2019年度学習⽀援部会企画

学⽣スタッフによる学習⽀援の研究⽅法
ワークショップを通じたデータ分析

TAによる学習⽀援を研究する
ー⾔語データの収集と分析ー
椿本 弥⽣（東京⼤学）
mio@fye.c.u-tokyo.ac.jp
⽇本リメディアル教育学会 第15回全国⼤会・総会
学習⽀援部会ワークショップ
2019年8⽉26⽇（⽉）
於 ⾦沢⼯業⼤学 扇が丘キャンパス

⾃⼰紹介
l椿本 弥⽣（つばきもと みお）
l 職歴• 東京⼤学 ⼤学総合教育研究センター・同 情報学環
• 公⽴はこだて未来⼤学 システム情報科学部• 東京⼤学 ⼤学院総合⽂化研究科・教養学部附属 教養教育⾼度化機構
初年次教育部⾨ 特任准教授（現在）l 関⼼領域• ⽂章の⼼理学、特に⽂章評価• 教授学習過程の⽀援・教育効果測定

l 主な研究テーマ• TAの学習効果の測定• 初年次教育プログラムの遅延効果の測定
3

事前アンケートより

4

事前アンケートより（動機）• テキストマイニングについて知りたい• （KH Coderの）利⽤⽅法を知りたい• 学⽣アンケートの記述データを分析する際の⼿がかりを得たい• （KH Coderの）使い⽅を徹底したい• マインドマップのワードの分類や傾向分析をしたい• 量的内容分析がどのように⾏われるのか
⾒てみたい

5

本⽇の⽬的・⽬標
⽬的
テキストマイニングを⽤いた研究を始めるための準備をする
⽬標
lテキストマイニングとは何かを説明できる
lKH Coderでの分析の流れを経験できる
l仮説、従属変数、独⽴変数を考えられる
6

本⽇の内容lテキストマイニングとは• 研究サイクル• 研究のチェックポイント

lKH Coderによる分析事例• 独⽴変数と従属変数• TAへの質問紙調査の分析• 歌詞の分析

lKH Coderを⽤いた⾔語分析（演習）
仮説
設定

データ
準備

前処理

解析

頻度抽出

分析・可視化7

テキストマイニングとは

8

テキストマイニングとはl ⾒たままに読めばわかる記述を、数量データに変換し、⾔語を量的に処理し、データから知⾒を発⾒（mining）する/仮説を検証する
l ⾔語データ•

⾃由記述、作⽂、ミニッツペーパー、教科書、ノート、学習記録、⽇常会話、議論、インタビュー、プロトコル、 SNS・メール・チャット・掲⽰板などのログ、学習動画のセリフとキャプション（MOOC等）、ラジオ⾳声…など
l いずれにも語（word）、⽂（sentence）、⽂章（text/document）の単位がある•

語は品詞別に注⽬する場合もある。また、不要な品詞は削除する場合もある。

•

⽂の⻑さや、⽂内／⽂間の係り受けも分析対象になりうる。

•

⽂章内の段落ごとに分析する場合もある。

l ⽂章タイプやメディアで⾔語データの特徴が異なる可能性•

意⾒⽂、⽣活⽂、説明⽂など⽂章タイプが異なれば、⽂章の論理構成も異なる•

書かせるメディアによっても⾔語使⽤が特徴づけられる可能性あり

9テキストマイニングを⽤いた（教育実践）研究サイクル
仮説⽣成

⽣データの収集

教育現場

データの前処理

処理済みのデータセット

探索的
データ分析
モデル作成
仮説検証的
データ分析

テキストマイニングevidencebasedな
教育介⼊

分析を反映
したシステム

数量化・ビジュアル化された報告書論⽂

経営・運営層での意思決定データをどう分析するかだけではなく、分析⽬的の明確化がまず⼤事
塚本ら（2019）およびhttps://www.kdnuggets.com/2016/03/data-science-process.htmlを参照し改変

10

サイクルに関するチェック項⽬
ü分析の⽬的は明確か
ü仮説⽣成か仮説検証かüどんな⾔語データをどれだけ持っているかüデータの量と質は⼗分か
ü不⼗分なら、データを追加で取得できるか

ü関連するデータはあるか（量的・質的）• テスト、アンケート、⾏動観察の結果など

ü全てのデータに関する理解は⼗分か• ⼗分でないなら、関連する担当者や対象者にアクセスできるか

ü分析のサイクルを回せそうか
11

KH Coderを⽤いた
分析事例

12

問題と⽬的事例１• 複数キャンパスに所属する300名以上のTA• 授業内TAの研修や対⾯相談の機会が少ない• 実務問題に対応できているのか︖• そもそも、どんな問題があるのか︖

u授業内TA の意⾒を収集
u内容分析から授業内TA 育成の課題を発⾒

事例1は椿本（2018）13

⽅法事例１• 質問紙調査• 2017年度の初ゼミ理科の授業内TA 386名
• Web上の質問紙に個別回答• 回答時間、場所、機器などに制限なし• 謝礼あり（1,000円）• 項⽬

