茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 教員の ICT スキル向上についてグラウンデッドセオリーアプローチを中心に本田敏明 * 小野なつみ小林朋可二田隆寛前田健人 (2014 年 8 月 8 日受理 ) A Study of

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1 ROSE リポジトリいばらき ( 茨城大学学術情報リポジトリ ) Title 教員のICTスキル向上について : グラウンデッドセオリーアプローチを中心に Author(s) 本田, 敏明 ; 小野, なつみ ; 小林, 朋可 ; 二田, 隆寛 ; 前田人 Citation 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 )( 増刊号 ): Issue Date 2014 URL Rights このリポジトリに収録されているコンテンツの著作権はそれぞれの著作権者に帰属します引用転載複製等される場合は著作権法を遵守してくださいお問合せ先茨城大学学術企画部学術情報課 ( 図書館 ) 情報支援係

2 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 教員の ICT スキル向上についてグラウンデッドセオリーアプローチを中心に本田敏明 * 小野なつみ ** 小林朋可 ** 二田隆寛 ** 前田健人 ** (2014 年 8 月 8 日受理 ) A Study of Teachers ICT Skills : Adopting Grounded Theory Approach Toshiaki HONDA*,Natsumi ONO**,Tomoka KOBAYASHI**, Takahiro HUTADA** and Kento MAEDA ** (Received August 8,2014) はじめに学校における教育の情報化の実態等に関する調査 ( 文部科学省 ) の結果によると 1), 日本の 7 割近くの教員が授業中に ICT を活用して指導する能力を有しているというしかし, その ICT 活用の具体的な内容や教員間のデジタルデバイドについては必ずしも明らかにはされていない教員間の ICT 利用能力の両極化ともいえる現状をいかに解決していけばよいのか, 本論文では, グラウンデッドセオリーアプローチに基づいた解決策について, 理論的提案を行うこととする Ⅰ グラウンデッドセオリーアプローチとは何か 1 グラウンデッドセオリーアプローチの特徴グラウンデッドセオリーアプローチ (Grounded Theory Approach, 以下,GTA と略 ) は A. ストラウス,B. グレーザーによって創出された質的調査の方法論である 2) ここでは, ある概念を明らかにするのに, その概念に内包するカテゴリー, あるいはクラスを抽出し, それぞれのカテゴリーの特性を構造的側面やプロセス的側面などから階層化, 関連づけを行いそこから仮説を導き出し, 最終的に理論化していくというものであるここでは思弁的な方法ではなく, データ収集とデー * 茨城大学教育学部情報教育研究室 ( 水戸市文京 2-1-1; Laboratory of Information Education, College of Education, Ibaraki University, Mito Japan). * * 茨城大学教育学部情報文化課程 ( 水戸市文京 2-1-1; Under Graduate, Course of Information Culture, College of Education, Ibaraki University, Mito Japan).

