Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
日本の英語教育研究が行ってきたこと、こなかったこと:方法論から考える
Search
Ken Urano
November 18, 2018
0
600
日本の英語教育研究が行ってきたこと、こなかったこと:方法論から考える
JACET北海道支部2018年度第1回支部研究会
@天使大学
Ken Urano
November 18, 2018
Tweet
Share
More Decks by Ken Urano
See All by Ken Urano
The Task is not the End: The Role of Task Repetition and Sequencing In Language Teaching
uranoken
0
260
学習者を対象にした英語教育研究における倫理的配慮
uranoken
0
750
学習者データを「見る」:外国語教師のためのデータの入力、分析、解釈方法
uranoken
0
890
英語教育研究でエビデンスを「つくる」:メタ分析、再現性、追試
uranoken
0
1.1k
タスク·ベースの英語授業:基本的な考え方とデザイン方法
uranoken
0
1.1k
英語の授業をタスクで組み立てる
uranoken
0
1.2k
Designing Task-based ESP Syllabi: Two Cases from an English for Business Purposes Program
uranoken
0
1.2k
第二言語習得と外国語教育における 「文法知識」の位置づけ
uranoken
0
1.2k
英語教育研究の始め方・進め方:目的に合致した手法選択の重要性
uranoken
1
890
Featured
See All Featured
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
How GitHub (no longer) Works
holman
312
140k
KATA
mclloyd
29
14k
It's Worth the Effort
3n
183
28k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
170
14k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
176
9.5k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
232
17k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
74
9.2k
Building Applications with DynamoDB
mza
92
6.1k
Transcript
ຊͷӳޠڭҭݚڀ͕ߦ͖ͬͯͨ͜ͱɺ ͜ͳ͔ͬͨ͜ͱ: ํ๏͔Βߟ͑Δ Ӝ ݚʢւֶԂେֶʣ email:
[email protected]
JACETւಓࢧ෦2018ୈ1ճࢧ෦ݚڀձ ఱେֶ ɹɹ2018.11.18.
