絵本の読み聞かせに関するデータドリブン型(データ駆動型)研究
メタデータ

言語: Japanese
出版者:
公開日: 2021-03-31
キーワード (Ja):
キーワード (En): reading picture books, data-driven
research, textual analysis, co-occurrence network
作成者: 中田, 尚美, 高松, 邦彦, 中田, 康夫, NAKATA,
Hisami, TAKAMATSU, Kunihiko, NAKATA, Yasuo
メールアドレス:所属:

URL

https://doi.org/10.20608/00001135

神戸常盤大学紀要

Vol.14, pp.30−37, 2021

原著

絵本の読み聞かせに関するデータドリブン型（データ駆動型）研究中田尚美1） 高松邦彦2）3）4） 中田康夫3）4）5）

Data-driven research on reading picture books
Hisami NAKATA1）, Kunihiko TAKAMATSU2）3）4）, and Yasuo NAKATA 3）4）5）
要旨
本研究では、学生が授業の課題として作成した絵本カード（1 学生あたり 100 冊）をもとにして抽出した、各絵本に関する 3 つのキーワードをデータとし、データドリブン型研究として計量テキスト分析した。その結果、キーワードの共起ネットワークが、分断されることなく構造が保たれ、全体として意味的につながりをもったおよそ 1 つの島で構成されることを新たに発見した。つまり、絵本間には共通のキーワードが存在するということである。このことは、共起ネットワーク内のつながりをもったキーワードを選択した場合、数珠つなぎ的にキーワードを辿れることを示している。このことから、各絵本のキーワードにより絵本をデータベース化して検索可能にすれば、共通のキーワードをもった絵本を順番に例示できるようになる。これが可能となれば、保育者の保育経験年数によらず、絵本のなかの共通性を考えさせながら読み聞かせをすることができるなどの効果が期待できる。
キーワード：絵本の読み聞かせ、データドリブン型（データ駆動型）研究、計量テキスト分析、共起ネットワーク

Abstract
In this study, we analyze three keywords of each picture book selected by students bythrough text-mining as “data driven” research methods. The result shows that the co-occurrence
network of keywords has a big network group. And the results suggest that among picture books,
there are common keywords. Moreover, it has the possibility of constructing an order of commonkeywords. We will build a databases allowing teachers to easily search for picture books withcommon keywords.
Key words: reading picture books, data-driven research, textual analysis, co-occurrence network
1）教育学部こども教育学科

2）保健科学部診療放射線学科

3）KTU 研究開発推進センター−30−

4）ときわ教育推進機構

5）保健科学部看護学科

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絵本の読み聞かせに関しては、保育者になって緒言から周囲のアドバイスや自身の研鑽により習得し絵 本 は、 生 涯 に わ た る 学 び の 起 点 と な る、 乳ていく傾向が指摘されている 4） が、学生のうちか幼児期の文化的活動を支える教材の 1 つである。

ら絵本の読み聞かせについて学び、保育実践力の2017 年に同時改訂（定）された「幼稚園教育要領」

基礎を作ることは保育者養成課程における重要な「保育所保育指針」「幼保連携型認定こども園教育・課題と考えられる。金ら 5） は、高い保育実践力を保育要領」のいずれにおいても、絵本は幼児の豊有する外部講師による実演を交えた授業を実施す

かな想像や言語に対する感覚を養う重要な教材とることによって、絵本の読み聞かせを行うためにして位置づけられている。同年「幼児教育の共通必要な知識や技術が得られたことを明らかにして化」が施行され、3 つの資質・能力の育成、およびいる。以上を踏まえ、本学では、保育者養成課程「幼児期の終わりまでに育ってほしい姿」が明確化の学生を対象に、絵本の読み聞かせに関する理解された。この「幼児期の終わりまでに育ってほしを深めることを目指して、授業課題として絵本カー

い 10 の姿」には、領域「言葉」のねらいでもあるドの作成を課すとともに、外部講師による実演を「言葉による伝え合い」が示されている。そのなか交えた授業を実施している。

では、「絵本や物語などに親しみながら、豊かな言一方で、上記の金ら 5）は、実演を交えた授業は、葉や表現を身に付け…（後略）」という記述がみら幼稚園実習経験の有無にかかわらず有効であった

