https://rpubs.com/koyobib/bm11 の続き
library(readr)
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library(rvest)
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library(gtExtras)
library(openxlsx)
library(purrr)ここはターミナルで実行
ruby -rnkf -i -pe '$_ = NKF.nkf(" -w --ic=UTF8-MAC", $_)' JJER_ABST.csv
ruby -rnkf -i -pe '$_ = NKF.nkf(" -w --ic=UTF8-MAC", $_)' JJEP_ABST.csv
ruby -rnkf -i -pe '$_ = NKF.nkf(" -w --ic=UTF8-MAC", $_)' JSET_ABST.csv
ruby -rnkf -i -pe '$_ = NKF.nkf(" -w --ic=UTF8-MAC", $_)' RJEM_ABST.csv /bm08, 09, 10, 11で作ったcsvファイルを読み込む
jjer <- read.csv("../Data_nkf/JJER_ABST.csv") # 教育学研究
jjep <- read.csv("../Data_nkf/JJEP_ABST.csv") # 教育心理学研究
jset <- read.csv("../Data_nkf/JSET_ABST.csv") # 教育工学会論文誌
rjem <- read.csv("../Data_nkf/RJEM_ABST.csv") # 教育心理学研究
head(jjer); head(jjep); head(jset); head(rjem)## X Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld
## 1 1 JJER 2022 89 4 514 kyoiku.89.4_514 特集 収集
## 2 2 JJER 2022 89 4 526 kyoiku.89.4_526 特集 収集
## 3 3 JJER 2022 89 4 539 kyoiku.89.4_539 特集 収集
## 4 4 JJER 2022 89 4 552 kyoiku.89.4_552 特集 収集
## 5 5 JJER 2022 89 4 565 kyoiku.89.4_565 特集 収集
## 6 6 JJER 2022 89 4 579 kyoiku.89.4_579 特集 収集
## JYVNP
## 1 JJER_2022_89_4_514
## 2 JJER_2022_89_4_526
## 3 JJER_2022_89_4_539
## 4 JJER_2022_89_4_552
## 5 JJER_2022_89_4_565
## 6 JJER_2022_89_4_579
## Abst
## 1 男女の特性論は、明治初年、男女同権論と男尊女卑の両方を否定するものとして成立し、戦前の女子教育の主要な教育理念となった。特性論は戦後の男女共学制においても維持され、教育課程の男女格差は、男女の本質的平等を保障するための合理的な差異と見なされた。1985年の女性差別撤廃条約の批准とジェンダー論の普及により特性論は終焉するが、今日、男女を区別すること自体が「差別」と見なされる中で、女子教育の存在意義が改めて問われている。
## 2 少数派の親の意思をどのように位置づけるかという公私二元論問題抜きに性教育論争を理解することはできない。宗教が扱ってきた「性」、また近代社会が私的なことがらとした「性」を、公教育で積極的に扱うのが性教育だからだ。教育内容のみならず性教育の実施そのものに同意できない宗教関係者などからの批判が登場して性教育論争となる。本稿では、イギリス、アメリカおよび日本の性教育論争の特徴とこの論点への対処方法を整理した。
## 3 本研究は、ドイツの幼児教育界を牽引してきた教育組織であるペスタロッチ・フレーベルハウスの思想とナチズムとの関係を検討することにある。女性の社会的活躍の活路を幼児教育に見出した母性の論理は、ペスタロッチ・フレーベルハウスにおける子どもと家族を一体化させる思想を支えるものであった。幼児教育は家族に準じるものと位置付けられ、学校教育体系から切断された。これにより幼児教育は家族を賞賛するナチズムの論理とシームレスに接合していくこととなった。
## 4 大学ランクや学部学科の専攻における男女差を分析した従来の研究は、大学ランクと専攻を別々に分析してきた。しかし、大学ランクや専攻、浪人という選択などの多様な変数を同時に考慮しなければ、大学進学とジェンダーの関係性はみえてこないのではないか。そこで本稿では多重対応分析を用いて、それらの変数間の「関係の網」を再構築する。その結果、人々の「合理的な選択」を促してジェンダー不平等を持続させる制度的文脈が明らかになる。
## 5 本稿は、代表性のある大規模な女性のライフヒストリー・データを用いて、出生コーホート別に年齢ごとの職業的地位を再構成する方法を紹介し、その手法によって蓄積してきた記述的な分析結果から、日本人女性のライフコースの長期的な変化を説明する。とくに戦時体制下の1940年代前半、1970年代半ばの石油ショック以後、1990年代半ば以降の「失われた10年」の3つの転換期に着目して、M字型の登場、定着、変容を検討している。
## 6 本稿は、プラグマティズムの中心概念の一つである「習慣（habit）」の観点から、ジェンダーを考察する。習慣というプラグマティズムの概念は、ジェンダーが私たちの身体的な存在を構成する構造であること理解させる。「かくれたカリキュラム」研究は、教室の中でセクシズムが伝えられていることを明らかにした。プラグマティズムの「習慣」概念は、セクシズムの克服のプロセスについて私たちの理解をさらに深めることに貢献する。## X Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld JYVNP
## 1 1 jjep 2022 70 4 333 jjep.70.333 原著 収集 JJEP_2022_70_4_333
## 2 2 jjep 2022 70 4 347 jjep.70.347 原著 収集 JJEP_2022_70_4_347
## 3 3 jjep 2022 70 4 362 jjep.70.362 原著 収集 JJEP_2022_70_4_362
## 4 4 jjep 2022 70 4 376 jjep.70.376 原著 収集 JJEP_2022_70_4_376
## 5 5 jjep 2022 70 4 389 jjep.70.389 実践 収集 JJEP_2022_70_4_389
## 6 6 jjep 2022 70 4 404 jjep.70.404 実践 収集 JJEP_2022_70_4_404
## Abst
## 1 教授者は日々の教育実践の中で，具体的に扱う「問題」に加え，それに対する「学習者の取り組み」とも対峙する。