3 426 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) タ分析によって関連しあって明らかにしていくことが特徴的でもある 3) 2 なぜ GTA なのかこの GTA を上述の教員間の ICT 利用能力の両極化解決に用いるのはなぜかひとつには, 教師の多くの業務をこのテーマと関係させて業務の要素を抽出し, 階層化することで何が必要で何が足りないのかを明らかにするためであるふたつには, 教員の個人的能力を全体としての学校組織の中でどう位置づけ, どう解決していくのかを明らかにするためである GTA はすでに複雑な事象の問題解決に成果を上げていると言われるが ( 例えばアメリカにおける看護学の例 4) ), 日本の学校におけるこの分野での応用は執筆者の管見では皆無に近い過去から繰り返される教員の ICT 能力の調査と研修の強化の繰り返しというパターンではなかなか根本的な問題解決には至らず, 本 GTA をひとつの解決策として提案する 3 GTA による実践化の概要 GTA によって問題の根本的な解決を試みるには, 信頼に足るある一定程度のデータ量とさまざまな分析手順が必要になる本研究では, 分析結果の信頼性よりはとりあえず限られたデータ量に基づいて実践化の手順を確立することを優先することとし, 今後の実現可能性を示すことを主目的とした特に本研究で重視した手順は以下の通りである教員のデジタルデバイドを生み出す要因の予測と要素の抽出抽出した要素のカテゴリー化関係する要素ないしカテゴリー間のリンク全体構造のモデル化以下では, 上述の手順による実践過程について述べることとする Ⅱ 教員のデジタルデバイドとグラウンデッドセオリー 1 教員のデジタルデバイドを取り巻く要因教員のデジタルデバイドを GTA を用いて調査するにあたって, 教員のデジタルデバイドの現状を知る必要がある今回のモデルケースにおいては教員のデジタルデバイドの現状を調査する前段階として, 教員のデジタルデバイドを筆者側で想定したこの際, 使用した方法はブレインストーミングである次段階としてブレインストーミングを用いて考え出した要素の所属するカテゴリーを創造した今回は, 要素を 4 つのカテゴリーに分類した私たちが教員のデジタルデバイドを作り出している可能性があると考えた要素は以下の通りである ( 表 Ⅱ -1 ~4)

4 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 427 これらの要素をカテゴリーのもと, 筆者たちで因果関係や順序に従い構造を想定した表 Ⅱ -4 の個人プロフィールを例としてあげると, 性別や年齢といった前提条件にあたる要素が得意意識に影響を与えているなどといった体系化を行ったこの仮の構造をモデルとして次段階にあたる教員のデジタルデバイドの調査へと移行した 2 教員のデジタルデバイドの現状を調べる教員のデジタルデバイドを作り出す構造を想定したので, その構造に基づきデジタルデバイドの現状の調査を行った GTA において, 対象集団における調査の方法はインタビューなどが選択されうるが, 今回はアンケートを実施し, 現役高等学校教員, 中学校教員, 小学校教員, 特別支援学校教員を含む合計 28 名を対象に調査を行った実際の科学的な調査をする際は, 複数の調査方法を用いそれぞれの方法における特色を踏まえたうえで考察を行うことと, 調査対象の絶対数を増やすことでより精緻で正確な研究結果を得ることができるだろうアンケートの作成に当たっては, ブレインストーミングで想定した要素が, デジタルデバイドの要因となっているかを知ることとデジタルデバイドの現状を見極めるという 2 つの目的があるよって, アンケートの回答方法も要素の性質にあわせ, それぞれの項目に対しイエス / ノーの 2 択方式, 記入方式, 選択方式, 能力を 1 ~ 5 段階に分ける段階方式などから適切なものを使用したアンケートの各項目と回答方式については表 Ⅱ -5,6 の通りである

5 428 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 3 調査の集計表 Ⅱ -5,6 のアンケートの結果を集計した集計は表計算ソフトを用い行った表計算ソフトを使うことの利点としては,GTA において膨大な情報を扱うことになりがちだがこのようなソフトを使うことによって, 特定のデータに基づきほかの全データの並び替えや関連性の発見が容易となることが挙げられるだろう集計結果については表 Ⅱ -7,8 の通りである集計の際は選択問題と, はいいいえをはじめとする 2 択問題を中心に一つの表にまとめている選択問題の表記についてはパソコンを選択していた場合, パのように選択したものの頭文字のみを表記しているものと選択肢そのものの表記があるこれらの関連については今回は 1 ~ 28 の無作為につけた番号を用いることで管理している 4 教員のデジタルデバイドに関する分析教員のデジタルデバイドを作り出す要因や環境を発見するために, このアンケートの各データの関連付けを行った方法に関しては, クロス集計を行ったこれは複数の質問項目の内容をかけあわせ比較する方法であり, それぞれの要素の関連の仕方を調べることができるクロス集計の結果は表 Ⅱ -9 の通りである表 Ⅱ -9 は個人プロフィールカテゴリーの項目 2 番年齢と 4 番 ICT 利用を得意と感じるか, 不得意と感じるか, プロフィールカテゴリーの項目 1 番の PC 所有歴の 3 項目に関するクロス集計である表 Ⅱ -9 中にある調査番号とは, アンケート集計の表中にあった調査