れることからも、絵本や物語を介した言葉や表現が、「絵本の選び方についての知識」については、力の育ちを念頭においた保育実践がより一層求め幼稚園実習経験者のほうが、選書の重要性をよりられるようになったといえる。

意識していたことを示唆している。また、佐藤ら 6）

保育現場では日常的に絵本の読み聞かせが行われている。横山らは、保育経験年数によって絵本の選択行動に違いによれば、読み聞かせの意義があることを示している。絵本の読み聞かせの効は、保育者と子どもたちとの安定した信頼関係の果を期待するには、読み手である大人が意図をもっ上に積み重ねられる共有体験（一体感）にある。て絵本を読むことである 7）。保育者が絵本の読み

藤岡ら 2） も、皆との一体感が醸し出され子どもの聞かせを行う際に動機や目的が表れるのは、絵本興味や関心が幅広いものになることが、保育の場の選択、絵本の読み方の 2 つが考えられる 6）。つまならではの絵本の活用の意義であり、それを実現り、保育現場での絵本の読み聞かせは、絵本の読するために、保育者は幅広い内容の絵本を読み聞み方もさることながら、保育のねらいや子どものかせたり、絵本を提供する環境づくりが求められ年齢に合わせた絵本の選定が重要であるが、以上 2ているとしている。並木も、保育者がねらいにつの結果から、絵本の読み聞かせの際の絵本の選沿って導入や読み方を工夫することによって、子定には、保育者の経験年数により差異が生じ、こどもの絵本に対する理解やクラスの一体感を向上のことが絵本の読み聞かせの効果に差を生じさせさせることができると指摘している。このようにる可能性があることが推察できる。

1）

3）

絵本の読み聞かせは、同じ絵本を保育者と子ども本研究のスタートは、学生が社会人となり、実たちが共有することで、互いに心を通わせ、興味際に保育者となり、絵本の読み聞かせをする際のや関心を広げながら、共に絵本の世界を楽しむ過

絵本選定時において、これらの絵本カードの情報程であるである一方、保育者にはその導入や読みが格納されたデータべースで検索することが可能方といった絵本の読み聞かせに関する技術と知識であれば、絵本の選定の幅が広がるだろうというが必要とされていることがうかがえる。

ことだった。しかし、絵本カードは手書きのため、−31−

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2．解析データ：絵本カードから学生自身が抽出しそれらの情報を電子化するのは現実的に難しい現たキーワード状があった。そのため、データベースについては、すぐに構築をするのが困難であった。そこで、ま伊勢 11）は、学生の絵本体験を豊かにするためにず、授業終了後に絵本カードをもとに、学生に各絵本ノートを作成させ、それを参照しながら学生絵本について、3 つのキーワード（必須）と感想同士で読み聞かせをする授業実践を報告している。

（任意）をインターネット上で入力してもらった。

秀 12）も、保育者養成における絵本の読み聞かせのこの過程を何年にも亘って継続することで、上重要性を指摘し、学生の絵本理解を深めるための 1

記のデータベースの構築を図るのが最終的な目的

つの方法として絵本の概要を記した絵本カード（B6ではあるのだが、本研究では絵本の読み聞かせにサイズ）の作成を提案している。

関して、事前の仮説（バイアス）なしに学生が入

本学教育学部こども教育学科の科目である 1 年

力したデータ（キーワード）から、何が言えるの生前期科目の「保育原理」および 1 年生後期科目かを考える 8） ために、仮説ドリブン型でアプローの「保育者論」は本研究の筆頭著者が担当していチするのではなく、データドリブン型でアプローるが、これらの科目では毎年学生に絵本カードをチした。

作成させている。先行研究では、絵本カードの項
目は、タイトルとサマリー（概要）、出版社、出版年の 4 項目であった。しかし、作者名も絵本の重研究方法要な要素と考えられる。また、単に文章をつづる

1．データドリブン型研究だけでなく、印象に残った文章、セリフ、挿絵を

ライフサイエンスの分野では、さまざまな生物記すことによって学生の絵本に対する記憶がより種のゲノム解析が進んだ約 20 年前から、研究手法鮮明なものになると考えられる。そこで上記 2 つが急速に変化してきた。ゲノム解析以前は、まず、の授業では、2 項目を追加し、絵本カードには、①既知の知識から、何か仮説を立て、その仮説を証

