B2-3

学生チューターのアンケート分析に基づくヒント集の作成
Creating tips based on questionnaire analysis of student tutors
*1*2

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*1

*1

渡邊 浩之 , 鈴木 克明 , 戸田 真 志 , 合田 美子
*1*2
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*1
Hiroyuki WATANABE , Katsuaki SUZUKI , Masashi TODA , Yoshiko GODA
*1
熊本大学大学院教授システム学専攻*1
Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University*2
西南学院大学*2
Seinan Gakuin University
Email: hwatanabe@st.gsis.kumamoto-u.ac.jp
あらまし：本研究では，学生チューターが，自分のチュータリング活動を振り返るためのアンケートから，後輩チューターのために役立つと思われる内容を抽出し，後輩チューターのためのヒント集の作成を試みる．まず，自由記述である回答データについて，計量テキスト分析をするために KHCoder を使用した．
出現回数の上位 54 回以上の頻出語 21 語をリストアップし，それらが含まれるテキストデータについて，ひとつひとつ内容分析をおこなう．
キーワード：学生チューター，チュータリング，ティップス，ヒント集，内容分析，計量テキスト分析

1.

はじめに

本研究では，現在高等教育機関で欠かすことのできない学習支援者を補完する学生チューター（以下「チューター」という．）の人材育成に焦点をあてるものとする．
研究全体の主題は，「チューターの質の保証をおこなうためのツールの作成と評価」である．ここでの質の保証とは，学習者が，どのチューターからでも同様の指導を受けられるということ，すなわち，チューターによる差がないということである．
筆者らは，これまでに育成ツールとしてチュータリングガイドラインを開発し，一定の効果を得た（1）．
さらにガイドラインに記述されている事項を事前練習するためにオンラインチュータートレーニングを開発した（2）．これらは，現在も改訂を続けている．
チューターは，主に学部生と大学院生が担当する．
前者は，2 年生から 4 年生まで勤務しても 3 年間が最長であり，やっと慣れてきた頃に不在となる．このように大学では，会社での人材育成とは異なり，制度上，継続性に欠けるシステムとなっている．つまり，せっかく培った技能や知識を継承できないという問題が生じる．
そこで，この問題を改善するためのツールとして学生チューターのためのヒント集（ティップス）を作成することにする．

2.

先行研究

まず，ティップスは，全学的なスタディティップスとして，名古屋大学をはじめ岡山大学，長崎大学等で作成している．これらは，主に学生（新入生）を対象にしており，いずれも平易な文章で親しみやすく作成されている．他方，チューターに関しての知識の継承は， はこだて未来大学のように集中研修の中で，培ったノウハウを後輩に残す（卒業チューター）というセッションがおこなわれている事例もあるが，日本においては，スタディティップスほどは，まとめられていない．	  そこで，本研究では，チューターアンケートのデータに基づいて，チューターが困ったときに役立つヒント集を作成し，実践で活用して，その効果を明らかにすることを目的とする．コンセプトは，「チューター側からの視点によるヒント集」である．

3.

研究方法

3.1 研究対象者	  対象とするのは，私立 A 大学法学部のチュータリングプログラムである．同プログラムは，2004 年度から実施されているが，当時は，学習支援センター等の組織がなかったため，学部が独自に立ち上げて運営してきた．内容は，「基礎演習等の補助」「導入科目，専門科目の学習会」「課題の添削」と大きく 3つのカテゴリーに分かれている．
①「基礎演習等の補助」は，新入生が受講する基礎演習や演習に参加し，教員の指導のもと，ゼミやディベートの補助をおこなう．
②「導入科目，専門科目の学習会」は，授業の復習をおこなう．
③「課題の添削」は，授業での課題を１対１の添削の形でおこなう．②③の運営方法は，各チューターに任せられており，人数に応じて 1 対 1 またはグループ学習をおこなう場合が多い．このように一口でチュータリングといっても多様な形態がある．前
述のガイドラインは，どの形態でも汎用的に使えるものとなっているため，これらのどの形態でも使用可能である．
さて，チューターの内訳だが，2017 年度前期の実
績は，2 年生から 4 年生までの学部生が 59 名，法科大学院生が 1 名の計 60 名である．なお，同学部では，チューターを「SA」と呼称しているが，ここでは，「チューター」と呼称する．

