performance goal）

3

目標志向性と学習動機づけに大別される。学習目標は，新しい知識・能力の習なお，ピア・モデリングには個人差があると考えら得によって自己の能力を高めることに焦点を当てたれる。たとえば，前出の岡田他（2012）では，目標志目標である。一方，遂行目標は他者から自分の有能向性や内発的興味が他者の良い学習行動に対するさについての良い評価を得て悪い評価を避けよう

ピア・モデリングを促進することを示していた。他にとすることに焦点を当てた目標である。後に，Elliot

も，協同学習を対象とした研究では，友人関係への& Harackiewicz（1996）は，遂行目標を，他者に動機づけや学習に対する自律的な動機づけといった能力を示すことで自己価値を高めようとする遂行接要因が協同学習の効果に影響することが示されてい近目標（performance-approach goal）と，無能さる（例として，岡田，2008）。こうした動機づけ要因が露呈するのを避けることで自己価値の低下を防ごは，他者の学習行動の観察から受ける影響の程度にうとする遂行回避目標（performance-avoidanceも関連する可能性がある。そこで，本研究では，目標goal）に分割した。ここでは，学習目標は熟達目標

志向性と学習動機の2要因モデルを取り上げ，その個（mastery goal）という概念に引き継がれている。

人差がピア・モデリングに与える影響についてもあわ岡田他（2012）の結果，小学生の場合は熟達目標にせて検討していくこととする。

よって高まる内発的興味がピア・モデリングを促進第一に取り上げる目標志向性と他者の学習行動のし，中学生の場合は遂行回避目標がピア・モデリン

観察から受ける影響の関連については，先に述べたグを促進するということが明らかになっている。

通り岡田他（2012）で，他者の良い学習行動に対す

岡田らの一 連のピア・モデリングに関する検討

るピア・モデリングとの関連が指摘されている。小学は，他者の学習行動の観察が学習者に与える影響

生の場合は熟達目標によって高まる内発的興味がピを，日常場面を対象に検討しようとするものとして興

ア・モデリングを促進し，中学生の場合は遂行回避

味深い。しかし，これらの研究におけるピア・モデリ

目標がピア・モデリングを促進するという。本研究でングは，学習者の自己調整としての機能に焦点化さは，調査対象を大学生として，同様の結果がみられれているため，身近な他者の良い学習行動を観察す

るかを検討する。年齢の違いに加え，専攻を自ら選るという視点に限られており，悪い学習行動の観察

び学んでいるという特徴のある大学生に対象を拡大については検討されていないという問題が指摘できし，目標志向性によって他者の良い学習行動に対する。もちろん，「学習時に他者に存在してほしい」といるピア・モデリングが促進されるかを検討することはAnnual Report 2023

Annual Report 20233

有意味なことと考える。

学習するかということが本人にとって重要かどうかをそれでは，他者の悪い学習行動に対するピア・モ
デリングについてはどうであろうか。悪い学習行動に示す学習内容の重要性の2つの要因の組み合わせによって構造化されている。

対するピア・モデリングとは，友人のやる気のない学

学習動機の2要因モデルで表される6つの志向がピ

習行動（例として，学習中に眠ってしまうなど）を見る

ア・モデリングに与える影響を考えると，以下の点がと，それが手本となってしまい，その行動を真似した想定できる。まず，充実志向，訓練志向，実用志向は

くなる，または，やる気がなくなってしまうなどの学習

内発的動機づけに通じるものであると言えるため，こをするうえでよくない影響を受けてしまうことと定義の3つの学習動機が高ければ他者の良い学習行動にする。熟達目標の高い学習者は，学習自体に動機づ対するピア・モデリングも促進されると考えられる。

けられるため，他者の悪い学習行動の影響は少ない

反対に，充実志向，訓練志向，実用志向が高ければ，と考えられる。一方，遂行目標のうち「他者より悪くみ他者の悪い学習行動に対するピア・モデリングは抑られたくない」という遂行回避目標は，周囲の他者が制されるであろう。加えて，ピア・モデリングは第3者

悪い学習行動をしていたときに，その程度の行動での存在に意識を向けることが前提となっているため，よいと安心し，他者の悪い学習行動に影響を受ける，関係志向がピア・モデリングに与える影響は他者の学