本研究では，教授者の知識に関する既存の概念をふまえ「課題知識」と「学習過程知識」の2つを定義し，教授者が各知識を獲得したとき，教授者主導，学習者主体の教授学習法の望ましさ判断をどう変化させるかを検討した。実験の参加者は大学生とし，問題として「答えが複数ある文章題」を設定し，公立小学校5年生を学習者として想定してもらい，課題知識付与群（問題の解法と正解を提示：N＝147），学習過程知識付与群（学習者の解答例と出現率を提示：N＝136）で，事前事後デザインにより判断の変化を調べた。その結果，問題の難易度が学習者にとりどの程度かの判断の平均評定値は，事前から事後にかけ，2群で同じように上昇したが，教授学習法の望ましさ判断の平均評定値は，2群で異なる方向に変化した。課題知識付与群では，教授者主導を望ましいと判断する傾向が強くなり，学習者主体の傾向は弱くなった。一方，学習過程知識付与群では，教授者主導の傾向が弱くなり，学習者主体の傾向は強くなった。以上の結果は，教授者が課題知識，学習過程知識のいずれを基礎とするかにより，教授学習法の望ましさ判断を異なる方向に変化させることを示唆する。
## 2 本研究は，小学校教員に対する質問紙調査により，（1）日本語のディスレクシア児の書字に関する特徴的な認知障害を包括的に検討すること，（2）それらの認知障害を測定する尺度を作成し，その信頼性・妥当性を検討すること，（3）日本語のディスレクシアの書字障害にはどのようなサブタイプが存在するのかを明らかにすること，（4）各々のサブタイプは読み書き能力とどのように関係しているのかを検討することを目的とした。書字特性の因子分析の結果から，日本語のディスレクシア児では書字に関して4つの主要な認知障害——心的辞書障害，視覚性障害，音韻性障害，書字運動障害——が存在すること，および，これらの認知障害を測定する「ディスレクシア児の書字障害尺度」（WDS-DC）は，信頼性・妥当性が高いことが示唆された。さらに，クラスタ分析により発達性書字障害のサブタイプを分析したところ，重度多重障害群，中度多重障害群，視覚処理障害群が存在することが示唆され，重度多重障害群と中度多重障害群は全ての文字種の読み書き能力において，視覚処理障害群，ボーダー群，障害なし群より低いことが示された。
## 3 本研究では, 項目反応モデルにおける一次元性の仮定が成り立たない場合の真値等化得点（True Score Equating score: TSE得点）の実用性を検証した。能力母数の多次元性，テスト版に占める不適合項目の割合，等化する2つのテスト版の尺度の差異の程度，項目数，そして項目識別力を実験要因，TSE法による得点換算表の精度と合否に関する判別精度を評価指標とし，テスト結果の実用性に関わる実験条件を探索した。シミュレーション研究の結果，多次元性が強い条件（ρ＝.4）で，不適合項目の割合が大きく（50％），等化係数の逸脱度が大きく（k＝1.5, l＝-0.5），項目数が大きく（40），識別力が高い（a＝1.25）場合には，TSE法による得点換算表に結果の実用性に関わるバイアスと標準誤差が生じることが示唆された。また，項目数に依らず，識別力が高い場合に，多次元性の強いρ＝.4，50％条件で，適合条件からの判別率の低下量が最大となること，同条件では等化係数の逸脱度が高い場合に判別率が最小となることが示唆された。
## 4 本研究では，「学級の目標構造の知覚は児童・生徒にどの程度共有されているか」という問いについて，級内相関係数に対するメタ分析によって検討した。系統的な文献検索によって，34論文から38研究を収集した（N＝44,807）。得られた級内相関係数は120個（熟達目標構造89個，遂行目標構造31個）であった。メタ分析によって推定された級内相関係数の値は，熟達目標構造の知覚が.14，遂行目標構造の知覚が.09であった。それぞれの目標構造の下位側面については，熟達目標構造が.13—.20，遂行目標構造が.05—.14であった。調整変数として，評定の対象（学級，教師）と平均クラスサイズの効果を検討したが，効果はみられなかった。本研究で推定された級内相関係数の値について，マルチレベル分析の適用，他の学級風土研究での級内相関，個人の目標志向性の級内相関，の3点から検討し，最後に目標構造の知覚から教育実践に対する示唆について論じた。
## 5 本研究では，小学生を対象に，自殺予防の保護因子としての援助要請に焦点をあて，それらに関わる態度やスキルの向上をねらいとする心理教育プログラム（SOS の出し方・受け止め方に関する教育）の効果を検討し，今後の自殺予防教育への示唆を得ることを目的とした。計2回の授業から構成されるプログラムを学級単位で実施し，友人・教師に対する被援助志向性，援助要請スキル，友人に対する援助スキルを測定する尺度を用いた自記式質問紙により効果検討を行った。対象となった小学5, 6年生111名のデータを用いて解析を行った結果，援助要請スキルや友人に対する援助スキルなどにおいてプログラムの肯定的な効果が示された一方，友人に対する被援助志向性の一部の下位尺度では男子児童と女子児童で効果の及び方に違いが生じていた。また，プログラムの実施前後における援助・被援助のスキル（援助要請スキルと友人に対する援助スキル）と友人・教師に対する被援助志向性の変化の関連について，部分的に有意な結果が示され，これらの関連は特に女子児童において特徴的であった可能性が推察された。以上の結果を踏まえて，今後の小学生を対象とした自殺予防教育に関する実践および研究の発展可能性について考察した。
## 6 自立的に深く学ぶ力の育成は，新教育課程において強調されている重要な教育目標である。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の拡大により，家庭で自ら学習する時間が増加したことから，以前にもましてこの力の重要性か゛高まっている。一方で，学習者はこうした力を十分に身につけていないという実態か゛ある。本研究て゛は，大学関係者と高校教員か゛連携し，新型コロナウイルス感染症拡大の影響をうけて休校中であった公立高校において，公立高校1年生33名を対象に，自学自習を支援する「オンライン学習法講座（全6回）」を実践した。本実践を開発するにあたり，オンラインならではの指導上の工夫を導入するとともに，オンラインを前提としない従来の指導法上の工夫をどのように統合すべきかについても検討した。講座を実施した結果，オンラインて゛の実施ではあったが，生徒に講座の趣旨か゛十分に伝わっている様子が確認されるとともに，高い満足度が得られた。