タイトル、②作者名（絵と文が別の場合はそれぞ明するために実験を行い、その仮説を証明してきれを記入）、③出版年、④出版社、⑤サマリー（概た。それに対して、ゲノム解析が進んだ後は、ま要）、⑥印象に残った文章、セリフ、挿絵など、のずゲノムデータが存在し、そこから何か知識を見6 項目に関して記入するよう指導している。

つけ出す、データマイニングの研究手法が一般的

今回はこの学生が作成した各絵本カードから、になってきた。前者の研究は仮説ドリブン型（仮「 本 の 番 号（1 〜 100）」「 書 名 」「 作 者 」「 出 版 社 」

説駆動型：hypothesis- driven）アプローチ、後者とともに、カード内に記述されている上記の⑤⑥はデータドリブン型（データ駆動型：data-driven）をもとにして学生自らが抽出した各絵本に関するアプローチと呼ばれる 。2019 年に策定された「AI「3 つのキーワード」の 5 項目を、インターネット戦略 2019」（統合イノベーション戦略推進会議決定）

上の Google Form に入力してもらった。提出されでは、2025 年には、文理を問わず、すべての大学・た期間は、2020 年 1 月 20 日から 1 月 31 日であっ高専生（約 50 万人卒 / 年）が、課程にて初級レベた。

9）ルの数理・データサイエンス・AI を習得すること1 年間で学生が作成する絵本カードは「保育原理」が目標として掲げられている 10）。この数理データにおいて 30 冊分、「保育者論」で 70 冊分の、学生サイエンスには、従来の仮説ドリブン型のアプロー1 人あたり合計 100 冊分となる。本研究では、この

チのみならず、データドリブン型のアプローチが学生 1 人あたり 100 冊分の絵本カードに書かれた含まれている点が特徴となっている。

内容のうち、「3 つのキーワード」を解析データと−32−

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した。2019 年度に「保育原理」と「保育者論」をの理論 19）では、たとえば、単語の連想実験を行う

両科目とも受講した者は 66 名であったため、計算結果、全体の 96％の単語が 1 つの大きな集団（連上は延べ 6,600 冊分のデータが集まることになる。

結ネットワーク）を成すことが明らかとなっている。つまり概念や信念は、それぞれ個々独立に切3．解析方法：計量テキスト分析・テキストマイニ

り離されて存在するのではなく、互いに意味的にング連関し合い、あるものとは緊密に、あるものとは本研究における解析として計量テキスト分析・疎な関係性のもとネットワークを構成し、そうしテキストマイニング 13）を実施した。解析には、計た〈意味〉の張り巡らされた世界を私たちは生き量テキスト分析・テキストマイニングについてはているのである。したがって、今回の解析をとおフリー・ソフトウェアである KH Coder（Ver. 2.00

して捉えたいのは、学生が絵本カードから抽出し[Perl 5.14.2, Perl/Tk 804.029]）14）を、また記述統計たキーワードから何が言えるのかを考えることで解析については JMP 13®（SAS Institute Inc. Cary,ある。

NC, USA）を用いた。

本研究での解析結果としての共起ネットワーク15）

なお、本研究では、計量テキスト分析・テキス

では、出現数の多い語ほど大きいノード（頂点）トマイニングを、「計量的分析手法を用いてテキスで描画されること、共起関係が強いほど太いエッ

ト型データを整理または分析し、内容分析（contentジ（線）で描画されること、ブルーから濃いピンとする。そして今回は、クになるほど媒介中心性の高いノードであること「自動抽出した語を用いて、恣意的になりうる操作を表す。頂点 vi の媒介中心性 bi とは、以下によっを極力避けつつ、データの様子を探る段階」として定義される、ノード間の最短経路上となる度合ての、頻出語の抽出、共起ネットワークの作成にである。

13）

analysis）を行う手法」

とどめ、「分析者が主体的かつ明示的にデータからコンセプトを取り出し、分析を深める段階」に踏み込んで、分析者がデータに対してなんらかの「評価」を行うことはしなかった。
ただし、gi (isit) は始点 vi s から終点 vi t へ行く最短

ここで共起ネットワークを解析に用いた背景に路の中で、vi を通るものの数、Ni si t は、vi s から vi t

ついて述べる。今回の解析をとおして把握に努めたいのは、学生が主観的に捉えたキーワードの〈意へ行く最短路の累数である 20）。媒介中心性は、そ味〉である。〈意味〉とは、たとえば〈桃〉は（日のノードが万が一欠落した場合、ネットワークは本では）、「ピンク色」「食べられる」「甘い」「丸い」全体の統一性を欠いたバラバラの構造をもつことなどさまざまな意味を含んでいるが、それは通常になることを表している。

