https://rpubs.com/koyobib/bm15 の続き

library(readr)
library(openxlsx)
library(stringr)
library(stringdist)
library(dplyr)
library(RMeCab)
library(igraph)
library(rvest)
library(gt)
library(gtExtras)
library(openxlsx)
library(purrr)

1 補遺的な集計

1.1 データの読み込み

jjer.tag <- read.csv( "../Tagged/jjer_tag.csv")
jjep.tag <- read.csv( "../Tagged/jjep_tag.csv")
jset.tag <- read.csv( "../Tagged/jset_tag.csv")
rjem.tag <- read.csv( "../Tagged/rjem_tag.csv")

1.2 自己調整学習について

自己調整学習については，関連する要因がどう扱われてきたかを集計する必要がありそう。

1.2.1 関連する要因を取り出す

  • kw_11 メタ認知
  • kw_18 自己効力感
  • kw_26 学習意欲
  • kw_27 学習動機
  • kw_28 学習観
jjer.srl.rel_ <- jjer.tag %>% mutate(srl.rel = if_else(kw_11 == 1 | 
                                          kw_18 == 1 | kw_26 == 1 |
                                          kw_27 == 1 | kw_28 == 1, 1, 0))
jjer.srl.rel  <- jjer.srl.rel_ %>% dplyr::filter(srl.rel == 1)

jjep.srl.rel_ <- jjep.tag %>% mutate(srl.rel = if_else(kw_11 == 1 | 
                                          kw_18 == 1 | kw_26 == 1 |
                                          kw_27 == 1 | kw_28 == 1, 1, 0))
jjep.srl.rel  <- jjep.srl.rel_ %>% dplyr::filter(srl.rel == 1)

jset.srl.rel_ <- jset.tag %>% mutate(srl.rel = if_else(kw_11 == 1 | 
                                          kw_18 == 1 | kw_26 == 1 |
                                          kw_27 == 1 | kw_28 == 1, 1, 0))
jset.srl.rel  <- jset.srl.rel_ %>% dplyr::filter(srl.rel == 1)

rjem.srl.rel_ <- rjem.tag %>% mutate(srl.rel = if_else(kw_11 == 1 | 
                                          kw_18 == 1 | kw_26 == 1 |
                                          kw_27 == 1 | kw_28 == 1, 1, 0))
rjem.srl.rel  <- rjem.srl.rel_ %>% dplyr::filter(srl.rel == 1)

1.2.2 使う要因だけのデータにする

jjer.srl.rel.lim <- jjer.srl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_11, kw_18, kw_26, kw_27, kw_28)
jjep.srl.rel.lim <- jjep.srl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_11, kw_18, kw_26, kw_27, kw_28)
jset.srl.rel.lim <- jset.srl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_11, kw_18, kw_26, kw_27, kw_28)
rjem.srl.rel.lim <- rjem.srl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_11, kw_18, kw_26, kw_27, kw_28)

1.2.3 要因ごとの行合計をとってまとめる

# 行合計をとる
jjer.srl.rel.csum <- jjer.srl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
jjep.srl.rel.csum <- jjep.srl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
jset.srl.rel.csum <- jset.srl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
rjem.srl.rel.csum <- rjem.srl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums

jjer.srl.rel.csum <- data.frame(jjer.srl.rel.csum)
jjep.srl.rel.csum <- data.frame(jjep.srl.rel.csum)
jset.srl.rel.csum <- data.frame(jset.srl.rel.csum)
rjem.srl.rel.csum <- data.frame(rjem.srl.rel.csum)

# まとめる
colnames(jjer.srl.rel.csum) <- c("jjer")
colnames(jjep.srl.rel.csum) <- c("jjep")
colnames(jset.srl.rel.csum) <- c("jset")
colnames(rjem.srl.rel.csum) <- c("rjem")

srl.rel.csum_ <- dplyr::bind_cols(jset.srl.rel.csum, jjer.srl.rel.csum,
                                  jjep.srl.rel.csum, rjem.srl.rel.csum)