1. 楽しかった，やりがいと感じたこと
2. ⾟かった，⼤変だったこと
3. 疑問や問題に思ったこと
4. TAの業務や制度で，継続してほしいこと
5. TAの業務や制度で，改善してほしいこと
6. 授業外TAとの連携に必要な仕組み
7. TA研修にあってよかった・あればよかった内容
8. その他，TA業務に関する意⾒• 初ゼミ理科TA 担当回数

• 有効回答75件

14

事例１

⽅法
• 内容分析

• KH Coder v3.Alpha.11a
1. クリーニング• 誤字、表記揺れ修正

2. 前処理ex. 諸年次 → 初年次• 記号などを無視 ex. 中⿊（・）、「」、（）• ⽂脈依存の特殊表現を強制抽出 ex. ITC-LMS

3. コーディングルール設定• 特定の記述をいくつかのカテゴリーに分類• 類義語をまとめる、上位概念を付与する• ex. 先⽣、教員、教授 →「教員」• ex. 情報共有、情報提⽰、情報交換など →「情報の活⽤」

15

語の記述統計

800

結果

200400600• 総抽出語 13,754• 異なり語数 1,599• 出現回数 平均 8.60
• 出現回数が1回の語 806個（50.41%）

0

度数

事例１

1

2

5

1020
出現回数

50

100

200

16500

「学⽣のほうからもっと授業内TAを活⽤するように，授業外TAから強く推奨してほしい」

本郷

授業外TA

事例１

大変

授業内TA
.31

必要.36.39

Degree:
駒場

2.41

.31

辛かった・大変だった

3

授業外TA

義務と制度（要改善）

.33

.42

ほしい.31

Coefficient:

.34

.36

0.4

.31

授業.39

10.6
疑問・問題移動.380.8
1.0

学生

TA

Frequency:.37

義務と制度（継続）40「⾃⾝の研究の合間を縫って駒場に移動しなけ80
ればいけなかったこと」

.63
.61
.53

楽しかった・やりがい
その他
120

継続

「TA研修は，継続して頂ければと思います」「TAの存在⾃体はTA側にとってもいい機会であり継続してほしい」

.39
.33

自分

興味

17

Node 21(73), Edge 20(331), D.095, Min.Jaccard 0.3 /質問項⽬と語との共起ネットワーク

「⼤⼈しい学⽣に対する対応（2回⽬） 」

.94

学生

「ディスカッションの事例１時間は制限されているので，TA⼀⼈で複数のグループを回るのが難しい（１回⽬）」

1回目.3

学⽣と⼀緒に悩みを解決し、学⽣の成⻑がみられた（1回⽬） 」

質問時間Degree:
12.84

.69

機会.32

授業.4.38

駒場.36

2回目.49TA.34.43.33「 TAとして⾃分で判断し⾏動.35
するようにしているが，明確な指⽰がある程度あったほう.38
大変がより適切に⾏動できる（2回⽬）」

Coefficient:「受講⽣に対して，授業時間0.4外に数時間のサポートが必要
0.6
です．授業外TAとの協⼒関係.350.8がもっと進むことを望みます1.0（３回⽬）」
授業外TA
.46

3回目

.36

3Frequency:
40

.41

80

自分

「⾃分の教授のやり⽅に従うほしいことが多いので、もっとTAに⾃由度を（3回⽬） 」.35
よい「 1年⽣が互いに⾃分の意⾒.35を述べるようになったとき（3回⽬） 」

120

共有
経験18

Node 17(28), Edge 21(68), D.154, Min.Jaccard0.3/TA経験回数と語との共起ネットワーク

分析事例

事例２

• 歌詞19RQ(問い)と仮説の関係
問いのレベル

仮説の有無

研究デザイン

レベル１これは何であるか︖

なし

質的記述研究レベル２

何が起こっているのか︖

なし

質的記述研究または実態調査に基づく量的記述研究

レベル３

これらには関係があるのか︖
これらには差があるのか︖

あり

量的仮説検証型研究

レベル４

これらには因果関係があるのか︖

あり

量的因果関係検証型研究●NGな仮説の書き⽅〜を検証する、〜を確認する、〜の影響⼽⽊クレイグヒル（2006）を参照・改変など●OKな書き⽅例）〜という状況では、●●テストの得点が⾼い群のほうが、低い群よりも、▲と■の概念間の共起頻度が有意に⾼くなる
20