また，一部の生徒ではあるものの複数の講座を統合的に利用する様子や，学校現場の指導法の変化も確認された。## X Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld
## 1 1 JSET 2022 46 4 46135 jjet.46135 総説 収集
## 2 2 JSET 2022 46 4 46136 jjet.46136 展望 収集
## 3 3 JSET 2022 46 4 46021 jjet.46021 論文 収集
## 4 4 JSET 2022 46 4 46022 jjet.46022 論文 収集
## 5 5 JSET 2022 46 4 46024 jjet.46024 論文 収集
## 6 6 JSET 2022 46 4 46032 jjet.46032 論文 収集
## JYVNP
## 1 JSET_2022_46_4_46135
## 2 JSET_2022_46_4_46136
## 3 JSET_2022_46_4_46021
## 4 JSET_2022_46_4_46022
## 5 JSET_2022_46_4_46024
## 6 JSET_2022_46_4_46032
## Abst
## 1 本稿では，教育工学におけるオンライン教育の研究動向を概観することを目的とした．まず，オンライン教育に関連する研究のキーワードとして，遠隔教育，e ラーニング，ブレンディッドラーニング，オンライン教育に焦点を絞り，海外並びに日本の研究動向についてまとめた．次に，日本の高等教育のオンライン化を10年ごとに分け，1990年代を黎明期，2000年代を発展期，2010年代を拡張期，2020年以降を革新期とし，オンライン教育に関する研究の変遷を考察した．
## 2 COVID-19の感染拡大の影響により，オンライン学習が広範かつ大規模に実施される中で，その利点が広く周知されるようになった．それに伴い，オンライン学習と対面学習を，あるいは，同期型学習と非同期型学習を効果的に組み合わせたブレンディッドラーニングは，「教育のニューノーマル」として改めて注目されている．ブレンディッドラーニングにより教授過程を最適化し学習効果を向上する教育実践は国内外で多数行われており，その多様な効果が認められている．一方，ブレンディッドラーニングを設計し効果的に実施することは必ずしも容易でない．本論では，ブレンディッドラーニングに関する教育工学研究の動向を整理し，COVID-19以降における展望を述べる．
## 3 本研究では，知識構築実践を目指したブレンド型授業において，適切なアイディア選択と継続的なアイディア向上のための教授効果を検証した．学習者の知識構築活動・学習成果の関係を検討するために，対話のネットワーク分析を用いた知識構築活動の分析，学習成果の評価を実施し，改善前の授業と比較検討した．その結果，改善した授業設計は，（１）学習成果中位層以下の学習者の成果向上に寄与し，（２）有望なアイディア選択とその向上の多様なプロセスを可能とし，（３）アイディアとその裏付けの整合性をとる活動の重要性を顕在化させた．
## 4 本研究では，大学における効果的なブレンド型授業の推進を目的として，2020年度秋学期に大学で実施されたブレンド型授業の実態調査を行い，そこで得られた示唆をもとにファカルティ・ディベロップメント（FD）を検討した．その結果，以下の点が明らかになった．（１）ブレンド型授業ではオンライン同期型（リアルタイム）の授業活動が中心に行われ，オンライン非同期型（オンデマンド）の活動は少なかった．（２）「オンラインAL 力」（阿部ほか 2022）は，リアルタイムの授業活動との相関が高く，オンデマンドには活かされていない可能性がある．（３）同期（対面）と非同期（オンデマンド）のブレンドに焦点を当てたFD セミナーを解説と個人ワーク，質疑応答で構成して実施することにより，効果的なブレンド型授業をデザインするための知識を大幅に向上させることができる．しかし，FD を授業実践に結びつけるためには一層の工夫が必要である．
## 5 本研究では，大学生対象に，2020年度後期にオンライン授業を受講しての自己調整学習の状況を尋ねた．その結果，以下の３点が明らかになった．(1)「e ラーニングでは計画的に一人でじっくり学習できるところがよい」と考えている学生ほど学習を工夫する方略を使用し，「e ラーニングは単調な感じがするので物足りない」と考えている学生ほど学習とそれ以外の時間にめりはりをつけることで学習意欲の維持をはかる方略を使わない傾向が示された．(2)学習の相談ができる友人の有無によって，e ラーニング指向性や自己調整学習方略使用に違いはなかった．(3)時間割などをベースに学習時間を固定していた学生と，課題の期限などをベースに学習時間を流動的に取っていた学生がおり，いずれでも自己調整していた学生はうまく学習を進めていた．うまく学習を進めるには，時間割ベースの学習計画を立てるとともに，タスクを把握・可視化し，やり残した課題に取り組む日や休息日を設定することが有効であることが示唆された．
## 6 本研究では，2020年前期のコロナ禍初期のオンライン授業におけるICT ツールの利用状況に基づいて授業方法の類型化を行い，その類型と学生の受講態度の関係について検討した．大学教員529名を対象に，オンライン授業を「講義科目」「演習・実習科目」「ゼミ・セミナー科目」の授業形式に分けて調査を行った．まず授業形式ごとに，各ICT ツールの利用の程度を指標としたクラスタ分析を行い，それぞれ３～４類型を抽出した．次に，各類型の性質を知るために，専門分野などの個人要因，ソーシャルサポートなどの環境要因との関連を確認した．さらに，授業形式ごとに，オンライン授業の類型と学生の受講態度との関連を検討した．その結果，いずれの授業形式においても，学生の受講態度を高めるためにはリアルタイム主体型かオンデマンド主体型かという区分ではなく，その授業の双方向性が充分に担保されているかが重要であることが示唆された．## X Journal Year Volume Number Page DOI Class Incld
## 1 1 RJEM 2022 47 1 1 nasemjournal.47.0_1 論文 収集
## 2 2 RJEM 2022 47 1 13 nasemjournal.47.0_13 論文 収集
## 3 3 RJEM 2022 47 1 25 nasemjournal.47.0_25 論文 収集
## 4 4 RJEM 2022 47 1 35 nasemjournal.47.0_35 論文 収集
## 5 5 RJEM 2022 47 1 47 nasemjournal.47.0_47 論文 収集
## 6 6 RJEM 2021 46 1 1 nasemjournal.46.0_1 論文 収集
## JYVNP
## 1 RJEM_2022_47_1
## 2 RJEM_2022_47_13
## 3 RJEM_2022_47_25
## 4 RJEM_2022_47_35
## 5 RJEM_2022_47_47
## 6 RJEM_2021_46_1
## Abst
## 1 本研究は，問題解決学習における子ども同士の議論に着目し，社会を創造する意志に開かれた主体的な価値調整の過程の様相と成立要因を解明することを目的として，逐語記録にもとづく授業分析を行った。 