目で見て捉えることはできないものである。そし4．倫理的配慮て、われわれが従前に述べたように、〈意味〉とは、「個々独立にではなく、1 つの集まりとして」存在している

本研究のデータを入力してもらうにあたり、デー。クワイン（Willard van Qrman

タ収集の目的、途中中断や辞退の権利、プライバQuine）18） によれば、われわれの知識（信念）は、シーの保護、データの匿名化、同意しなくても一1 つの集まりとして、相互に構造的に連関し合った切の不利益を被らないことなどについて口頭およ

1 つのネットワークとしてみるべきなのである。

び書面にて説明するとともに、書面により同意を

16）17）

近年急速な進化を遂げている複雑ネットワーク得た。
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一方、頻出語であるとともに媒介中心性も高い

結果と考察

ノードとして、「可愛い」「面白い」「友達」「親子」

保育原理の受講生は 96 名、保育者論の受講生「ワクワク」「仲間」「感動」「ドキドキ」を挙げる

は 66 名であり、このうち 63 名（協力率 95.5%）がことができる。そのうち、媒介中心性が最も高い

Google Form に回答し、合計で 6,274 件のキーワー

語は、「ワクワク」「ドキドキ」と「感動」「親子」ドの入力があった。

であり、頻出語上位には入っていないものの、「愛表 1 は入力されたキーワードから抽出された頻情」も媒介中心性が最も高いノードであった。こ

出語の上位リストであり、図１はキーワードからのことから学生が選択した絵本において、「可愛い」析出された共起ネットワークである。

「面白い」「ワクワク」「ドキドキ」「感動」「仲間」

まず、表 1 における最頻出語として「動物」が「友達」「親子」「愛情」「友情」といったノードが、ある。これは、動物をテーマとする絵本の人気が全体の構造を保つために必要不可欠な要素となっ非常に高く、ほとんどすべての絵本には何らかのていることがうかがえる。
絵本の読み聞かせによって、子どもは未知の世形で動物が描かれているといってもよいからであ。共起ネットワークの図１をみると、「動物」界と出会い、想像上の世界に思いを巡らせ、絵本と「楽しい」「面白い」「ワクワク」といった語との世界に浸ることができる。このような過程で、の直接のつながり（意味的に近い連関性）が見てワクワク、ドキドキして驚いたり、感動したりし、取れる。しかし、「動物」の媒介中心性は高くない。

悲しみなどさまざまな気持ちに触れていくのであ「動物」と同様、「楽しい」や「成長」も頻出語でり、「ワクワク」「ドキドキ」と「感動」は読み聞はあるが、媒介中心性は高いとはいえない。

かせには欠かせない要素である。また、子どもはろう21）

表1

頻出語上位 40 個（キーワード）−34−

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図1第14号2021

キーワードの共起ネットワーク

絵本の面白さを保育者や友達とともに楽しみなが結びつけながら、子どもは自分の世界を広げていら、周囲の人々と心を通わせていく。人との関わくのである。このような皆で同じ世界を共有するり、すなわち「仲間」「友達」「親子」との関わり楽しさや心を通わせる一体感という、保育の場なは絵本の重要なテーマでもある。そして身近な人

らではの絵本の読み聞かせの意味や意義を達成すと親しみ、関わりを深め、「愛情」や信頼感をもつるために、今回示された共起ネットワークはそのことの大切さ、「仲間」や「友達」との「友情」を一助となり得ると考えられる。

深めていくことの大切さは多くの絵本に描かれて今回の結果から注目すべきことは、自由記述でいる。家庭ではどちらかというと自分の興味のあはなくキーワードを解析の対象としたにもかかわることを中心に見たり読んだりすることになるが、らず、共起ネットワークが全体として意味的に緩園では保育者や友達の興味や関心にも応じていくやかなつながりをもつものとして構成されたといので、家庭ではなかなか触れない内容にも触れるうことである。絵本一冊一冊のキーワードは、個々ようになっていく。幅広い内容の絵本の読み聞かの学生によって自由に選ばれ、無作為に記入されせによって心を動かされた内容を、自分の経験とた。つまり、自由度が非常に高いために、キーワー−35−