http://www.urano-ken.com/research/jacethokkaido2018
͡Ίʹ ʮݚڀʯͱԿ͔
ݚڀʢresearchʣͱ Research is a systematic process of inquiry consisting of
three elements or components: a. a question, problem, or hypothesis b. data, and c. analysis and interpretation of data (Nunan, 1992, p. 3) question data interpretation
question data interpretation → → ݚڀʢresearchʣͱ systematic
ݚڀ՝ σʔλ ղऍ → → ݚڀʢresearchʣͱ ϧʔϧʢํ๏ʣ
ݚڀʢresearchʣͱ • ݚڀͱɺݚڀ՝ʢ͍ʣΛઃఆ͠ɺ ࠜڌͱͳΔσʔλΛूΊɺͦͷ͑Λ ಋ͖ग़͢ӦΈ • ্هͷ̏ཁૉͦΕͧΕʹ͍ͭͯҰఆͷ ଋ͝ͱ͕͋Δ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ݚڀՌΛͲ͜ʹؐݩ͢Δ͔ • ڭࢣʢݚڀऀʣݸਓ • ӳޠڭҭʢݚڀʣશମ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ڭࢣݸਓͷؐݩΛࢦ͢ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀ ʢpractitioner researchʣ • શମͷؐݩΛࢦ͢ •
ֶज़తͳݚڀ ʢacademic researchʣ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀͷత • ࣗͷੜెͨͪʹ͍ͭͯͷཧղΛ ਂΊɺ࣮ફ্ͷΛղܾ͢Δ • ڭࢣͱͯ͠ͷ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ྫɿ • ࢼߦࡨޡͷ݁Ռɺࣗͷतۀ͕ ͏·͍͘͘Α͏ʹͳͬͨ • ੜె͕ΔؾΛݟͤΔΑ͏ʹͳͬͨ • ࣗͷ୲Ϋϥεͷ্͕͕ͬͨ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ֶज़తͳݚڀͷత • ӳޠڭҭʢݚڀʣશମΛҰา લʹਐΊΔͨΊͷߩݙ • ࣗͷΫϥεҎ֎Ͱཱͭݟ • ଞͷจ຺Ͱͯ·Δݟ
ݚڀͷతʢgoalʣ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀͱֶज़తͳݚڀ • ༏ྼͳ͍ • త͕ҟͳΓɺํ๏͕ҟͳΔ
࣮ફͱͯ͠ͷݚڀ • ϦϑϨΫςΟϒͳӳޠڭҭΛ ࢦͯ͠ɿڭࢣͷޠΓ͕͘ तۀݚڀʢͻͭ͡ॻʣ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀͷํ๏ ࣄྫΛऩ ݚڀ
࣮ફͱͯ͠ͷݚڀ • ΑΓΑ͍࣮ફݚڀΛߦ͏ͨΊ ͷ10ͷϙΠϯτʢ౻ా, 2016ʣ • ࣮ફݚڀΛߦ͏ͨΊͷϙΠϯ τͷཧͱࣄྫͷհ https://drive.google.com/file/d/0B-OpnEJKrYAdQzNRb1pDY0pQaUE/view ݚڀ