ここまででご質問はありませんか︖

21

KH Coderを⽤いた
⾔語分析

22

TMの⼀般的な⼿順（１）• システムなどからダウンロード①データの準備• ⼿書きデータはデジタル化• ゴミ（⽂字化け、不必要な記号など）の削除②クリーニング• 間違った⽂字列の訂正• 語の整備③テキストの加⼯• 不要語などの削除

⾦（2009）を参考に作成23

TMの⼀般的な⼿順（１の説明）• 1. ⽂字型データの準備• システムからダウンロード／⼿書きのものはデジタル化• csvやtxt形式など• 2. データのクリーニング••••「、」と「，」や、「。」と「．」の統⼀
不要なスペースや改⾏（記号）の消去
全⾓・半⾓の統⼀
誤った⽂字の修正• 3. テキストの加⼯の設定【ポイント② 】
2と3で何をしたかを記録しながら作業する。後から全てを思いだすのは困難︕→論⽂の「⼿続き」で書く。書かなくても、査読で指摘される。

（１）不要語、複合語、同義語、新語・専⾨⽤語• 不要語の例︓「私」 ← 意味をなさないことが多い頻出語（ただし研究⽬的によっては必要になる）• 複合語︓「反転学習」← 設定しないと「反転」と「学習」として集計される• 同義語︓「eラーニング」「e-ラーニング」「eLearning」 ／「コメント」「意⾒」 ← 設定しないと全て異なる語として集計される• 専⾨⽤語︓「発達の最近接領域」←設定しないと「発達」「の」「最近」「近接」「領域」などとなる• ツール搭載の類義語辞書で、ある程度整備可能。
しかし、⾃らの⽬的や仮説に合わせたコーディング・ルールの整備は必須• ここまでの実⾏結果を確認し、2と3を繰り返す

ここまでで、⽂、⽂章、句読点の単位での解析は可能

24

TMの⼀般的な⼿順（２つづき）•形態素解析

③テキストの •構⽂解析
加⼯•仮説に対応する単位でデータを取り出す④データ•例）語×⽂章抽出•データ解析ツールで分析する⑤分析・可視化•必要があれば、結果を可視化する•例）⽂章×⽂章の類似度→デンドログラムや多次元尺度構成法で可視化•元データを再度読む⑥元データに •結果の妥当性を確認する
戻る

⾦（2009）を参考に作成 25

TMの⼀般的な⼿順（２の説明）• 3.テキストの加⼯（２）各種解析（形態素解析、構⽂解析）l ⽂を語単位に切り分ける ＆ 語に品詞情報を付与する
l ⽂を⽂節に切り分ける ＆ ⽂節の係り受け関係の情報を付与する• これ以降、単語や⽂節単位で分析できるようになる• 4. データ抽出例）列︓⽂章、⾏︓単語 の頻度マトリックスを作成• 例）「eラーニング」と「繰り返す」と「宿題」は共起している（＝⼀緒に⽤いられている）• 例）「eラーニング」と「効果」は、「孤独」よりも共起頻度が⾼い• 例）「eラーニング」と「プレゼンテーション」は共起していない• ⾏の単位︓⽂、⽂節、⽂章、学習者など• 5. 必要に応じて ＆ ⽬的に合った⼿法で可視化• 6. 元の⾔語データに戻って、結果の妥当性を確認• 機械による意味処理と、⼈間による意味処理の結果には差がある
26

まとめ• 何でも質疑応答

27

こんなツールもあります• 形態素解析ウェブアプリUniDic-MeCab• http://www4414uj.sakura.ne.jp/Yasanichi1/unicheck/• 形態素解析のみ• 結果をExcelでダウンロードできる• すぐ統計検定したい場合、とりあえず形態素解析の結果をすぐ⾒てみたい場合向け• ⽇本語作⽂の⾃動採点• 森リン
https://www.mori7.net/moririn/moririn1200.php• Jesshttp://tk2-203-11024.vs.sakura.ne.jp/jess/• 採点結果（数値）をExcelなどに移して分析する

28

参考⽂献
• KDnuggets（2016）The Data Science Process.
https://www.kdnuggets.com/2016/03/data-scienceprocess.html（Accessed 2019.8.24）• ⾦ 明哲（2009）テキストデータの統計科学⼊⾨.
岩波書店• ⼽⽊クレイグヒル滋⼦（2006）グラウンデッド・セオリー・アプローチ ー理論を⽣み出すまで．
新曜社• 塚本邦尊, ⼭⽥典⼀, ⼤澤⽂孝, 中⼭浩太郎, 松尾 豊
（2019）東京⼤学のデータサイエンティスト養成講座. マイナビ出版• 椿本弥⽣（2018）研究を指向した初年次教育におけるTAの育成課題. ⽇本教育⼯学会研究報告集（JSET19-1）, 485-488
29