6 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 429

7 430 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) を行った人物へつけた無作為の番号のことである年齢と PC 所有歴の項目から算出した PC を所持した年齢 ( 上記表では差の項目 ) が低いほど左に表示されている差の項目と得意不得意の項目を比較している結果は 10 代から PC を所持している人物で得意 ( アンケート中ではと表記 ) と回答した割合は 80.0%,20 代は 86.7% と得意と感じている割合が大半を占めていることに対し, 30 代で所持した人の中で得意と回答した人は 25%,40 代は 33.3% と得意と感じる割合が極めて落ち込んだこのことから,PC を所有し始める年齢と ICT を利用することへの得意意識不得意意識との間には因果関係があることが考えられる表 Ⅱ -10 は個人プロフィールカテゴリーの項目 4 番の ICT 利用への得意意識とプライベートカテゴリーの 4 番のネットワークコミュニケーションとの間のクロス集計であるこの二つの項目を見ると, 得意意識とネットワークコミュニケーションの経験の有無の結果が似通っていることがわかる ICT の利用が得意と感じていて, さらにネットワークコミュニケーションを行ったことがあると回答した割合にして 78.9% であったことに対して,ICT の利用を不得意に感じている中でネットワークコミュニケーションを行った経験のある割合は 22.2% にとどまったこの 2 つにも因果関係が存在する可能性があるといえるまた, この 2 項目の場合, ネットワークコミュニケーションを行ったこと得意意識を生み出すことへ作用しているのか, 得意意識がネットワークコミュニケーションを行うという行動をもたらすのか, インタビューなどを通してさらなる展開をさせていくことも可能だろう表 Ⅱ -11 中のパソコンスキルカテゴリー 2 番情報機器の所有に関する回答のパはパソコン, スはスマートフォン, ガはガラパゴスケータイ, タはタブレット機器の略であるこのクロス集計はネットワークコミュニケーション体験と情報機器の所持内容を比較したものであるクロス集計の比率を詳しく説明した図 Ⅱ -1, 図 Ⅱ -2 からもわかる通り, ネットワークコミュニケーション経験の有無と, 情報機器の所有, 特に携帯端末の種類において関係が見られたまた, ネットワークコミュ

8 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 431 ニケーションの項目はパソコンスキルカテゴリー 3 番の 1 日あたりの情報機器に触れている時間の項目においても関係が見られたネットワークコミュニケーションの経験があると回答した集団の 1 日あたりの平均情報機器使用時間は 3.23 時間であったことに対して, ネットワークコミュニケーションの経験がないと回答した集団の平均時間は 2.70 時間ともう一方の集団に対してやや少ない結果となっているここにも因果関係が成立する可能性があるといえるだろう表 Ⅱ -12 は個人プロフィールカテゴリー 2 番年齢とパソコンスキルカテゴリー 2 番の情報機器の所有についての比較であり, 図 Ⅱ -3 は表 Ⅱ -12 のデータを折れ線グラフとして視覚化したものであるこの比較から年齢ごとの所有機器に偏りが存在する可能性が示されている特に, スマートフォンとガラパゴスケータイの所有率はそれぞれの 30 代,40 代,50 代ごとに推移が見られる表 Ⅱ -13 は個人プロフィールカテゴリー 8 番の所属学部を文系理系の 2 種類に分け, その 2 種類と使用 OS の分布について比較したものである図 Ⅱ -4 は表 Ⅱ -13 の結果を図示している結果, 理系は比較的旧型の OS が多く分布したことに対し, 文系は新型の OS の方に多く分布した