分析対象は，「対立と合意」「効率と公正」の見方や考え方を養うことをねらいとした，中学校３年社会科公民の実践である。本実践は，地域の幹線道路拡張と歩道橋設置を教材としている。分節分けにより授業の展開過程を整理した上で，累積相対度数グラフにより議論に出現する「効率」と「公正」の価値の変遷を可視化し，発言解釈により価値調整の具体と要因を考察した。 分析から，本時の議論における，効率→公正→相互の関連→公正→相互の関連→公正という価値の変遷が明らかになった。生徒は，直接に見聞きした当事者の声を代弁して，社会的決定における重要な価値を議論に呼び戻し，当事者の心情や価値の重みにも寄り添った価値調整を行っていることが示された。さらに，社会的意思決定での価値の代弁は，教室という擬似的な社会空間であっても，どの価値を考慮すべきかについての意思の表明であると同時に，他者の利害を左右する責任の分有である。この点で，本実践での議論はよりよい社会を創造しようとする意志に開かれていると考えられる。 以上から，問題解決学習における価値調整は，当事者の共感的理解という要因によって，価値の重みの問い直しを伴い，社会創造の意志に開かれることが示された。
## 2 本稿の目的は，国際バカロレア（IB）教育の哲学的な基盤を形成したとされるピーターソンの評価観を，彼が考える教育の目標とカリキュラムとの関係に注目して検討することである。彼は1950年代後半にイギリスのシックス・フォーム改革に携わっていた際に批判の対象としていた「試験（examination）」を，1960年代後半以降，IB のカリキュラム開発時には教育の目標を具体化する手段として記述した。この転換に注目し，彼の教育の目標の内容及び教育の目標と「試験」との関係を，著作をもとに分析する。 教育に携わる過程の中で，ピーターソンは「自身と自身が生きる社会を理解し，社会と関わり，自身が生きる世界を楽しむ」との教育の目標を一貫して掲げていた。この教育の目標から導き出される彼の評価観は，「自己認識の機会」としての評価である。しかし当初，彼が用いた「試験」の語句は，この評価観を 十分に表すことができなかった。彼はIB のカリキュラム開発に携わる中で「評価（assessment）」の語句を獲得し，教育の目標と合致する評価観をカリキュラムに明示し，制度的に構築していった。 評価のハイステイクス化が問題となる中，問われるのは実際に教育に携わる教師と学ぶ生徒の評価観である。教育の目標に基づき，生徒の学習と教師の指導，評価のしくみを構築したIB 教育において，教師や生徒がいかに評価を捉えているのかについての検討が，よりよい評価実践のための今後の重要な課題となるだろう。
## 3 本論考の目的は，ボルノウによって示された「練習」の意義を現象学的視座から再検討することによって，練習の本来的意義を明らかにすることであった。この目的の達成のためにまず，ボルノウが人間学的な視座から見た『練習の精神』のねらいを整理することによってボルノウが明らかにした「練習」の教育的意義を確認し，さらに，それに対する先行研究を概観することによって『練習の精神』における残された課題を確認した。次に，ボルノウの「人間学的に見た教育学」における現象学，とりわけフッサール現象学における発生的現象学の位置づけを確認し，この発生的現象学の視座から捉えなおした「練習」の教育的意義を検討した。フッサール現象学の発生的分析では，「脱構築」（Abbau）と呼ばれる意識分析の方法が用いられ，これによって対象意味の基づけ構造のうち，上層を遮断した場合にも下層が成り立つかどうかが解明される。このような発生的分析としての「練習」は自己の自己自身との対話のような構造をもっている。ここにおいて「練習」には自己が練習内容と「対話」しながら，その「やり方」（Bewegungsweise）の自在化の極みを無限に追究するという意味での脱目的的な内在目的論的価値が存在することが明らかにされ，そこにこそボルノウの言う「内面の自由」に至るための教育が存在していることが確認された。
## 4 本間良助は，新図画教育会に属して山本鼎の自由画教育を批判し，基礎理論によりつつ子ども自身が試行錯誤してその知識技能を身につけていく「創作主義図画教育」を提唱した人物である。本研究では，本間の図画教育に関する思想を基に，どのような裁縫教育論を構想したのかを明らかにした。そして，その裁縫教育論が裁縫教育改革の中で，芸術との関連からその意義を問い直す系譜に属することを指摘した。 本間の「創造主義裁縫教育」論の特色は３つある。１つ目は，産業国家を建設する技能として，他の工作と裁縫を同格のものとして捉えたことである。裁縫を家庭内の私的な工作としてではなく，公的な工作として捉え直した。２つ目は，和裁・洋裁の区別なく，形象教育の１つとして裁縫を捉えたことである。 形象教育とは，図画や裁縫，習字など形象を扱う教科すべてを包摂した教育である。そして３つ目は，色彩論を重視した裁縫教育を提案したことである。色彩論を重視することで，子ども自身が図案作成することの可能性も示した。本間の裁縫教育論は，ナショナリスティックな思想を土台としつつも，裁縫という分野に囚われずものづくり一般として構想されたことにより，当時の実践家の思想とは異なる裁縫教育の形を示していた。
## 5 本研究の目的は，ペーターゼンにおける自律的教育科学の構想の特質と限界を明らかにすることにある。 その際，彼の教育学的事実研究と学術的な教師教育への取組に着目し，教育学を科学として自律させることに何が期待されていたのかに論究する。本研究では，第一にペーターゼンにおける教育学の科学的性格を明らかにし，第二に教育学的事実研究と学校改革との関係を検討した上で，第三に教育学的事実研究を手がかりとした学術的な教師教育への取組を論じる。 本研究を通して，ペーターゼンの教育科学の構想の特質として，①教育学を精神科学的教育学からも実証主義的教育学からも距離を取った現実科学として描いたこと，②教育学的事実研究を通して学術的な教師教育と結びつけたこと，③将来の実践にアプローチすることで「自由で一般的な国民学校」という学校改革の理念を現実化する手がかりとしていたこと，が明らかとなった。