すなわち，ピア・モデリングが生じるのではないかと習行動の良し悪しとは関係なく大きいと考えられる。

推測される。
次に，学習動機の2要因モデルについて説明する。

本研究の目的

このモデルは，市川（1998）が「勉強は何のためにす以上を踏まえ，本研究の目的は，大学生を対象に，るか」という教科学習の動機や目的についての自由

観察した身近な他者の学習行動を手本に，自身の認知回答の結果を収集して分類し，作成したものである。

や感情，行動を変化させるというピア・モデリングにつモデルによれば，学習動機は「学習自体が楽しい，充いて，他者の学習行動の質による違いがあるか，また，実感がある」ことを重視する充実志向，「知力を鍛え学習者自身の目標志向性や学習動機づけからどのようる」ことを目的とした訓練志向，「仕事や生活に生かな影響を受けるかを明らかにすることにある。

す」ことを求める実用志向，「他者につられて，誘わ

これまで述べてきたように，岡田らの一連の研究

れて」学習する関係志向，「プライドや競争心」から（岡田他，2010，2012）で作成され使用されてきた学習に意欲を燃やす自尊志向，「報酬を得る手段とピア・モデリング尺度は，他者の良い学習行動の観して」学習を行う報酬志向の6つに分類される。これ察に関してのみ焦点を当てており，他者の悪い学習らはさらに，Figure 1のように学習することのメリッ行動の観察による影響については検討されていな

トや学習しないことへのデメリットを意識して学習い。そのため，本研究では，他者の悪い学習行動のを行っているかどうかを示す学習の功利性と，何を観察から受ける影響を測定する尺度項目を作成し，Figure 1 学習動機の2要因モデル（市川，1998，p.192，図1より作成）

大
（重視）
学習内容の
重要性
小
（軽視）

充実志向
学習自体が
楽しい

訓練志向
知力を
きたえるため実用志向
仕事や生活に
活かす

関係志向
他者に
つられて

自尊志向
プライドや
競争心から

報酬志向
報酬を得る
手段として

小（軽視）

大（重視）
学習の功利性4

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4

その尺度および岡田他（2010）で作成されている他ます」，「勉強中に寝ている友だちを見ると自分も眠者の良い学習行動の観察から受ける影響を測定する

くなります」，「勉強がわからないとき，他にもわから

尺度項目への回答と，目標志向性や学習動機づけとない友だちがいるとまあいいかと思います」，「勉強の関連を検討することとする。仮説は以下の通りでをしていない友だちを手本にしてしまいます」，「勉ある。

強について，友だちの悪いところを見ると，ほっとし

1. 熟 達目標が高いほど，良い学習行動に対するピます」，「勉強に対してやる気のない友だちを見ると，勉強への意欲がなくなります」の7項目である。全14

ア・モデリングが高い。
2. 遂行回避目標が高いほど，良い学習行動に対する
ピア・モデリングが高い。
3. 熟 達目標が高いほど，悪い学習行動に対するピ

項目について各々「まったくそうしない」
（1点），
「そ
うしない」
（2点），
「あまりそうしない」（3点），「少
しそうする」（4点），「そうする」（5点），「いつもそうする」（6点）の6件法で回答を求めた。

ア・モデリングは低い。
4. 遂行回避目標が高いほど，悪い学習行動に対する
ピア・モデリングが高い。
5. 充 実志向，訓練志向，実用志向が高いほど，良い
学習行動に対するピア・モデリングが高い。
6. 関
 係志向が高いほど，良い学習行動に対するピ

目標志向性

岡田他（2012）にて算数に特化して用いられていた目標志向性を尋ねる項目を，学習全般を尋ねる項目となるように一部書き換えて使用した。熟達目標5項目，遂行接近目標5項目，遂行回避
目標5項目の計15項目で構成される。各項目について，「まったくあてはまらない」（1点），「あてはまらア・モデリングが高い。
7. 充 実志向，訓練志向，実用志向が高いほど，悪い
学習行動に対するピア・モデリングは低い。
8. 関
 係志向が高いほど，悪い学習行動に対するピ

ない」
（2点），
「あまりあてはまらない」（3点），「少
しあてはまる」（4点），「あてはまる」（5点），「とてもあてはまる」（6点）の6件法で回答を求めた。
学習動機づけ 市川（1998）で示されている，学習