9 432 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 5 教員のデジタルデバイドの構造クロス集計と要素の関連性を組み合わせ, 構造化したのが図 Ⅱ -5 である教員のデジタルデバイドを取り巻く 4 つのカテゴリーとその中にある要素, さらにそれぞれのカテゴリーを越え影響を及ぼしあっている項目がまとめられている今回の調査研究は大規模なものではなく,GTA による科学的な分析としては成立しうるものではないが, 上記のように問題を取り巻く要素を分析し, さらには具体的な発見を見出すまでの展開する可能性があるといえるだろう

10 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 433 Ⅲ 学生のデジタルデバイドへのアプローチ前章では, 教員のデジタルデバイドに関して,ICT スキルの質的研究を行った次の段階として, 我々は学生を対象に, 教員の場合と同じく GTA 適用手順を当てはめて, 学生のデジタルデバイドを取り巻く要素の構造について考察した基本となる手順は変わらず, 前回のブレインストーミングによって挙がった教員のデジタルデバイドをとりまく要素の中から, 学生にも共通する点を抽出し, その抽出した要素を今回は 3 つのグループ ( 個人プロフィールプライベート具体的な ICT 利用 ) に分類した次に, それらの要素から関連する質問項目を新たに練り直し, 学生を対象としたアンケート ( ICT 利用に関する調査 ) を制作, 実施を行った対象は茨城大学の学生 58 名である次にアンケートの結果を単純集計し, 学生の ICT 利用に関する傾向を分析した後, それぞれの質問項目からクロス集計を行い, 上に記述した 3 つのグループの内部, また他のグループの要素との関連付けを行い, 構造表を作成した以下で学生用のアンケート項目, アンケート集計結果, クロス集計結果, 構造表をグラフや図を交えながら説明していくことにするあくまでこの研究は GTA の適用手順に当てはめた実験的なものである 1 学生用アンケート項目の一覧学生を対象に行ったアンケートの項目は以下のとおりである

11 434 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 教員を対象としたアンケートとの変更点として, 学校での立場に関する質問項目を削り, 一部の質問を個人プロフィールに吸収したまた, パソコン等のスキルの質問項目から一部を抽出し, 具体的な ICT 利用として新たに作り直した 2 アンケート集計結果アンケートの集計方法は教員を対象としたアンケートの場合と同じ方法で行った集計結果を以下にグラフで表した 1) 個人プロフィール

12 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 435 2) プライベートにおける ICT 利用 3) 具体的な ICT 利用

13 436 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014)

14 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心にクロス集計 2 アンケート集計結果で得た集計結果をそれぞれ 1 対 1 で比較し, 共通する, あるいは結びつきの強い質問項目があるかどうかを検証するクロス集計を行ったその結果を元に,3 つのグループに分類された要素同士の関連付けを行い, 学生のデジタルデバイドを取り巻く要因の構造表を作成した今回のクロス集計によって, 結びつきが強いと考えられる質問項目 ( 要素 ) が 10 組見受けられたそれを以下に解説を含めて記したなお,2の集計結果と対応している Ⅰ - 2. 年齢 Ⅱ -1. パソコンの所有今回, アンケートの対象者は 18 ~ 21 歳であったため,18 19 歳,20 21 歳に分けてパソコンの平均所有年数を計算した (1ヵ月年とする ) その結果,18 19 歳のパソコンの平均所有年数は 1.7 年 ( 約 1 年と 9 ヶ月 ),20 21 歳は 3.5 年 ( 約 3 年と 6 ヶ月 ) となった年齢によってパソコンの所有年数に違いが出ることから, 上二つの要素は関連性があると言える Ⅰ - 2. 年齢 Ⅲ -8. 使用している OS 年齢別に使用している OS を比較した結果, 年齢によってそれぞれの使用 OS に変化が表れた ( 図 Ⅲ -22 参照 ) このことから, 二つの要素は関連性があるといえる Ⅰ - 3. ICT 利用への得意不得意意識 Ⅱ -1. パソコンの所有 Ⅰ - 3. ICT 利用への得意不得意意識 Ⅲ -3. 一日あたりの情報機器に触れている時間 Ⅰ - 3. ICT 利用への得意不得意意識 Ⅲ -4. 検索エンジンの理解 (PC の利用詳細 ) Ⅰ - 3. ICT 利用への得意不得意意識 Ⅲ -5. ICT に関する用語の理解 (PC の利用詳細 ) 上記 4 つの組を,ICT 利用の得意不得意を基準に, 図 23 にまとめた左からそれぞれ, パソコンの平均所有年数一日あたりの情報機器に触れている平均時間検索エンジンに対して理解力を点数化した平均 ( すごく思うが 5, まあまあ思うが 4, どちらとも言えないが 3, あまり思わないが 4, まったく思わないが1とする). ICT に関する用語の理解力を点数化した平均 ( 検索エンジンの理解力の点数化と同じ方法 ) を表しているいずれにおいても, 得意な場合は数値が高く, 不得意な場合の数値が低いことから, 上記 4 つの要素は各々関連性が高いと言える