他方で，その限界として，存在するものから存在すべきものを導き出すような循環性を有する思考枠組みを乗り越えられないことを指摘した。 ペーターゼンが教師教育も含んだ教育学の射程で学校改革にアプローチしていたことから，学校改革を論じる論点として，学としての教育学のあり方が問われることの重要性に言及した。
## 6 本稿は，ロイス・サドラーによる形成的アセスメント論を検討するものである。近年，評価活動を通して，教師と学習者が協働的に学習を改善していく形成的アセスメントの考え方が衆目を集めている。こうした考え方の理論的ルーツの一つは，サドラーによる形成的アセスメント論（1989年）にあるとされる。しかし，氏は，形成的アセスメントの考え方が世界的に広がるにつれて，昨今の形成的アセスメントの論調に対してラディカルな批判を展開し始めている。そこで本稿は，こうしたパラドキシカルな状況に鑑みて，（1） 氏の形成的アセスメント論の背景や考え方の特質はなんであったか，（2） 形成的アセスメント論が国際的に展開する中で，氏の所論はどう受容されたか，（3） 昨今の形成的アセスメント論に対して，氏はどんな論理で批判を行い，そこから見えてくる氏の立場や主張の根幹は何かについて明らかにすることを目的とした。氏の所論は，複雑で高次な学習の文脈において，学習者の評価エキスパティーズをどう育成できるかに主眼が向けられるものであり，このような能力は，熟達者の導きの下で行われる真正な評価経験に従事していくという，ある種徒弟制的で帰納的な過程によって育まれると主張するものであった。このような氏の所論は，実践共同体において学習者の鑑識眼を錬磨することを主軸とするアプローチによって，形成的アセスメント論を切り拓こうとする試みとして捉えることができた。write(jjer$Abst, file = "../Abst/JJER_ab.txt")
write(jjep$Abst, file = "../Abst/JJEP_ab.txt")
write(jset$Abst, file = "../Abst/JSET_ab.txt")
write(rjem$Abst, file = "../Abst/RJEM_ab.txt")jjer.noun <- docDF("../Abst/JJER_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JJER_ab.txt opened
## number of extracted terms = 3777
## now making a data frame. wait a while!jjep.noun <- docDF("../Abst/JJEP_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JJEP_ab.txt opened
## number of extracted terms = 4967
## now making a data frame. wait a while!jset.noun <- docDF("../Abst/JSET_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JSET_ab.txt opened
## number of extracted terms = 4841
## now making a data frame. wait a while!rjem.noun <- docDF("../Abst/RJEM_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/RJEM_ab.txt opened
## number of extracted terms = 3102
## now making a data frame. wait a while!# Excelは使いたくないが，文字化け回避のために仕方なく
write.xlsx(jjer.noun, "../Analysis/JJER_NOUN.xlsx")
write.xlsx(jjep.noun, "../Analysis/JJEP_NOUN.xlsx")
write.xlsx(jset.noun, "../Analysis/JSET_NOUN.xlsx")
write.xlsx(rjem.noun, "../Analysis/RJEM_NOUN.xlsx")
# 一覧表をこちらにも出力
DT::datatable(jjer.noun[order(jjer.noun[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(jjep.noun[order(jjep.noun[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(jset.noun[order(jset.noun[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(rjem.noun[order(rjem.noun[,4],decreasing = TRUE),])やはり，変なのが名詞扱いされている…
ここからは，出力されたxxxx_NOUN.xlsxを開いて，xxxx_STOP.xlsxというファイルを手作業で作る。
# 作ったxlsxファイルを読み込む
jjer.stop <- read.xlsx("../Analysis/JJER_STOP.xlsx")
jjep.stop <- read.xlsx("../Analysis/JJEP_STOP.xlsx")
jset.stop <- read.xlsx("../Analysis/JSET_STOP.xlsx")
rjem.stop <- read.xlsx("../Analysis/RJEM_STOP.xlsx")
# ジャーナルごとのstopwordのサブセット
jjer.stop.sub <- jjer.stop %>% dplyr::filter(JJER_STOP == "stop")
jjep.stop.sub <- jjep.stop %>% dplyr::filter(JJEP_STOP == "stop")
jset.stop.sub <- jset.stop %>% dplyr::filter(JSET_STOP == "stop")
rjem.stop.sub <- rjem.stop %>% dplyr::filter(RJEM_STOP == "stop")
# 4ジャーナルをまとめたstopwordのリスト
jjer.stop.term <- data.frame(jjer.stop.sub$TERM)
jjep.stop.term <- data.frame(jjep.stop.sub$TERM)
jset.stop.term <- data.frame(jset.stop.sub$TERM)