ア・モデリングが高い。

動機の2要因モデルに基づく学習動機尺度から項目を方法用いた。この尺度は，「充実志向」，「訓練志向」，「実
用志向」，「関係志向」，「自尊志向」，「報酬志向」の6つの下位尺度，各6項目で構成されている。各下位尺

調査対象者
アイブリッジ株式会社のリサーチ事業Freeasyにモニ度から因子負荷の高い4項目ずつを用いた。各項目にター登録している18歳～25歳の男女を対象に，Web上

ついて，「まったくあてはまらない」
（1点），
「あてはま

でスクリーニング調査を実施し，4年制の大学に通う学

らない」
（2点），
「あまりあてはまらない」
（3点），
「少

生702名を抽出した。その702名を対象に，Web調査をしあてはまる」（4点），「あてはまる」（5点），「とても実施した。調査にあたっては，不適切な回答を削除後，あてはまる」（6点）の6件法で回答を求めた。

250名のデータが得られるよう設定した。最終的に得られた回答は，男性69名，女性181名，計250名（平均
年齢20.41歳，標準偏差1.32）であった。

手続きと倫理的配慮
2021年10月に，Web上でアンケート調査を行うことができる「Freeasy」というサイトを用い，作成した調査項目をサイト内で公開し，回答を集めた。質問

調査項目
身近な他者の良い学習行動に項目の回答の前に，「得られたデータは研究の目的対するピア・モデリングを測定する尺度として，岡田で使用されること」，「データ分析の報告の際には，他（2010）の7項目のピア・モデリング尺度を使用し統計的に処理したデータのみが使用され，個人が特た。また，新たに他者の悪い学習行動に対するピア・

定されることはないこと」，「得られたデータは，厳モデリングを測定する7つの質問項目を独自に作成し重に管理し，個人情報の機密保持は厳守すること」，

た。作成した項目は，「授業中，まじめに勉強に取り「調査に参加するかは自由であり，途中でやめても組んでいない友だちに気を取られます」，「勉強をせかまわないこと」を明記した。その上で，研究参加にずに遊んでいる友だちがいると，自分も遊びたくなり

同意するか否かについて質問し，同意を得た場合に，

ピア・モデリング

5

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5

質問項目への回答に進めるようにした。なお，本研

目標志向性にその他の尺度構成と基本統計量

究の実施にあたっては，第二著者の所属先の研究倫

ついて，最尤法による確認的因子分析を行った。適理・不正防止委員会の審査を受け，承認を得た（受合度指標は，CFI=.89，RMSEA=.10であり，因子負付番号：21-013）。

荷量は.48以上であった。また，下位尺度ごとにα 係

分析にはHADon16_302（清水，2016）を用いた。

数を算出したところ，熟達目標は.77，遂行接近目標
は.87，遂行回避目標は.87であった。

結同様に，学習動 機づけについて，最尤 法による果

確認的因子 分析を行ったところ，適合度指標は，
CFI=.74，RMSEA=.11であり，因子負荷量は.41以上

尺度構成と基本統計量
ピア・モデリングであった。下位尺度ごとのα 係数は，充実志向.79，

に関する14項目の質問項目を用いて探索的因子分析

訓練志向.73，実用志向.73，関係志向.65，自尊志（最尤法，因子数を2で固定，プロマックス回転）を

向.79，報酬志向.63であった。

ピア・モデリング尺度の検討行った。結果をTable 1に示す。第1因子は，本研究いずれも，モデルの適合が十分とは言えず，
α 係数で，身近な他者の悪い学習行動に対するピア・モデリ

が低いものもみられたが，先行研究を踏襲して，該当ングを測定するものとして作成した7項目に対して負項目で各下位尺度を構成することとした。回答者ごと荷量が高く，「悪い学習行動に対するピア・モデリンに，ピア・モデリング，目標志向性，学習動機づけのグ」と命名した。一方，第2因子に高く負荷している項