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教育システム情報学会 JSiSE2017
第42回全国大会 2017/8/23-8/25のヒント集に関係ない項目も含まれていたのでこれらを削除したところ，898 件となった．
次に頻出語を抽出した．これは，頻出語が，キーワードになっている可能性が高いからである．抽出には前述の KHCoder を用いたところ，総抽出語数は32,513（使用語数 12,451）であった．この場合の頻出語数の設定だが，北村ら（4）は，頻出語を上位 20語として分析をおこなっている．そこで，本研究もこれにならって抽出した．その結果が，表１である．
ただし，No.20「行う」と No.21「時間」の出現回数が 54 回と同数のため 21 語となった．（表１）
さらに頻出語のテキストデータに戻って内容を分析する．例えば，No.21「時間」のテキストデータは「時間を必ず守ることが大事」「時間中にセッションを終えるのが難しい」「確認のための小テストを作る時間がなかった」というように同じ「時間」という抽出語でも「心得」「時間管理」「事前準備」とカテゴリーが異なっていることが分かる．よって「時間」は，更に小分類する必要がある．場合によっては，他の頻出語の分類への移管もでてくるだろう．
また，頻出語が出現しないテキストデータにもヒント集に有用なものが含まれていることがある．例えば，「一つの用語も身近な例を使用して掘り下げる」というデータがあるが，これは，頻出語を含んでいない．このような場合は，No.9「教える」に準じて分類する．よって，全てのデータについてチェックすることにした．

表１	  自由記述データの頻出語（54 回以上）
番号

抽出語

出現回数

1

思う

295

2

勉強235

3

自分

161

4

質問157

5

授業

1226研修1187

内容115

8

説明

101

9

教える

92

10考える

91

11

添削

91

12

学習

82

13

理解

82

14

分かる

75

15

ゼミ

60

16

感じる

60

17

人

5718

受講

56

19

法律

56

20行う

5421

時間

54

3.2 研究の方法

3.5 今後の展開	  研究の方法は，まず，テキスト型（文章型）データを統計的に分析するためのソフトウェアである
KHCoder を用いて頻出語を抽出し，テキストデータに戻って，質的研究で用いられている代表的な分析である内容分析（content analysis）をおこなう．これは，「テキストのある特定の属性を客観的，体系的に同定し，推論をおこなうための方法」（3）である．

このような手順で，頻出語をもとに小分類を含んだより詳しいリストを作成していく．作成後，海外の Tutoring tips との相違について，また，これまでにおこなったガイドラインがどの程度浸透していたのか，逆に浸透していないのは，どの部分なのかを検証したうえで，親しみやすいヒント集を作成する．
完成後，学生チューターおよびスタッフにご協力いただき，形成的評価をおこなう予定である．

3.3 データ収集	  対象としたデータは，2013 年度後期から 2016 年度後期まで約 4 年間に渡り，チュータリングセッシ
ョン終了時に Moodle で実施したものである．延べ141 人から回答を得ており，回収率は，62.7％である．
アンケートは，自己評価シートと質問に自由記述する方式である，特に後者は，①「一番重点をおいたこと」，②「何をどう改善したか」，③「学習者が成長したと思うこと」，④「研修や教材について」，⑤「自分で工夫したこと」，⑥「困ったことをどうやって解決したか」，⑦「何を学んだのか」，⑧「運営において良いアイディアがあるか」，⑨「スタッフの手助けを受けた内容」の 9 項目である．	 
3.4 データ分析
本研究のデータ分析は，次のとおりである．アンケートの自由回答は，当初 1,000 件であったが，「すらすら回答できる様になった」「特にありません」等

謝辞	 本研究は科研費（17H00225）の助成を受けたものである．

参考文献(1) 渡邊浩之, 鈴木克明，戸田真志，合田美子：“チュータリングガイドラインの開発と形成的評価について”,
リメディアル教育研究, Vol.9, No.2, pp. 161-172 （2014）(2) 渡邊浩之，鈴木克明，戸田真志，合田美子：“学生チューターの成長を促すチュータートレーニングの開発と形成的評価”, 日本教育工学会第 31 回全国大会（電気通信大学）発表論文集, pp. 821-822 （2015）(3) 寺下貴美：“質的研究方法論 : 質的データを科学的に分析するために”，日本放射線技術學會雜誌, Vol.67,
No.4, pp.413-417 （2011）(4) 北村瑞穂, 鍛治谷静, 榊原和子：“授業アンケート結果に対する教員の受け止めと課題 ―テキストマイニングを使った分析―”, 日本教育心理学会第 58 回総会
発表論文集, pp. 303（2016）― 140 ―