ֶज़తͳݚڀ ݚڀ • ݚڀՌΛશମʹؐݩ͢ΔͨΊʹ • ࣗͷݚڀͱଞͷݚڀʢઌߦݚڀʣ ͱͷؔΛ໌֬ʹࣔ͢ • ݚڀ݁Ռ͕ଞͷจ຺ʹస༻ʢԠ༻ʣ ՄೳʹͳΔͨΊͷखଓ͖Λ౿Ή
ݚڀͷ̏ཁૉ ݚڀ՝ σʔλ ղऍʢ͑ʣ
ݚڀ՝ͷઃఆํ๏ 1. ͓ΑͦͷݚڀςʔϚΛܾΊΔ 2. ڵຯɾؔ৺ɺݚڀՁɺ࣮ߦՄೳੑΛ ݕ౼͢Δ 3. ؔ࿈͢ΔݚڀʢઌߦݚڀʣΛूΊɺ ಡΈɺ·ͱΊΔ ݚڀ՝
ݚڀ՝ͷઃఆํ๏ 1. ͓ΑͦͷݚڀςʔϚΛܾΊΔ 2. ڵຯɾؔ৺ɺݚڀՁɺ࣮ߦՄೳੑΛ ݕ౼͢Δ 3. ؔ࿈͢ΔݚڀʢઌߦݚڀʣΛूΊɺ ಡΈɺ·ͱΊΔ ݚڀ՝
ݚڀ՝ͷઃఆํ๏ • ڵຯɾؔ৺ • Γ͍ͨ͜ͱ • ݚڀՁ • Δ͖͜ͱɺٻΊΒΕ͍ͯΔ͜ͱ •
࣮ߦՄೳੑ • ΕΔ͜ͱ
ݚڀ՝ͷઃఆํ๏ • ઌߦݚڀͷ·ͱΊ 1. ݚڀςʔϚ͕ͲͷΑ͏ͳΓޱͰ ѻΘΕ͖͔ͯͨ 2. Կ͕ௐࠪ͞ΕɺԿ͕໌͠ɺ Կ͕Θ͔͍ͬͯͳ͍͔ 3.
ཧతܽؕɺํ๏తͳ͍͔
ݚڀ՝ͷઃఆํ๏ • Α͍ݚڀ՝ • ઌߦݚڀͰॏཁͩͱࢦఠ͞Ε͍ͯΔ ͷʹेௐࠪ͞Ε͍ͯͳ͍ͷ • ઌߦݚڀʹ͕͋ΓɺͦΕΛ ղܾ͢Δͷ
ݚڀͷछྨ छྨ Ξϓϩʔν త ୳ࡧʗݕূ จݙݚڀ 1. ઌߦݚڀΛཧ͠༰Λݕ౼͢Δ ࣮ূݚڀ ࣭తݚڀ
1. จ຺Λߟྀͯ͠ࣄΛଊ͑Δ ୳ࡧܕ ݕূܕ 2. จ຺Λߟྀͯ͠ࢀՃऀͷม༰Λଊ͑Δ 3. ࢀՃऀͷܦݧೝࣝΛଊ͑Δ 4. ઌߦݚڀͷର֎ͷࣄΛ໌Β͔ʹ͢Δ 5. ݚڀͷ৴ጪੑΛߴΊΔ ྔతݚڀ 1. ࣄͷಛΛྔతʹهड़͢Δ 2. ࣄͷؔ࿈ੑΛଊ͑Δ 3. ࣄͷࠩҟҼՌؔΛଊ͑Δ Ӝଞʢ2016, p. 8ʣ
୳ࡧͱݕূ • ୳ࡧܕͷݚڀ • ઌߦݚڀ͕ੵ͞Ε͍ͯͳ͍ςʔϚ • ؍ฉ͖औΓͳͲʹΑΓஸೡʹ σʔλΛऩू͠ɺͦͷத͔ΒԿΒ͔ ͷํੑΛݟग़͢͜ͱΛࢦ͢
୳ࡧͱݕূ • ݕূܕͷݚڀ • ઌߦݚڀ͕ੵ͞Εɺ݁Ռʹ͍ͭͯ ͋Δఔ༧ଌͷཱͯΒΕΔςʔϚ • ʮԾઆʯΛઃఆͯͦ͠ΕΛݕূ͢Δ
ݚڀ՝ͷϨϕϧ ݚڀ՝ͷϨϕϧ ݚڀ՝ͷܗࣜ ݚڀ՝ͷछྨ Ϩϕϧ̍ɿ ɹʮԿʯΛ͏՝ ̋̋ͱԿ͔ʁ ୳ࡧܕ Ϩϕϧ̎ɿ ɹؔ࿈ੑΛ͏՝
AͱBʹؔ࿈͕͋Δ͔ʁ ୳ࡧܕɾݕূܕ Ϩϕϧ̏ɿ ɹҼՌؔΛ͏՝ AΛߦ͏ͱB͕ੜ͡Δ͔ʁ ݕূܕ Ӝଞʢ2016, p. 67ʣ
σʔλͱղऍ • ݚڀ՝ʹ߹ͬͨσʔλΛूΊΔ • σʔλͷछྨʹ߹ͬͨੳɾղऍΛ ߦ͏
σʔλऩू๏ • ࣄྫݚڀʢcase studyʣ • ؍ฉ͖औΓʹΑΓਂ͘ௐࠪ͢Δ • ௐࠪݚڀʢsurvey studyʣ •
հೖΛߦΘͣʹσʔλΛऩू͢Δ • ࣮ݧݚڀʢexperimental studyʣ • հೖΛߦ͍ͳ͕ΒσʔλΛऩू͢Δ
ੳɾղऍ • σʔλੳͱɺूΊͨσʔλΛ ղऍՄೳͳܗʹཁ͢Δ͜ͱ • σʔλͷछྨʹΑͬͯཁํ๏͕ ҟͳΔ
σʔλͷछྨ • ࣭తσʔλ • ϑΟʔϧυɾϊʔπΠϯλϏϡʔͷ จࣈى͜͠ͳͲɺԽΛΘͳ͍ ʢݴޠʣσʔλ • ྔతσʔλ •
ௐࠪରΛʹΑͬͯදͨ͠ σʔλ
σʔλͷཁ • ࣭తΞϓϩʔν • ࣭తσʔλΛҙຯతʹཁ͢Δ • ྔతΞϓϩʔν • ྔతσʔλΛ౷ܭతʹཁ͢Δ
࣭తΞϓϩʔν • σʔλੳͱղऍ • ੳͱղऍΛߦ͖དྷ͢Δ • ίʔσΟϯάͱΧςΰϦʔԽ • จ຺ͷॏࢹͱް͍هड़ ʢthick