各下位尺度に該当する項目の合算平均を算出して，目を見てみると，岡田他（2010）のピア・モデリング

それぞれの得点とした。各得点の範囲は1～6であり，尺度7項目であり，第2因子は「良い学習行動に対す

いずれも値が大きいほど，その尺度の表す傾向が高るピア・モデリング」とした。抽出された2因子の因子いことを意味する。各下位尺度の基本統計量を算出

間相関は.12であった。

した結果をTable 2に示す。

また，各因子のα 係数は，第1因子.82，第2因子.81と十分な値であり，尺度としての内的整合性は確認されたと言える。

Table 1 ピア・モデリングに関する因子分析結果
M
Ⅰ

Ⅱ

6

SD

因子
Ⅰ

Ⅱ

h

悪い学習行動に対するピア・モデリング（ α =.82）

2

授業中、まじめに勉強に取り組んでいない友だちに気を取られます

3.20

1.24

.72

-.06

.52

勉強をせずに遊んでいる友だちがいると、自分も遊びたくなります

3.69

1.23

.67

.00

.45

勉強中に寝ている友だちを見ると自分も眠くなります

3.06

1.41

.67

.03

.45

勉強がわからないとき、他にもわからない友だちがいるとまあいいかと思います

3.51

1.19

.63

.02

.40

勉強をしていない友だちを手本にしてしまいます

2.62

1.35

.63

-.10

.39

勉強について、友だちの悪いところを見ると、ほっとします

3.60

1.28

.55

.09

.33

勉強に対してやる気のない友だちを見ると、勉強への意欲がなくなります

3.20

1.28

.53

.02

.28

良い学習行動に対するピア・モデリング（ α =.81）
勉強がわからないとき、できている友だちをお手本にしてやってみようと思います

4.46

0.99

-.14

.74

.54

勉強について、友だちのよいところを見習いたいと思います

4.59

0.98

-.12

.68

.45

授業でわからないところがあったら、友だちのやり方を参考にしようと思います

4.27

1.01

.02

.65

.43

勉強しているときに、友だちがどのように考えているかに気をつけてみようと思います 3.85

1.05

.08

.64

.43

勉強に対してやる気のある友だちを見習って、自分もがんばろうと思います

4.38

1.05

-.11

.58

.34

勉強するとき、友だちと同じようにとりくんでみて、学ぼうと思います

3.85

1.07

.20

.55

.37

授業中、友だちがどうやって問題をといているかに注意してみようと思います

3.69

1.12

.20

.50

.32

因子間相関 因子Ⅱ

.12

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6

Table 2 各下位尺度得点の基本統計量

ピア・モデリングM

SDα

良い学習行動に対するピア・モデリング 4.16

0.71

.81

悪い学習行動に対するピア・モデリング 3.27

0.89

.82

4.26

0.78

.77

熟達目標
目標志向性

学習動機づけ遂行接近目標

3.99

1.00

.87

遂行回避目標

3.95

1.07

.87

充実志向

4.38

0.85

.79

訓練志向

3.93

0.86

.73

実用志向

4.34

0.85

.73

関係志向

3.56

0.91

.65

自尊志向

3.92

1.01

.79

報酬志向

3.82

0.88

.63

まず，良い学習行動に対するピア・モデリングを従

目標志向性とピア・モデリングとの関連
目標志向性の下位尺度得点と，ピア・属変数とした場合においては，熟達目標の標準偏回モデリングの下位尺度得点の相関係数を算出した

帰係数.40（ t (246) = 6.40, p < .001），および，遂行（Table 3）。良い学習行動に対するピア・モデリン

回避目標の標準偏回帰係数.16（ t (246) = 1.89, p =グは，熟達目標と中程度の正の相関，遂行接近目.060）が有意であった。なお，この時の回帰式は有意標，遂行回避目標それぞれと弱い正の相関があるこであり（ F (3, 246) = 25.04, p < .001），自由度調整とが示された。また，悪い学習行動に対するピア・モ

済み決定係数は.23であった。

相関分析

デリングは，遂行接近目標，遂行回避目標と弱い正次に，悪い学習行動に対するピア・モデリングを従の相関がみられた。なお，目標志向性間でみると，熟属変数とした場合について説明する。この場合では，

達目標と遂行接近目標の間は中程度の正の相関が，熟達目標の標準偏回帰係数-.24（ t (246) = -3.68,

遂行接近目標と遂行回避目標には強い正の相関がみ

p < .001），遂行接近目標の標準偏回帰係数.21（ tられた。

(246) = 2.24, p = .026），遂行回避目標の標準偏回
良い学習行動に対するピア・モデリ

帰係数.20（ t (246) = 2.24, p = .026）が有意であっングと悪い学習行動に対するピア・モデリング各々をた。なお，この時の回帰式は有意であり（ F (3, 246)