rjem.stop.term <- data.frame(rjem.stop.sub$TERM)
colnames(jjer.stop.term) <- c("TERM")
colnames(jjep.stop.term) <- c("TERM")
colnames(jset.stop.term) <- c("TERM")
colnames(rjem.stop.term) <- c("TERM")
stopwords <- dplyr::bind_rows(jjer.stop.term, jjep.stop.term,
jset.stop.term, rjem.stop.term)頻度2以上
jjer.word.1_ <- docDF("../Abst/JJER_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JJER_ab.txt opened
## number of extracted terms = 3777
## now making a data frame. wait a while!jjer.word.1 <- jjer.word.1_[jjer.word.1_$POS1 %in% c("名詞")
&! (jjer.word.1_$TERM %in% stopwords$TERM),]
jjer.word.1 <- dplyr::filter(jjer.word.1, JJER_ab.txt > 1)
jjep.word.1_ <- docDF("../Abst/JJEP_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JJEP_ab.txt opened
## number of extracted terms = 4967
## now making a data frame. wait a while!jjep.word.1 <- jjep.word.1_[jjep.word.1_$POS1 %in% c("名詞")
&! (jjep.word.1_$TERM %in% stopwords$TERM),]
jjep.word.1 <- dplyr::filter(jjep.word.1, JJEP_ab.txt > 1)
jset.word.1_ <- docDF("../Abst/JSET_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/JSET_ab.txt opened
## number of extracted terms = 4841
## now making a data frame. wait a while!jset.word.1 <- jset.word.1_[jset.word.1_$POS1 %in% c("名詞")
&! (jset.word.1_$TERM %in% stopwords$TERM),]
jset.word.1 <- dplyr::filter(jset.word.1, JSET_ab.txt > 1)
rjem.word.1_ <- docDF("../Abst/RJEM_ab.txt", type=1, pos = c("名詞"))## file_name = ../Abst/RJEM_ab.txt opened
## number of extracted terms = 3102
## now making a data frame. wait a while!rjem.word.1 <- rjem.word.1_[rjem.word.1_$POS1 %in% c("名詞")
&! (rjem.word.1_$TERM %in% stopwords$TERM),]
rjem.word.1 <- dplyr::filter(rjem.word.1, RJEM_ab.txt > 1)
# Excelは使いたくないが，文字化け回避のために仕方なく
write.xlsx(jjer.word.1, "../Analysis/JJER_WORD_1.xlsx")
write.xlsx(jjep.word.1, "../Analysis/JJEP_WORD_1.xlsx")
write.xlsx(jset.word.1, "../Analysis/JSET_WORD_1.xlsx")
write.xlsx(rjem.word.1, "../Analysis/RJEM_WORD_1.xlsx")
# 一覧表をこちらにも出力
DT::datatable(jjer.word.1[order(jjer.word.1[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(jjep.word.1[order(jjep.word.1[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(jset.word.1[order(jset.word.1[,4],decreasing = TRUE),])DT::datatable(rjem.word.1[order(rjem.word.1[,4],decreasing = TRUE),])ここで出力されたファイルを確認し，1語でキーワードとなり得るものにタグを付ける。
頻度2以上
jjer.kw.2.1 <- NgramDF("../Abst/jjer_ab.txt", N = 2,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjer_ab.txt Ngram = 2jjer.kw.2.2 <- subset(jjer.kw.2.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM))
jjer.kw.2 <- subset(jjer.kw.2.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjer.kw.2 , "../Analysis/jjer_WORD_2.xlsx")
DT::datatable(jjer.kw.2[order(jjer.kw.2[,3], decreasing = TRUE),])jjep.kw.2.1 <- NgramDF("../Abst/jjep_ab.txt", N = 2,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjep_ab.txt Ngram = 2jjep.kw.2.2 <- subset(jjep.kw.2.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM))