descriptionʣ • స༻Մೳੑʢtransferabilityʣ
࣭తΞϓϩʔν • σʔλऩू๏ɺੳ๏ͱʹଟ༷ • ํ๏ͷཧղʹɺ࣮ࡍͷݚڀʹ ଟ͘৮ΕΔ͜ͱ͕ඞཁ • Ӝଞʢ2016ʣͷୈ5ষΛࢀর ʢݚڀࣄྫؚΊͨղઆ͕͋Δʣ
ྔతΞϓϩʔν • σʔλੳ • هड़౷ܭͱਪଌ౷ܭ • ແ࡞ҝநग़ɺແ࡞ҝׂͷॏཁੑ
• ͷલͷσʔλʢඪຊʣ͔ΒΑΓେ͖ͳจ຺ ʢूஂʣΛਪఆ͢Δ • ඪຊͰ؍͞ΕΔࠩɾ͕ؔɺूஂ͔Βͷ ඪຊநग़࣌ͷޡࠩͰੜ͡Δ֬ʢp ʣΛ ܭࢉ͢Δ • p
͕ج४ʢྟքʣҎԼͰ͋Εʮ༗ҙʯ Ͱ͋ΔʢޡࠩͰͳ͍ʣͱஅ͢Δ ਪଌ౷ܭʢ༗ҙੑݕఆʣ
• ૬ؔੳͷ߹ɺඪຊͰݟΒΕΔ૬͕ؔແ૬ ؔʢ૬ؔθϩʣͷूஂ͔Βͷඪຊநग़࣌ͷ ޡࠩͰੜ͡Δ֬ʢp ʣΛܭࢉ͢Δ ਪଌ౷ܭʢ༗ҙੑݕఆʣ
ूஂ ඪɹຊ ਪఆ σʔλղੳ Σ, F, t, p... ूஂͱඪຊ
• ͋ΔඪຊͰಘΒΕͨදʢe.g., ฏۉʣ ͱूஂͷදͱͷࠩ ඪຊޡࠩ
ूஂ μ = 15.3 ඪຊA M = 14.7 ඪຊB M
= 15.9 ඪຊC M = 15.2 ඪຊD M = 15.4 ඪຊE M = 15.1
ूஂ μ = 14.7 ඪຊA M = 14.7 ࣮ࡍ M
= μ ͱͯ͠ਪఆ
• ඪຊͷαΠζ͕େ͖͚Εେ͖͍΄Ͳɺ ඪຊޡࠩখ͘͞ͳΔ • ͭ·Γਪఆͷਫ਼͕ߴ͘ͳΔ ඪຊޡࠩ
• ແ࡞ҝநग़ʢrandom samplingʣ • ඪຊ͔ΒूஂΛਪଌ͢Δ͜ͱ͕Մೳͳͷ ɺແ࡞ҝநग़ͷ͓͔͛ • ແ࡞ҝׂʢrandom assignmentʣ •
ෳͷάϧʔϓΛ࡞Δͱ͖ɺແ࡞ҝׂʹΑͬ ͯάϧʔϓؒͷ࣭ੑΛ୲อ͢Δ ແ࡞ҝநग़ɾແ࡞ҝׂ
• • ӳޠڭҭʹ͓͚Δྔతݚڀͷେɺ ແ࡞ҝநग़Λߦ͍ͬͯͳ͍ • ࣮ࡍͷΫϥεΛ͏४࣮ݧݚڀͰɺ ແ࡞ҝׂߦΘΕͳ͍ ແ࡞ҝநग़ɾແ࡞ҝׂ
• ݚڀ݁ՌͷҰൠԽՄೳੑʢgeneralizabilityʣ ͕୲อ͞Ε͍ͯͳ͍ • ݚڀ݁ՌΛଞͷจ຺ʹస༻ʢԠ༻ʣՄೳʹ ͢Δͱ͍͏ɺֶज़తͳݚڀͷେલఏ͕ ຬͨ͞Ε͍ͯͳ͍ ແ࡞ҝநग़ɾແ࡞ҝׂ
͜͜·Ͱͷ·ͱΊ
͜͜·Ͱͷ·ͱΊ • ݚڀՌͷݸਓͷؐݩΛతͱͨ͠ ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀ • ݚڀՌͷҰൠԽΛతͱͨ͠ ֶज़తͳݚڀ
͜͜·Ͱͷ·ͱΊ • ֶज़తͳݚڀͷ̎ͭͷύϥμΠϜ • ྔతΞϓϩʔνʢ͘ຬวͳ͘୳Δʣ • ౷ܭతཁɿҰൠԽՄೳੑ • ࣭తΞϓϩʔνʢਂ͘ࡉີʹ୳Δʣ •
ҙຯతཁɿస༻Մೳੑ
ຊ
ຊͷӳޠڭҭݚڀ ͜Ε·ͰԿΛߦ͖͔ͬͯͨ ຊ
શࠃӳޠڭҭֶձʢJASELEʣͷ߹ Mizumoto, Urano, and Maeda (2014) ຊ
Mizumoto et al. (2014) • શࠃӳޠڭҭֶձلཁ ARELE ͷୈ1ʙ24߸ʹ ऩ͞Εͨશจ473ຊͷ͏ͪΦϯϥΠϯͰ ެ։͞Ε͍ͯΔ450ຊΛੳ
Mizumoto et al. (2014) • ӳޠλΠτϧͱཁࢫͷΩʔϫʔυੳ • ૯ޠ79,143ɺҟޠ5,152 • ߹ܭස্Ґ300ޠΛରʹΫϥελʔੳ