従属変数とし，目標志向性の下位尺度である熟達目= 14.32, p < .001），自由度調整済み決定係数は.14

標，遂行接近目標，遂行回避目標を独立変数とする

であった。

重回帰分析

重回帰分析を行った。その結果をTable 4に示す。

Table 3 ピア・モデリング尺度と目標志向性の各下位尺度の相関係数
1

**

7

2

3

4

1 良い学習行動に対するピア・モデリング―2 悪い学習行動に対するピア・モデリング

.12 *

―

3 熟達目標.44**-.12 +―

4 遂行接近目標.32 **.26 **.40 **―

5 遂行回避目標

.26

.32

.17

.74 **

*

**

**

**

5

―

+

p < .01, p < .05, p < .10

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7

Table 4 目標志向性の各下位尺度を独立変数とした重回帰分析結果
95%

R adj
2

**

95%

VIF

95%

95%

VIF

.40 **

.27

.52

1.23

-.24 **

-.37

-.11

1.23

.05

-.13

.23

2.62

.21

*

.03

.40

2.62

.16 +

-.01

.32

2.27

.20 *

.02

.37

2.27

.22

.14

**

**

p < .01, * p < .05, + p < .10

向，訓練志向，実用志向の間，また関係志向，自尊志

学習動機づけとピア・モデリングとの関連
学習動機づけの下位尺度得点と，ピ

相関分析

向，報酬志向の間にそれぞれ中程度の正の相関がみ

ア・モデリングの下位尺度得点の相関係数を算出したられた。

（Table 5）。良い学習行動に対するピア・モデリング

重回帰分析

良い学習行動に対するピア・モデリ

は，学習動機の下位尺度それぞれと弱い正の相関がングと悪い学習行動に対するピア・モデリング各々をあることが示された。また，悪い学習行動に対するピ従属変数とし，学習動機の2要因モデルに基づく学習

ア・モデリングは，関係志向，自尊志向，報酬志向と動機の下位尺度である充実志向，訓練志向，実用志

弱い正の相関がみられた。なお，学習動機づけ間で向，関係志向，自尊志向，報酬志向を独立変数とする

みると，全体的に正の相関がみられた。特に充実志重回帰分析を行った。その結果をTable 6に示す。

Table 5 ピア・モデリング尺度と学習動機づけの各下位尺度の相関係数
1

**

2

3

4

5

6

7

1 良い学習行動に対するピア・モデリング―2 悪い学習行動に対するピア・モデリング

.12 *

―

3 充実志向

.36 **-.16 *―

4 訓練志向.38 **-.03.69 **―

5 実用志向.39 **-.02.65 **.57 **―

6 関係志向

.35 **.36 **.11 +.29 **.27 **―

7 自尊志向.26 **.26 **.33 **.35 **.40 **.62 **―

8 報酬志向.30 **.29 **.17 **.31 **.36 **.64 **.68 **

8―p < .01, * p < .05, + p < .10

Table 6 学習動機づけの各下位尺度を独立変数とした重回帰分析結果
95%

R 2adj**8

Annual Report 2023

VIF

95%

95%

VIF

.01

.36

2.61

-.22 *

-.41

-.04

2.61

.10

-.06

.26

2.16

-.01

-.18

.16

2.16

.15 +

-.01

.30

2.02

-.02

-.18

.14

2.02

.28 **

.13

.43

1.97

.26 **

.10

.42

1.97

-.13

-.30

.03

2.32

.12

-.05

.30

2.32

.10

-.06

.26

2.27

.09

-.09

.26

2.27

.24 **
*

95%

.19 *

.17 **+

p < .01, p < .05, p < .10

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まず，良い学習行動に対するピア・モデリングを従察学習に関する初期の実験的研究にさかのぼると，

属変数とした場合においては，充実志向の標準偏回

Bandura（1965）が扱ったモデルの行動は，人形を帰係数.19（ t (243) = 2.12, p = .035），実用志向の殴ったり蹴ったりするという攻撃行動，すなわち良く

標準偏回帰係数.15（ t (243) = 1.90, p = .058），関ない行動であった。日常の学習場面においても，他者係志向の標準偏回帰係数.28（ t (243) = 3.61, p <の不真面目な行動を見ることで，自身の動機づけが.001）が有意であった。なお，この時の回帰式は有意低下したり，学習行動が不真面目な方向へと変化しであり（ F (6, 243) = 14.13, p < .001），自由度調整たりすることは想像に難くなく，本研究で悪い学習行