1.2.4 TeXファイルにする

kw <- c("メタ認知", "自己効力感", "学習意欲", "学習動機", "学習観")
srl.rel.csum <- srl.rel.csum_
srl.rel.csum$kw <- kw
srl.rel.csum <- srl.rel.csum[c(5, 1:4)]
srl.rel.csum.gt <- data.frame(srl.rel.csum) %>% 
  gt() %>%# gtパッケージで表
  cols_label(kw = md("キーワード"),
             jset = md("工"), jjer = md("教"), 
             jjep = md("心"), rjem = md("方")) %>%
  tab_options(#table.width = pct(180), # 表全体の幅をやや拡げる
      table_body.hlines.width = 0, # tableの中の水平線は引かない
      # spannerの下線を適切にするための設定
      column_labels.border.top.width = 2, 
      column_labels.border.top.color = "black", 
      column_labels.border.bottom.width = 1, 
      column_labels.border.bottom.color = "black",
      table.border.top.width = 2,
      table_body.border.top.color = "black", #最上線は黒
      table.border.bottom.width = 2,
      table_body.border.bottom.color = "black" #最下線は黒
      ) %>% 
  # 2列目以降は中央寄せ(APA 7thから)
  cols_align(align = "center", 
          columns = c("jset", "jjer", "jjep", "rjem")) %>%
  
  # Footnote
  tab_footnote(footnote = "工: 日本教育工学会論文誌，教: 教育学研究，心: 教育心理学研究，方: 教育方法学研究")  

srl.rel.csum.gt
キーワード 工 教 心 方
メタ認知 16 1 10 1
自己効力感 13 0 14 1
学習意欲 22 0 7 0
学習動機 6 1 8 0
学習観 5 1 14 3
工: 日本教育工学会論文誌，教: 教育学研究，心: 教育心理学研究，方: 教育方法学研究 
gtsave(srl.rel.csum.gt, "../TeX/SRL_REL_.tex")
#file.copy("../TeX/SRL_REL_.tex", "../TeX/SRL_REL.tex")

実際の作表においては，学習観については，learner beliefs と呼ばれる用例に限定

1.3 処理について

協調学習は，これによってうながされる処理に関連する要因がどう扱われてきたかを集計する必要がありそう。

1.3.1 関連する要因を取り出す

  • kw_12 体制化方略
  • kw_38 精緻化
  • kw_44 深い理解
  • kw_59 概念的理解
  • kw_60 概念理解
jjer.cl.rel_ <- jjer.tag %>% mutate(cl.rel = if_else(kw_12 == 1 | 
                                          kw_38 == 1 | kw_44 == 1 |
                                          kw_59 == 1 | kw_60 == 1, 1, 0))
jjer.cl.rel  <- jjer.cl.rel_ %>% dplyr::filter(cl.rel == 1)

jjep.cl.rel_ <- jjep.tag %>% mutate(cl.rel = if_else(kw_12 == 1 | 
                                          kw_38 == 1 | kw_44 == 1 |
                                          kw_59 == 1 | kw_60 == 1, 1, 0))
jjep.cl.rel  <- jjep.cl.rel_ %>% dplyr::filter(cl.rel == 1)

jset.cl.rel_ <- jset.tag %>% mutate(cl.rel = if_else(kw_12 == 1 | 
                                          kw_38 == 1 | kw_44 == 1 |
                                          kw_59 == 1 | kw_60 == 1, 1, 0))
jset.cl.rel  <- jset.cl.rel_ %>% dplyr::filter(cl.rel == 1)

rjem.cl.rel_ <- rjem.tag %>% mutate(cl.rel = if_else(kw_12 == 1 | 
                                          kw_38 == 1 | kw_44 == 1 |
                                          kw_59 == 1 | kw_60 == 1, 1, 0))
rjem.cl.rel  <- rjem.cl.rel_ %>% dplyr::filter(cl.rel == 1)