• લ12߸ͱޙ12߸ʹ͖Ε͍ʹ͔ΕΔ
Mizumoto et al. (2014) • લ12߸ͱޙ12߸Λൺֱ • ςʔϚͱτϐοΫ • ݚڀख๏
• ޮՌྔͱݕఆྗ
Mizumoto et al. (2014) • લ12߸ͱޙ12߸Λൺֱ • ςʔϚͱτϐοΫ • ݚڀख๏
• ޮՌྔͱݕఆྗ
Mizumoto et al. (2014) • ݚڀͷछྨʢ࣮ূɾௐࠪɾ࣮ફɾཧʣ • ݚڀͷతʢ୳ࡧɾݕূʣ • Ξϓϩʔνʢྔɾ࣭ɾࠞ߹ʣ
• հೖʢ༗ɾແʣ
ཧݚڀ ࣮ફใࠂ ௐࠪใࠂ ࣮ূݚڀ ࢉ
߸ ߸
ͦͷଞ ݕূ ୳ࡧ ࢉʢཧݚڀຊҎ֎ܭຊʣ ߸
߸
ͦͷଞ ϛοΫε ࣭ ྔ ࢉʢཧݚڀຊҎ֎ܭຊʣ
߸ ߸
հೖͳ͠ հೖ͋Γ ܝࡌຊ ߸
߸
Mizumoto et al. (2014) • ·ͱΊ • ࣮ફใࠂ͕গͳ͍ • ୳ࡧܕ͕ଟ͍ʢ͔͠૿͍͑ͯΔʣ
• ࣭తΞϓϩʔν͕ͱͯগͳ͍ • հೖݚڀগͳ͍͕૿͍͑ͯΔ
த෦۠ӳޠڭҭֶձʢCELESʣͷ߹ Ӝଞ (2012) ຊ
Ӝଞ (2012) • த෦۠ӳޠڭҭֶձلཁୈ36ʙ41߸ʹऩ ͞Εͨશจͷ͏࣮ͪূݚڀ151ຊΛੳ
Ӝଞ (2012) • ݚڀͷతʢ୳ࡧɾݕূʣ • σʔλʢྔɾ࣭ʣ • ݚڀͷ݁ʢ୳ࡧɾݕূʣ
" ཧݚڀɺจݙݚڀର͔Β֎ͨ͠ " ʻ࣮ફใࠂʼʹ͍ͭͯผ్ੳͨ͠ ํ๏ ! ҎԼͷྨදʹج͍ͮͯݸʑͷจΛྨͨ͠ ! શମͷΛѲ͢Δ͜ͱ͕తͷͨΊɺΫϩενΣοΫͷ࡞ۀলུͨ͠ λΠϓ
త σʔλ ݁ ಛྫ A ୳ࡧ ྔ ୳ࡧ Ξϯέʔτςετʹجͮ͘ύΠϩοτతݚڀ B ୳ࡧ ྔ ݕূ ֓೦ͷߏతɾૢ࡞తఆ͕ٛෆेʀԾઆ͕ෆ໌ྎͳ ͷʹྔతσʔλͰݕূΛͯ͠͠·͍ͬͯΔ C ୳ࡧ ࣭ ୳ࡧ ΠϯλϏϡʔ؍ʹجͮ͘ɺهड़తݚڀ D ୳ࡧ ࣭ ݕূ ͕݁ඈ༂͠ա͗ͷλΠϓͷݚڀ E ݕূ ྔ ୳ࡧ ݕূͷͨΊͷσʔλ͕ෆे͔ɺ ՝ͷߜΓࠐΈૢ ࡞తఆ͕ٛेͰͳͯ͘ɺ୳ࡧʹऴΘͬͨλΠϓ F ݕূ ྔ ݕূ యܕతͳԾઆݕূܕͷ࣮ূݚڀ G ݕূ ࣭ ୳ࡧ E ͱಉ༷Ͱɺ࣭తσʔλΛओͱ͢Δݚڀ H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚڀ ݁Ռ 64 70
H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3
1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ
" ཧݚڀɺจݙݚڀର͔Β֎ͨ͠ " ʻ࣮ફใࠂʼʹ͍ͭͯผ్ੳͨ͠ ํ๏ ! ҎԼͷྨදʹج͍ͮͯݸʑͷจΛྨͨ͠ ! શମͷΛѲ͢Δ͜ͱ͕తͷͨΊɺΫϩενΣοΫͷ࡞ۀলུͨ͠ λΠϓ
త σʔλ ݁ ಛྫ A ୳ࡧ ྔ ୳ࡧ Ξϯέʔτςετʹجͮ͘ύΠϩοτతݚڀ B ୳ࡧ ྔ ݕূ ֓೦ͷߏతɾૢ࡞తఆ͕ٛෆेʀԾઆ͕ෆ໌ྎͳ ͷʹྔతσʔλͰݕূΛͯ͠͠·͍ͬͯΔ C ୳ࡧ ࣭ ୳ࡧ ΠϯλϏϡʔ؍ʹجͮ͘ɺهड़తݚڀ D ୳ࡧ ࣭ ݕূ ͕݁ඈ༂͠ա͗ͷλΠϓͷݚڀ E ݕূ ྔ ୳ࡧ ݕূͷͨΊͷσʔλ͕ෆे͔ɺ ՝ͷߜΓࠐΈૢ ࡞తఆ͕ٛेͰͳͯ͘ɺ୳ࡧʹऴΘͬͨλΠϓ F ݕূ ྔ ݕূ యܕతͳԾઆݕূܕͷ࣮ূݚڀ G ݕূ ࣭ ୳ࡧ E ͱಉ༷Ͱɺ࣭తσʔλΛओͱ͢Δݚڀ H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚڀ ݁Ռ 64 70