済み決定係数は.24であった。

動に対するピア・モデリングに着目したことは，ピア・

次に，悪い学習行動に対するピア・モデリングを従属変数とした場合においては，充実志向の標準偏モデリング研究においても，実践場面においても有意味なことと言えるであろう。

回帰係数-.22（ t (243) = -2.38, p = .018），関係志今後の研究においては，2つのピア・モデリングに向の標準偏回帰係数.26（ t (243) = 3.19, p = .002）

影響する要因について検討することが必要であるとが有意であった。この時の回帰式は有意であり（ F考える。また，2つのピア・モデリングの相関がほと(6,243) = 9.20, p < .001），自由度調整済み決定係

んどみられないことからは，良い学習行動に対する数は.17であった。

ピア・モデリングが高まっても，必ずしも，悪い学習
行動に対するピア・モデリングが抑制されるわけで考

察はないことが推察される。それぞれのピア・モデリン
グに介入する必要性や方法を検討することも重要で

本研究の目的は，大学生を対象に，観察した身近あろう。

な他者の学習行動を手本に，自身の認知や感情，行動を変化させるというピア・モデリングについて，他

目標志向性とピア・モデリングとの関連者の学習行動の質および学習者自身の目標志向性

本研究においては，ピア・モデリングに影響するや学習動機づけという視点も考慮したうえで明らか要因として目標志向性を取り上げて検討した。良いにすることにあった。以下では，他者の悪い学習行動

学習行動に対するピア・モデリングについては，「仮に対するピア・モデリングにも着目する必要性を指摘

説1．熟達目標が高いほど，良い学習行動に対するピし，ピア・モデリングと目標志向性や学習動機づけと

ア・モデリングが高い」，「仮説2．遂行回避目標が高いった個人差変数との関連について論じる。

いほど，良い学習行動に対するピア・モデリングが高い」の2つの仮説が支持された。

ピア・モデリング9

目標志向性と良い学習行動に対するピア・モデリ

本研究で用いたピア・モデリングを測定する尺度

ングとの関連については，岡田他（2012）で，小学生について因子分析を行った結果，良い学習行動にの場合は熟達目標によって高まる内発的興味がピ

対するピア・モデリングと，悪い学習行動に対するピア・モデリングを促進し，中学生の場合は遂行回避目

ア・モデリングの2因子が抽出された。それぞれ，
α係標がピア・モデリングを促進するという結果が得られ数の値から十分な内的整合性も確認できた。なお，ていた。これに対し，本研究では，大学生の場合には因子間相関は.12と，相関がほぼ認められなかったこ

熟達目標と接近回避目標がピア・モデリングを促進とからは，良い学習行動に対するピア・モデリングとすることが示された。ただし，遂行回避目標の影響は

悪い学習行動に対するピア・モデリングは別のもの

熟達目標ほど強くはみられなかった。専攻を自ら選であることが示唆される。

び学んでいるという特徴のある大学生は，幅広い分

これまでにも，良い学習行動に対するピア・モデリ

野の学習を求められる中学生よりも，日頃，自身の興ングについては，学習者の自己調整としての機能が味関心に関する学習を行っている場合が多いであろ注目され，一種の学習方略として検討されてきた（岡う。また，大学生になるとクラス制の授業などが減少

田他，2010，2012）。しかし，他者がいつも良い学

し，学生間での成績による順序意識が減少するので習行動をしているとは限らないであろう。実際，観はないかと推測される。そのため，他者より悪い評価

Annual Report 2023

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を得たくないと考える遂行回避目標よりも，新しいことを習得したいという熟達目標の影響が強く表れるのではないかと考える。

学習動機づけとピア・モデリングとの関連
学習動機づけがピア・モデリングに与える影響として明らかになったことをまとめる。良い学習行動に一方，悪い学習行動に対するピア・モデリングにつ対するピア・モデリングについては，「仮説5．充実志