jjep.kw.2 <- subset(jjep.kw.2.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjep.kw.2 , "../Analysis/jjep_WORD_2.xlsx")
DT::datatable(jjep.kw.2[order(jjep.kw.2[,3], decreasing = TRUE),])jset.kw.2.1 <- NgramDF("../Abst/jset_ab.txt", N = 2,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jset_ab.txt Ngram = 2jset.kw.2.2 <- subset(jset.kw.2.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM))
jset.kw.2 <- subset(jset.kw.2.2, Freq > 1)
write.xlsx(jset.kw.2 , "../Analysis/jset_WORD_2.xlsx")
DT::datatable(jset.kw.2[order(jset.kw.2[,3], decreasing = TRUE),])rjem.kw.2.1 <- NgramDF("../Abst/rjem_ab.txt", N = 2,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/rjem_ab.txt Ngram = 2rjem.kw.2.2 <- subset(rjem.kw.2.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM))
rjem.kw.2 <- subset(rjem.kw.2.2, Freq > 1)
write.xlsx(rjem.kw.2 , "../Analysis/rjem_WORD_2.xlsx")
DT::datatable(rjem.kw.2[order(rjem.kw.2[,3], decreasing = TRUE),])頻度2以上
jjer.kw.3.1 <- NgramDF("../Abst/jjer_ab.txt", N = 3,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjer_ab.txt Ngram = 3jjer.kw.3.2 <- subset(jjer.kw.3.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM))
jjer.kw.3 <- subset(jjer.kw.3.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjer.kw.3 , "../Analysis/jjer_WORD_3.xlsx")
DT::datatable(jjer.kw.3[order(jjer.kw.3[,4], decreasing = TRUE),])jjep.kw.3.1 <- NgramDF("../Abst/jjep_ab.txt", N = 3,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjep_ab.txt Ngram = 3jjep.kw.3.2 <- subset(jjep.kw.3.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM))
jjep.kw.3 <- subset(jjep.kw.3.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjep.kw.3 , "../Analysis/jjep_WORD_3.xlsx")
DT::datatable(jjep.kw.3[order(jjep.kw.3[,4], decreasing = TRUE),])jset.kw.3.1 <- NgramDF("../Abst/jset_ab.txt", N = 3,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jset_ab.txt Ngram = 3jset.kw.3.2 <- subset(jset.kw.3.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM))
jset.kw.3 <- subset(jset.kw.3.2, Freq > 1)
write.xlsx(jset.kw.3 , "../Analysis/jset_WORD_3.xlsx")
DT::datatable(jset.kw.3[order(jset.kw.3[,4], decreasing = TRUE),])rjem.kw.3.1 <- NgramDF("../Abst/rjem_ab.txt", N = 3,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/rjem_ab.txt Ngram = 3rjem.kw.3.2 <- subset(rjem.kw.3.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM))
rjem.kw.3 <- subset(rjem.kw.3.2, Freq > 1)
write.xlsx(rjem.kw.3 , "../Analysis/rjem_WORD_3.xlsx")
DT::datatable(rjem.kw.3[order(rjem.kw.3[,4], decreasing = TRUE),])頻度2以上
jjer.kw.4.1 <- NgramDF("../Abst/jjer_ab.txt", N = 4,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjer_ab.txt Ngram = 4jjer.kw.4.2 <- subset(jjer.kw.4.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM))
jjer.kw.4 <- subset(jjer.kw.4.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjer.kw.4 , "../Analysis/jjer_WORD_4.xlsx")