1.3.2 使う要因だけのデータにする

jjer.cl.rel.lim <- jjer.cl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_12, kw_38, kw_44, kw_59, kw_60)
jjep.cl.rel.lim <- jjep.cl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_12, kw_38, kw_44, kw_59, kw_60)
jset.cl.rel.lim <- jset.cl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_12, kw_38, kw_44, kw_59, kw_60)
rjem.cl.rel.lim <- rjem.cl.rel %>% select(X, ...1, 
                                            kw_12, kw_38, kw_44, kw_59, kw_60)

1.3.3 要因ごとの行合計をとってまとめる

# 行合計をとる
jjer.cl.rel.csum <- jjer.cl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
jjep.cl.rel.csum <- jjep.cl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
jset.cl.rel.csum <- jset.cl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums
rjem.cl.rel.csum <- rjem.cl.rel.lim %>% 
                      dplyr::select( contains("kw")) %>%
                      colSums

jjer.cl.rel.csum <- data.frame(jjer.cl.rel.csum)
jjep.cl.rel.csum <- data.frame(jjep.cl.rel.csum)
jset.cl.rel.csum <- data.frame(jset.cl.rel.csum)
rjem.cl.rel.csum <- data.frame(rjem.cl.rel.csum)

# まとめる
colnames(jjer.cl.rel.csum) <- c("jjer")
colnames(jjep.cl.rel.csum) <- c("jjep")
colnames(jset.cl.rel.csum) <- c("jset")
colnames(rjem.cl.rel.csum) <- c("rjem")

cl.rel.csum_ <- dplyr::bind_cols(jset.cl.rel.csum, jjer.cl.rel.csum,
                                  jjep.cl.rel.csum, rjem.cl.rel.csum)

1.3.4 TeXファイルにする

kw <- c("体制化方略", "精緻化", "深い理解", "概念的理解", "概念理解")
cl.rel.csum <- cl.rel.csum_
cl.rel.csum$kw <- kw
cl.rel.csum <- cl.rel.csum[c(5, 1:4)]
cl.rel.csum.gt <- data.frame(cl.rel.csum) %>% 
  gt() %>%# gtパッケージで表
  cols_label(kw = md("キーワード"),
             jset = md("工"), jjer = md("教"), 
             jjep = md("心"), rjem = md("方")) %>%
  tab_options(#table.width = pct(180), # 表全体の幅をやや拡げる
      table_body.hlines.width = 0, # tableの中の水平線は引かない
      # spannerの下線を適切にするための設定
      column_labels.border.top.width = 2, 
      column_labels.border.top.color = "black", 
      column_labels.border.bottom.width = 1, 
      column_labels.border.bottom.color = "black",
      table.border.top.width = 2,
      table_body.border.top.color = "black", #最上線は黒
      table.border.bottom.width = 2,
      table_body.border.bottom.color = "black" #最下線は黒
      ) %>% 
  # 2列目以降は中央寄せ(APA 7thから)
  cols_align(align = "center", 
          columns = c("jset", "jjer", "jjep", "rjem")) %>%
  
  # Footnote
  tab_footnote(footnote = "工: 日本教育工学会論文誌，教: 教育学研究，心: 教育心理学研究，方: 教育方法学研究")  

cl.rel.csum.gt
キーワード 工 教 心 方
体制化方略 2 0 4 0
精緻化 5 1 9 2
深い理解 1 0 3 0
概念的理解 0 0 3 0
概念理解 1 0 5 1
工: 日本教育工学会論文誌，教: 教育学研究，心: 教育心理学研究，方: 教育方法学研究 
gtsave(cl.rel.csum.gt, "../TeX/CL_REL_.tex")
#file.copy("../TeX/CL_REL_.tex", "../TeX/CL_REL.tex")

実際の作表においては，精緻化については，elaboration と呼ばれる処理に関する用例に限定

##    user  system elapsed 
##   0.671   0.063   0.884