いては，「仮説3．熟達目標が高いほど，悪い学習行

向，訓練志向，実用志向が高いほど，良い学習行動動に対するピア・モデリングは低い」，「仮説4．遂行に対するピア・モデリングが高い」，「仮説6．関係志

回避目標が高いほど，悪い学習行動に対するピア・

向が高いほど，良い学習行動に対するピア・モデリン

モデリングが高い」の2つの仮説が支持された。まグが高い」の2つの仮説のうち，仮説6が支持され，仮た，遂行接近目標の影響もみられ，遂行接近目標が説5も充実志向，実用志向の影響に関する部分が支高いほど，悪い学習行動に対するピア・モデリングは持された。悪い学習行動に対するピア・モデリングに

高かった。

ついては，
「仮説7．充実志向，訓練志向，実用志向がまず，熟達目標は，良い学習行動に対するピア・モ

高いほど，悪い学習行動に対するピア・モデリングは

デリングと悪い学習行動に対するピア・モデリングに低い」，「仮説8．関係志向が高いほど，悪い学習行

異なった影響を及ぼすことが明らかとなった。学習動に対するピア・モデリングが高い」の2つの仮説の自体に動機づけられているとき，学習者は良い学習

うち，仮説8が支持され，仮説7は充実志向に関する行動を見れば真似しようと思うが，悪い学習行動を部分が支持された。

観察しても，自身がその行動をすることはむしろ抑制

まず，充実志向は，ピア・モデリングへの影響が強されるということである。つまり，熟達目標が高けれくみられ，しかも，良い学習行動に対するピア・モデ

ば，学習者は他者から良い影響だけ受け取れる可能

リングと悪い学習行動に対するピア・モデリングに異性が示唆される。

なった影響を及ぼすことが明らかとなった。充実志

次に，遂行目標は，良い学習行動に対するピア・

向は，学習動機の2要因モデルにおいて学習内容をモデリングとは関連がみられなかった遂行接近目標

重視する3つの学習動機づけの中でも，最も内発的が，悪い学習行動に対するピア・モデリングとの間に動機づけに近い概念とされている（市川，1998）。学は正の関連を示し，遂行回避目標も，悪い学習行動

習に関心を向けている学習者は，最終的に学習を促

に対するピア・モデリングとの間に，良い学習行動に進するような行動には影響を受けるものの，学習を対するピア・モデリングとの間よりも強い関連を示し阻害するような行動には影響を受けないということた。
「他者より悪くみられたくない」という遂行回避が推察される。

目標の下では，身近な他者が悪い学習行動をしてい一方，同じく2つのピア・モデリングへの影響がみたときに，その程度の行動でよいと安心し，他者の悪られた関係志向は，そのどちらに対しても正の影響

い学習行動に影響を受けると想定していたが，遂行を及ぼしていた。関係志向の学習者が関心を向ける

接近目標の下でも悪い学習行動に対するピア・モデ

先は学習ではなく他者である。したがって，他者の学

リングが生じたことになる。これは，そもそも遂行目

習行動が良いものでも悪いものでも，それに影響さ標の目標基準には他者の存在が必要になることがれやすいことが示唆される。ここで，関係志向の高い関わっているのではないかと考えられる。たとえば，学習者が悪い学習行動の影響を受けることは問題で学習中に他者が悪い学習行動（学習中に眠る）をあるが，良い学習行動の影響も受けることは興味深

とっていれば，それが学習者の目標基準となる。そのい。関係志向に関して，堀野・市川（1997）では，高とき，遂行接近目標の場合は「他者よりも良い学習

校生の英語学習動機と学習方略の関連を検討した

行動をとれば良い（眠らなければ良い）」，遂行回避

際，関係志向，自尊志向（当該論文では賞賛志向と目標の場合は「他者と同じような学習行動であれば呼んでいる），報酬志向を合成した，学習内容とは関良い（眠っても良い）」と考える。いずれにしても，行連の薄い学習動機づけ「内容分離的動機」は，どの動は悪い方向に引っ張られるということになるのでような学習方略にも影響を及ぼさないことを示してあろう。

いる。関係志向は確かに，自尊志向や報酬志向のよ
うに，学習内容とは関連の薄い動機づけであるが，

10Annual Report 2023

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単独で検討すると，周囲に良い学習行動の他者がい

動からの影響を受けやすくなる。したがって，成績下る場合には，学習に正の影響を与える可能性が示唆

位クラスにおいては，教室内の学習者の行動にも注される。これは，学習を促す方法を考えていくうえで意し，悪い学習行動が生じないよう気を配る必要が重要な観点となり得るであろう。