DT::datatable(jjer.kw.4[order(jjer.kw.4[,5], decreasing = TRUE),])jjep.kw.4.1 <- NgramDF("../Abst/jjep_ab.txt", N = 4,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjep_ab.txt Ngram = 4jjep.kw.4.2 <- subset(jjep.kw.4.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM))
jjep.kw.4 <- subset(jjep.kw.4.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjep.kw.4 , "../Analysis/jjep_WORD_4.xlsx")
DT::datatable(jjep.kw.4[order(jjep.kw.4[,5], decreasing = TRUE),])jset.kw.4.1 <- NgramDF("../Abst/jset_ab.txt", N = 4,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jset_ab.txt Ngram = 4jset.kw.4.2 <- subset(jset.kw.4.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM))
jset.kw.4 <- subset(jset.kw.4.2, Freq > 1)
write.xlsx(jset.kw.4 , "../Analysis/jset_WORD_4.xlsx")
DT::datatable(jset.kw.4[order(jset.kw.4[,5], decreasing = TRUE),])rjem.kw.4.1 <- NgramDF("../Abst/rjem_ab.txt", N = 4,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/rjem_ab.txt Ngram = 4rjem.kw.4.2 <- subset(rjem.kw.4.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM))
rjem.kw.4 <- subset(rjem.kw.4.2, Freq > 1)
write.xlsx(rjem.kw.4 , "../Analysis/rjem_WORD_4.xlsx")
DT::datatable(rjem.kw.4[order(rjem.kw.4[,5], decreasing = TRUE),])頻度2以上
jjer.kw.5.1 <- NgramDF("../Abst/jjer_ab.txt", N = 5,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjer_ab.txt Ngram = 5jjer.kw.5.2 <- subset(jjer.kw.5.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram5 %in% stopwords$TERM))
jjer.kw.5 <- subset(jjer.kw.5.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjer.kw.5 , "../Analysis/jjer_WORD_5.xlsx")
DT::datatable(jjer.kw.5[order(jjer.kw.5[,6], decreasing = TRUE),])jjep.kw.5.1 <- NgramDF("../Abst/jjep_ab.txt", N = 5,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jjep_ab.txt Ngram = 5jjep.kw.5.2 <- subset(jjep.kw.5.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram5 %in% stopwords$TERM))
jjep.kw.5 <- subset(jjep.kw.5.2, Freq > 1)
write.xlsx(jjep.kw.5 , "../Analysis/jjep_WORD_5.xlsx")
DT::datatable(jjep.kw.5[order(jjep.kw.5[,6], decreasing = TRUE),])jset.kw.5.1 <- NgramDF("../Abst/jset_ab.txt", N = 5,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/jset_ab.txt Ngram = 5jset.kw.5.2 <- subset(jset.kw.5.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram5 %in% stopwords$TERM))
jset.kw.5 <- subset(jset.kw.5.2, Freq > 1)
write.xlsx(jset.kw.5 , "../Analysis/jset_WORD_5.xlsx")
DT::datatable(jset.kw.5[order(jset.kw.5[,6], decreasing = TRUE),])rjem.kw.5.1 <- NgramDF("../Abst/rjem_ab.txt", N = 5,
type = 1, pos = c("名詞"))## file = ../Abst/rjem_ab.txt Ngram = 5rjem.kw.5.2 <- subset(rjem.kw.5.1,! (Ngram1 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram2 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram3 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram4 %in% stopwords$TERM)
&! (Ngram5 %in% stopwords$TERM))
rjem.kw.5 <- subset(rjem.kw.5.2, Freq > 1)
write.xlsx(rjem.kw.5 , "../Analysis/rjem_WORD_5.xlsx")
DT::datatable(rjem.kw.5[order(rjem.kw.5[,6], decreasing = TRUE),])## user system elapsed
## 7.366 2.858 11.229