15 438 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) Ⅰ - 3. ICT 利用への得意不得意意識 Ⅲ -6. 情報機器のエラーの対処方法 (PC の利用詳細 ) ICT 利用が得意と答えた人と, 不得意と答えた人に分けて, それぞれの情報機器のエラーの対処方法を知っている人の割合を調べた結果, 得意かつエラー対処方法を知っている人は 57.9%, 不得意かつエラー対処方法を知っている人は 12.8% であるという結果が出た得意か不得意かによって, エラー対処に対する知識の違いがあることから, 上記の二つの要素は関連性があると言える Ⅰ - 4. ICT 利用において恩恵を受けたか Ⅲ -3. 一日あたりの情報 ( 電子 ) 機器に触れている時間 Ⅰ - 5. ICT 利用において損失を被ったか Ⅲ -3. 一日あたりの情報 ( 電子 ) 機器に触れている時間 ICT 利用においての恩恵損失の有無と, 一日あたりの情報機器に触れている時間の集計データを照らし合わせたところ, 図 Ⅲ -25 の通り, 情報機器に触れている時間の平均が変わるという結果になった恩恵損失がある場合とない場合とで, 情報機器に触れている時間が上下することから, 上記の二つの要素は関連性があると言える

16 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 439 Ⅱ -1. パソコンの所有 Ⅲ -8. 使用している OS 今回, アンケートの対象者となった, 学生 58 名のうち,23 名が windows8 を使用していたため, windows8 を使用している学生と, それ以外の OS を使用する学生それぞれのパソコン所持年数の平均を照らし合わせたその結果,windows8 を使用している学生のパソコン平均所持年数は約 1.8 年 (1 年 10 ヶ月 ), それ以外の OS を使用している学生の平均所持年数は約 4 年となった使用している OS によって, パソコン平均所有年数が異なることから, 上記二つの要素は関連性が高いと言える 4. 構造表 3. クロス集計において, 関連性が高いと考えられた要素同士を線で結んでいった結果が, 図 Ⅲ -26 の学生のデジタルデバイドを生み出す要因の構造表である教員のデジタルデバイドに関する構造表との比較は, 次の章で行う Ⅳ 教員と学生のデジタルデバイド比較 1 教員と学生の構造表今までは教員と学生のデジタルデバイドについて個別に見てきたが, ここからはこの 2 つを比較していくことにする教員と学生の構造表を合わせたものは, 図 Ⅳ- 1 の通りである

440 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) この構造表は, アンケートの同じ質問項目で, 教員と学生の回答の割合が大幅に異なっているところや, クロス集計をした結果, 教員にも学生にも見られた共通点同士を繋げている以下ではこの構造表の関係性をもとに, 教員と学生を比較していくただし,

情報機器の所有率と使用アプリ情報機器の所有について質問したところ, 特にスマートフォンとガラパゴスケータイの所有率に大幅な違いが見られたスマートフォンの所有率は, 教員は 42.9%, 学生は 86.2% で, 学生の方が約 2 倍の割合でスマートフォンを所有していることが分かるガラパゴスケータイの所有率は, 教員が 42.