H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3
1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 61.6%
" ཧݚڀɺจݙݚڀର͔Β֎ͨ͠ " ʻ࣮ફใࠂʼʹ͍ͭͯผ్ੳͨ͠ ํ๏ ! ҎԼͷྨදʹج͍ͮͯݸʑͷจΛྨͨ͠ ! શମͷΛѲ͢Δ͜ͱ͕తͷͨΊɺΫϩενΣοΫͷ࡞ۀলུͨ͠ λΠϓ
త σʔλ ݁ ಛྫ A ୳ࡧ ྔ ୳ࡧ Ξϯέʔτςετʹجͮ͘ύΠϩοτతݚڀ B ୳ࡧ ྔ ݕূ ֓೦ͷߏతɾૢ࡞తఆ͕ٛෆेʀԾઆ͕ෆ໌ྎͳ ͷʹྔతσʔλͰݕূΛͯ͠͠·͍ͬͯΔ C ୳ࡧ ࣭ ୳ࡧ ΠϯλϏϡʔ؍ʹجͮ͘ɺهड़తݚڀ D ୳ࡧ ࣭ ݕূ ͕݁ඈ༂͠ա͗ͷλΠϓͷݚڀ E ݕূ ྔ ୳ࡧ ݕূͷͨΊͷσʔλ͕ෆे͔ɺ ՝ͷߜΓࠐΈૢ ࡞తఆ͕ٛेͰͳͯ͘ɺ୳ࡧʹऴΘͬͨλΠϓ F ݕূ ྔ ݕূ యܕతͳԾઆݕূܕͷ࣮ূݚڀ G ݕূ ࣭ ୳ࡧ E ͱಉ༷Ͱɺ࣭తσʔλΛओͱ͢Δݚڀ H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚڀ ݁Ռ 64 70
H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3
1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 49.0%
" ཧݚڀɺจݙݚڀର͔Β֎ͨ͠ " ʻ࣮ફใࠂʼʹ͍ͭͯผ్ੳͨ͠ ํ๏ ! ҎԼͷྨදʹج͍ͮͯݸʑͷจΛྨͨ͠ ! શମͷΛѲ͢Δ͜ͱ͕తͷͨΊɺΫϩενΣοΫͷ࡞ۀলུͨ͠ λΠϓ
త σʔλ ݁ ಛྫ A ୳ࡧ ྔ ୳ࡧ Ξϯέʔτςετʹجͮ͘ύΠϩοτతݚڀ B ୳ࡧ ྔ ݕূ ֓೦ͷߏతɾૢ࡞తఆ͕ٛෆेʀԾઆ͕ෆ໌ྎͳ ͷʹྔతσʔλͰݕূΛͯ͠͠·͍ͬͯΔ C ୳ࡧ ࣭ ୳ࡧ ΠϯλϏϡʔ؍ʹجͮ͘ɺهड़తݚڀ D ୳ࡧ ࣭ ݕূ ͕݁ඈ༂͠ա͗ͷλΠϓͷݚڀ E ݕূ ྔ ୳ࡧ ݕূͷͨΊͷσʔλ͕ෆे͔ɺ ՝ͷߜΓࠐΈૢ ࡞తఆ͕ٛेͰͳͯ͘ɺ୳ࡧʹऴΘͬͨλΠϓ F ݕূ ྔ ݕূ యܕతͳԾઆݕূܕͷ࣮ূݚڀ G ݕূ ࣭ ୳ࡧ E ͱಉ༷Ͱɺ࣭తσʔλΛओͱ͢Δݚڀ H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚڀ ݁Ռ 64 70
H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3
1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 30.5%
" ཧݚڀɺจݙݚڀର͔Β֎ͨ͠ " ʻ࣮ફใࠂʼʹ͍ͭͯผ్ੳͨ͠ ํ๏ ! ҎԼͷྨදʹج͍ͮͯݸʑͷจΛྨͨ͠ ! શମͷΛѲ͢Δ͜ͱ͕తͷͨΊɺΫϩενΣοΫͷ࡞ۀলུͨ͠ λΠϓ