ある。
最後に今後の課題について述べる。まず，今回作成

教育実践への示唆と今後の課題

した悪い学習行動に対するピア・モデリングの尺度

本研究で得られた目標志向性や学習動機づけとピに関しては，内的整合性を確認したものの，妥当性のア・モデリングとの関連は，教育実践を営むうえでも検討が課題として残されている。次に，本研究の調有効な視点となりうる。第1に，良い学習行動に対す

査対象者は大学生であり，岡田他（2012）の調査対

るピア・モデリングにおいては，熟達目標や充実志向象者である小・中学生と異なる結果があったことかと正の関連があるという，岡田他（2012）と同様のら，高校生，社会人など，年齢層を変化させた場合，結果が得られた。したがって，当該論文にもあるよう

どのような結果が生じるか検討する必要がある。最に，学習内容の意味を強調することや学習者の進歩後に，良い学習行動に対するピア・モデリングを促進に即した評価を行うことによって，学習者が熟達目

し，悪い学習行動に対するピア・モデリングを抑制す標をもちやすい教室環境を作ることや，学習内容のることで，どのような学習効果が得られるのかを検討

新規性や面白さを強調することが，観察学習においすること，および，学習効果を得るためにピア・モデて他者から学ぶ姿勢を促しうると考えられる。また，リングに介入する方法について検討することも今後の中学生や大学生では，遂行回避目標や関係志向から課題である。これによって，より良い教育実践が可能

もピア・モデリングが生じる可能性があることも視野となるであろう。

に入れておく必要がある。良い学習行動に対するピア・モデリングが何から生じているのかを見極めるこ

引用文献と，さらにピア・モデリングによって学習が促進されることで，目標志向性や学習動機づけがより学習自体と関連するようになる可能性を探ることが重要であろう。
第2に，悪い学習行動に対するピア・モデリングの結果からは，学級やグループ編成に注意する必要性が示唆される。たとえば，学習者の成績別にクラス分
けをするという授業のやり方があるが，この場合，成績下位のクラスでは学習者の行動に十分注意すべきである。なぜなら，成績下位クラスには悪い学習行動の影響を受けやすい者が多い可能性があるからである。実際に，安田（2015）は，中学生を対象に，生徒の学業成績と自己決定理論にて説明される5種類の動機づけスタイルとの関連性について検討し，内的調整や同一化的調整を強めることは，学業成績を上げることに繋がるということを示している。すなわ
ち，熟達目標や充実志向，実用志向が高いと，学業成績は高くなると推察される。したがって，成績別のクラス分けを行うと，成績上位のクラスに熟達目標
や充実志向，実用志向の高い者が，成績下位クラスにはそうでない者が多くいることになるであろう。必然的に，成績下位クラスの生徒は他者の悪い学習行
11

Annual Report 2023

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岡田 涼・中谷 素之・伊藤 崇達・大谷 和大 (2010). ピア・モデ
リングの個人差を捉える試み

日本教育心理学会

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Annual Report 2023

Annual Report 2023

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Effects of goal orientations and academic motivation on peer modeling from goodand bad models
Mirei Ichikawa（Alley Terakoya Rojicoya ）Hiroko Kobayashi（Tokyo Future University ）The present study examined how a learner’s goal orientations and learning motivation affects their peer
modeling. Goal orientations, learning motivation, and peer modeling were measured via self-report scales in 250
undergraduate students (69 males and 181 females). Items in the peer modeling scale probed peer modeling towardmodels with good and bad learning behavior. The factor analysis of scores for this scale revealed two factors:
modeling from good and bad peer models. The associated items showed very good internal consistency (Cronbach’s

α =.81 and.82, respectively.) Multiple regression analysis of the data indicated that (1) mastery goals, performanceavoidance goals, and learning motivations toward fulfillment, practical achievement, and relationships werepositively related to peer modeling toward good models and (2) mastery goals and learning motivation aimed atfulfillment were negatively related to peer modeling toward bad models, while having performance-approach goals,
performance-avoidance goals, and learning motivation aimed at relationships are positively related.
Key words: peer modeling, goal orientations, learning motivation, learning behavior―2022.10.01 受稿 , 2023.01.05 受理―

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Annual Report 2023

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