9% であり, 教員にとってガラパゴスケータイはまだ主流であるのに対し, 学生にはほとんど使用されていないことが分かる ( 図 Ⅳ- 2) また, スマートフォン, タブレットを使用している人に, どのようなアプリを使用していますかという質問をしたところ, 表 Ⅳ- 1 のような結果が出た大きく差が見られたのが

17 440 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) この構造表は, アンケートの同じ質問項目で, 教員と学生の回答の割合が大幅に異なっているところや, クロス集計をした結果, 教員にも学生にも見られた共通点同士を繋げている以下ではこの構造表の関係性をもとに, 教員と学生を比較していくただし, 教員のアンケートの回答者は 28 名, 学生は 58 名とかなり少なく, データの質に問題があると思われるよって, 以下で述べる研究結果や考察は, 仮説に留まるものである点に留意する必要があるこの研究は, あくまで GTA を用いた研究を, 実例を示すことによってより具体的に論じることが目的である 2 情報機器の所有率と使用アプリ情報機器の所有について質問したところ, 特にスマートフォンとガラパゴスケータイの所有率に大幅な違いが見られたスマートフォンの所有率は, 教員は 42.9%, 学生は 86.2% で, 学生の方が約 2 倍の割合でスマートフォンを所有していることが分かるガラパゴスケータイの所有率は, 教員が 42.9%, 学生が 6.9% であり, 教員にとってガラパゴスケータイはまだ主流であるのに対し, 学生にはほとんど使用されていないことが分かる ( 図 Ⅳ- 2) また, スマートフォン, タブレットを使用している人に, どのようなアプリを使用していますかという質問をしたところ, 表 Ⅳ- 1 のような結果が出た大きく差が見られたのが LINE,Twitter, ゲーム, 天気である特に LINE は, 教員が 28.6% であるのに対し, 学生は 100% であるここでもう 1 つ注目したいのは, メールの使用率である教員は 100%, 学生は 90.7% と大幅な差は見られないが, メールと LINE を比べてみると, 連絡の手段として学生はメールよりも LINE を使用していることになる現時点ではその差は小さいが, 若い世代の間で LINE がメールにとって変えられる日がいつか来るであろう Twitter も教員が 21.4% で学生が 81.5%, ゲームは教員が 57.1%, 学生が 83.3% と, 学生の使用率が大幅に高くなっているこれは暇つぶしなど, 娯楽をアプリで楽しむのが教員よりも学生の方が多いということだろう

18 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 441 天気は, 教員 57.1% に対し学生 75.9% と, やはり学生の方が使用の割合は高くなっている理由として考えられるのは, おそらく学生は, 一人暮らしの場合は家にテレビがない, 新聞を取っていないことや, 学校やアルバイト等でテレビを見る機会が減り, ニュースで天気予報を確認しないために, アプリで天気を確認しているのではないかと考えられる