త σʔλ ݁ ಛྫ A ୳ࡧ ྔ ୳ࡧ Ξϯέʔτςετʹجͮ͘ύΠϩοτతݚڀ B ୳ࡧ ྔ ݕূ ֓೦ͷߏతɾૢ࡞తఆ͕ٛෆेʀԾઆ͕ෆ໌ྎͳ ͷʹྔతσʔλͰݕূΛͯ͠͠·͍ͬͯΔ C ୳ࡧ ࣭ ୳ࡧ ΠϯλϏϡʔ؍ʹجͮ͘ɺهड़తݚڀ D ୳ࡧ ࣭ ݕূ ͕݁ඈ༂͠ա͗ͷλΠϓͷݚڀ E ݕূ ྔ ୳ࡧ ݕূͷͨΊͷσʔλ͕ෆे͔ɺ ՝ͷߜΓࠐΈૢ ࡞తఆ͕ٛेͰͳͯ͘ɺ୳ࡧʹऴΘͬͨλΠϓ F ݕূ ྔ ݕূ యܕతͳԾઆݕূܕͷ࣮ূݚڀ G ݕূ ࣭ ୳ࡧ E ͱಉ༷Ͱɺ࣭తσʔλΛओͱ͢Δݚڀ H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚڀ ݁Ռ 64 70
H ݕূ ࣭ ݕূ ϝλݴޠతهड़ςετߏԽ؍ʹجͮ͘ݚ ɽ݁Ռ (%) 42.4 6.6 11.3
1.3 2.0 27.2 1.3 0.0 7.9 64 10 17 2 3 41 2 0 12 0 10 20 30 40 50 60 70 A B C D E F G H ͦͷଞ 13.9%
Ӝଞ (2012) • ୳ࡧΛతͱ͢Δݚڀ͕ଟ͍ • ಛʹΞϯέʔτௐࠪΛத৺ͱͨ͠ྔతݚڀ ཱ͕ͭ • ٯʹԾઆݕূΛతͱ͢Δݚڀ͕গͳ͍ •
࣭తσʔλΛѻͬͨݚڀ͕গͳ͍
Ӝଞ (2012) • ୳ࡧܕ͕ଟ͘ɺݕূܕ͕গͳ͍ • ݚڀՌͷू͕ਐ·ͳ͍͓ͦΕ • ݕূܕݚڀ͕૿͑Δ͜ͱ͕·͍͠ • ୳ࡧܕͦͷͷʹ͕͋ΔΘ͚Ͱͳ͍
Ӝଞ (2012) • ͳͥ୳ࡧܕݚڀ͕ଟ͍ͷ͔ • ϖʔδͷ੍ݶ • ݕূՄೳͳԾઆܗ·ͰͷྲྀΕΛ࡞Εͳ͍ • ݚڀͷ࣭ͷ
• ઌߦݚڀͷੳ͕ෆे • ʮͱΓ͋͑ͣσʔλΛूΊ·ͨ͠ʯతݚڀ
Ӝଞ (2012) • ࣭తσʔλΛѻͬͨݚڀ͕গͳ͍ • ࣭తݚڀ๏͕ਁಁ͍ͯ͠ͳ͍Մೳੑ • ϖʔδͷ੍ݶ͕͔ͤʹͳ͍ͬͯΔՄೳੑ • ৹ࠪମ੍͕͍ͬͯͳ͍Մೳੑ
Ӝଞ (2012) • ·ͱΊ • దͳݚڀख๏Λબ͢Δॏཁੑ • ݕূܕݚڀΛ૿͢ඞཁੑ • ࣭తݚڀΛ૿͢ඞཁੑ
͜͜·Ͱͷ·ͱΊ
͜͜·Ͱͷ·ͱΊ • దͳݚڀ՝ͷઃఆ • ݚڀతʹ߹ͬͨσʔλऩूͱੳ
ڭҭతࣔࠦ
• ӳޠڭҭݚڀͰɺ࠷ޙʹʮڭҭతࣔࠦʯΛ ड़Δ͜ͱ͕ظ͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ • ୯Ұͷݚڀ͔ΒࣔࠦΛड़ͯΑ͍ͷ͔ ڭҭతࣔࠦ
• ྔతݚڀ • ҰൠԽՄೳੑ͕୲อ͞Ε͍ͯͳ͍߹ɺ ຊདྷͳΒݚڀ݁ՌҰൠԽͰ͖ͳ͍ • ಉ͜͡ͱΛผͷจ຺Ͱߦͬͯɺ ಉ݁͡Ռ͕ಘΒΕΔอূͳ͍ • ࠶ݱੑʢreproducibilityʣ
ڭҭతࣔࠦ
• ࠶ݱੑʢreproducibilityʣ·ͨ࠶ݱՄೳੑ ʢreplicabilityʣ • ৺ཧֶͰେنʹߦͬͨࢼݚڀͰɺ ಉ݁͡Ռ͕࠶ݱ͞Εͨͷ4ׂҎԼͩͬͨ ʢຊࣾձ৺ཧֶձใҕһձ, 2016ʣ • ӳޠڭҭͰͲ͏͔ʢߟ͑ͨ͘ͳ͍ʣ
ڭҭతࣔࠦ
• ࣭తݚڀ • ݚڀ݁Ռ͕จ຺ʹґଘ͢ΔͨΊɺ ͦͦҰൠԽߦΘͳ͍ • ް͍هड़Λߦ͏͜ͱͰɺݚڀ݁Ռ͕ผͷ จ຺Ͱͯ·Δ͔Ͳ͏͔ͷஅΛ ಡऀʹҕͶΔ ڭҭతࣔࠦ
• ӳޠڭҭݚڀʹ͓͍ͯɺ୯Ұͷݚڀ͔Β աͳҰൠԽʢڭҭతࣔࠦʣΛߦ͏ͷ ෆద • ͰͲ͏͢Δʁ ڭҭతࣔࠦ