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ドに関する共起ネットワークが、意味的に分断さている。そして、この場合、絵本間には共通のキーれたいくつかの島から構成されても不思議ではなワードが存在することになる。これをデータベーく、解析前にはこのことが予想された。しかし、ス化して検索可能にすれば、共通のキーワードを今回析出された共起ネットワークは、意味的に分もった絵本を順番に例示できるようになる。これ断されることなく、「面白い」「ワクワク」「ドキドが可能となれば、保育者の保育経験年数によらず、キ」「感動」「仲間」「友達」「親子」「愛情」「友情」

絵本のなかの共通性を考えさせながら読み聞かせといったノードによって構造が保たれ、全体としをすることができるなど、絵本の読み聞かせの意て意味的につながりをもった 1 つの島でおよそ構義と効果をより向上させることにつながると考え成されていた。つまり、多くの絵本が、先生や友る。

達と心を通わせ、豊かなイメージを形成していく

また、今回は、保育経験の殆どない 1 年生が選内容であることが共起ネットワークから推察されんだキーワードであり、経験年数が豊富な保育者るのである。

が選んだキーワードではない。将来、データベー受講生が、絵本について、個々にさまざまなキース化して検索可能にする際は、経験豊富な保育者ワードを選び、それらを無作為に入力しながらも、にもご協力いただき、よりよいものを作っていきある一定の意味を同様に抱くことができたのはなたいと考えている。

ぜであろうか。
通年で 100 冊の絵本を読破し、その一冊一冊に文献込められている子どもたちへの願いや確かな思いを理解し、カードにその概要を記録するという作

1 ）横山真貴子 , 水野千具沙 . 保育における集団に業に取り組んできたことが、学生の絵本理解を深対する絵本の読み聞かせの意義―5 歳児クラスめることにつながったのかもしれない。あるいは、の読み聞かせ場面の観察から―. 教育実践総合

外部講師による絵本の読み聞かせが、受講生にノセンター研究紀要 . 2008, vol. 17, p. 41-51.

スタルジア（懐かしさ）を喚起させ、情緒的安心2 ）藤岡久美子 , 伊藤恵理奈 . 幼稚園における絵本感をもたらし、子どもの気持ちへの理解を深めたの読み聞かせの選書の分析―3 年間の記録かことが影響している可能性も考えられる。

ら―. 山形大学 教職・教育実践研究 . 2016, vol.

いずれにしても、今回のデータドリブン型アプ11, p. 59-68.

ローチから得られた共起ネットワークの結果は、次3 ）並木真理子 . 幼稚園における絵本の読み聞かせの段階の研究に発展可能な結果だといえる。たとの構成および保育者の動作・発話が幼児の発えば今回の結果は、共起ネットワーク内のつなが話に及ぼす影響 . 保育学研究 . 2012, vol. 50, no.

りをもったキーワードを選択した場合、数珠つな2, p. 165-179.

ぎに、次々とキーワードを辿れることを示してい4 ）西川宏子 . 保育学生における絵本の読み聞かせる。言い換えると、共起ネットワーク内において、の理論及び方法の修得に関する研究―絵本をキーワード（ノード）2 個が線（エッジ）で結ばれ読み聞かせられる立場に立つ経験を取り入れた一組を選択した場合、ある 1 冊の絵本が抽出さることを通して―. 中国学園紀要 . 2002, vol. 1,れる。次に、どちらかのキーワードが線（エッジ）p. 37-41.

で結ばれたキーワード（ノード）が選択できた場

5 ）金娟鏡 , 堀之内さち子 , 黒瀬圭子 . 大学と地域合、これもある 1 冊の絵本が抽出される。これをの連携による「絵本の読み聞かせ」授業：保育

繰り返して、次々と絵本を抽出できることを示し

実践力の基礎を育むために . 鹿児島大学教育学−36−

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学紀要 . 2018, vol. 11, p. 193-208.

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15）桐村豪文 , 光成研一郎 , 國崎大恩 , 牛頭哲宏 ,高松邦彦 , 伴仲謙欣 , 中田康夫 . 初年次教育科
目「まなぶるときわびとⅠ」で何を得たか〜学生が捉える学修の〈意味〉〜 . 神戸常盤大−37−