• ݚڀͷݶքΛਅ伨ʹड͚ࢭΊɺڭҭతࣔࠦ Ͱ͖Δ͚ͩ conservative ͳͷʹཹΊΔ • େ͖ͳڭҭతࣔࠦɺݸʑͷݚڀͰͳ͘ɺ ෳͷؔ࿈ݚڀͷ݁ՌΛ·ͱΊͨܗͰߦ͏ • ݚڀͷ౷߹ʢresearch
synthesisʣͱ ϝλੳʢmeta-analysisʣ • ࢼʢreplicationʣͷॏཁੑ ڭҭతࣔࠦ
• ౷߹ɾࢼʹ͑͏ΔݚڀΛߦ͏͜ͱ͕ॏཁ • ݚڀՁͷߴ͍ςʔϚ • ࢼΛߦ͏ͨΊͷใ։ࣔ • هड़౷ܭྔͷ։ࣔ • ʢͰ͖Εʣແ࡞ҝׂͷσβΠϯ
ڭҭతࣔࠦ
• ͡Ίͯͷӳޠڭҭݚڀɿ ԡ͓͖͍͑ͯͨ͞ίπͱ ϙΠϯτʢݚڀࣾʣ • ݚڀͷํ๏ʹ͍ͭͯɺଟ͘ ͷ࣮ྫΛհ͠ͳ͕Βղઆ͠ ͍ͯ·͢ ओͳࢀߟจݙ
• ֎ࠃޠڭҭݚڀϋϯυϒοΫ • ࣭తɾྔతݚڀͷ྆ํʹ͍ͭ ͯஸೡʹղઆ͞Ε͍ͯ·͢ ओͳࢀߟจݙ
શମͷ·ͱΊ
શମͷ·ͱΊ • ࣮ફͱͯ͠ͷݚڀͱֶज़తͳݚڀ • ݚڀͷ̏ཁૉʢݚڀ՝ɺσʔλɺղऍʣ • ͜Ε·Ͱͷݚڀͷ֓؍ • ҰൠԽͱڭҭతࣔࠦͷ͠͞ •
ݚڀͷੵͷॏཁੑ Ken Urano
[email protected]
http://www.urano-ken.com/research/jacethokkaido2018
• ౻ా. (2016). ΑΓΑ͍࣮ફݚڀΛߦ͏ͨΊͷ10ͷϙΠϯτ. ୈ46ճத෦۠ӳޠڭҭֶձࡾॏେձɾӳޠڭҭݚ ڀ๏ηϛφʔ. Retrieved from: https://drive.google.com/file/d/0B-OpnEJKrYAdQzNRb1pDY0pQaUE/view •
Mizumoto, A., Urano, K., & Maeda, H. (2014). A systematic review of published articles in ARELE 1–24 : Focusing on their themes, methods, and outcomes. ARELE, 25, 33–48. https://doi.org/10.20581/arele.25.0_33 • ຊࣾձ৺ཧֶձใҕһձ. (2016). ৺ཧֶݚڀͷ࠶ݱੑʹؔ͢Δ૪. Retrieved from: https://sites.google.com/ site/jssppr/home/reproducibility • Nunan, D. (1992). Research methods in language learning. Cambridge University Press. • ཧɾਫຊಞ (ฤ). (2014). ʰ֎ࠃޠڭҭݚڀϋϯυϒοΫ: ݚڀख๏ͷΑΓྑ͍ཧղͷͨΊʹ (վగ൛)ʱ౦ژ: দദ ࣾ. • ӜݚɾञҪӳथɾ∁ѥرࢠɾాதɾ౻ాɾຊాউٱɾཧཅҰ. (2012). ӳޠڭҭݚڀ๏ͷաڈɾݱࡏɾ ະདྷ. ୈ42ճத෦۠ӳޠڭҭֶձذෞେձɾ՝ผݚڀϓϩδΣΫτ. • ӜݚɾཧཅҰɾాதɾ౻ాɾ∁ѥرࢠɾञҪӳथ. (2016). ʰ͡Ίͯͷӳޠڭҭݚڀ: ԡ͓͖͑ͯ͞ ͍ͨίπͱϙΠϯτʱ౦ژ: ݚڀࣾ. • ٢ాୡ߂ɾۄҪ݈ɾԣߔਈҰɾࠓҪ༟೭ɾ༄ཅհ (ฤ). (2009). ʰϦϑϨΫςΟϒͳӳޠڭҭΛࢦͯ͠: ڭࢣͷ ޠΓ͕͘तۀݚڀʱ౦ژ: ͻͭ͡ॻ. Ҿ༻จݙ