19 442 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) これらのことから, 学生の多くがスマートフォンを持っているのは, 上記に挙げたようなアプリがなければ不便だからということが言えるだろう逆に, 教員にとっては学生ほどアプリの必要性が少ないために, ガラパゴスケータイとスマートフォンの所持率がほとんど変わらないのだろうと思われる 3 ICT の得意不得意を決める要因教員と学生のクロス集計を比較したところ,ICT の得意不得意に関わる項目に共通点が見られた 1 つ目はエラーの対処に関する質問,2 つ目は検索エンジンに関する質問,3 つ目は用語の意味の理解についての質問であるまず, ICT を使うことは得意に感じるか, 不得意に感じるかという質問に対して, 得意と感じる割合が, 教員では 67.9%, 学生では 32.8%, 不得意と感じる割合は, 教員では 28.6%, 学生では 62.1% であり, 教員の方が ICT 使用を得意と感じるという結果が出たまた, 情報機器を使用していてエラーが発生した場合, その対処法を知っていますかという質問では, はいと答えた割合は教員では 64.3%, 学生では 27.6% で, いいえと答えた割合では教員は 28.6%, 学生は 67.2% であったこの 2 つの質問から, 情報機器の操作に関しては, 教員の方が得意であるという結果が得られたその理由として, これはあくまで仮説だが, 教員の方が情報機器の使用年数が学生に比べて長く, また, 仕事等で様々な機能を使う機会が多いからではないかと思われる表 Ⅳ- 3 の通り, 教員においても学生においても,ICT の使用が得意であると回答している人はエラーの対処法も知っており, 不得意と回答している人はエラーの対処法は分からないという相関関係が見られたまた, あなたは, 検索エンジンについてきちんと理解していると思いますかという質問と用語の意味 (cookie や OS など ) について理解できていると思いますかという質問をより理解できて

20 本田ほか : 教員の ICT スキル向上について GTA を中心に 443 いる方を 5, 理解できていない方を 1 とした,5 段階評価で聞いたところ,ICT が得意と回答した人の方が不得意と回答した人よりも平均の数値が高いという結果が出た ( 表 Ⅳ- 4) 以上のことから,ICT の使用を得意と感じるか不得意と感じるか, その決め手として, エラーの対処法を知っているか否か, 検索エンジンの理解, 用語の理解が大きく関わっていると言えるだろうおわりに以上,GTA に基づいた教師と学生とのデータの比較を行った本論冒頭でも述べたように, 本研究は限られたデータ量による GTA 実践化の手順の確立を優先することであり, 分析結果の信頼性よりは今後の実現可能性を示すことを主目的としたものであるしかし, 最終的に本論図 Ⅳ- 1 構造表 ( 教員 + 学生 ) で示したように, 下記のような GTA 実践化の一定の手順の有効性については示すことができたと考える教員のデジタルデバイドを生み出す要因の予測と要素の抽出抽出した要素のカテゴリー化関係する要素ないしカテゴリー間のリンク全体構造のモデル化しかし,GTA 実践化の手順はまだ多くのものがあり, それらを同様の方法で明らかにしていくのが今後の課題である以下では, 今後の手順の見通しについてまとめておくことに留め, 具体化については今後の課題としたい作業分析あるタイムスパンでの時系列データの収集と集計

21 444 茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 行為者 = 教師の行動分析経験, 知識, 動機等以上を関係づけて現状分析ギャップ解消モデルの構築問題点の抽出, コーチングの仕組み, 教授カリキュラムマップの作成外部評価行政, 研究者, 保護者等実施実施報告と比較分析結果の活用半標準化熟練者のパラダイムモデル構築共有注 1) icsfiles/afieldfile/2013/09/17/ _02.pdf. 2) 才木クレイグヒル滋子実践グラウンデッドセオリーアプローチ, 新曜社, ) grounded.html 4) キャシーシャーマズ著, 抱井尚子末田清子監訳グラウンデッドセオリーの構築社会構成主義からの挑戦, ナカニシヤ出版,2011.

スマホ利用によるコミュニケーションの変容 ( 上 ) SNS ( 概要 ) SNS , LINE 90 SNS SNS LINE 2011 SNS LINE LINE 2 SNS はじめに

スマホ利用によるコミュニケーションの変容 ( 上 ) SNS ( 概要 ) SNS , LINE 90 SNS SNS LINE 2011 SNS LINE LINE 2 SNS はじめに ROSE リポジトリいばらき ( 茨城大学学術情報リポジトリ ) Title スマホ利用による若者のコミュニケーションの変容 ( 上 ) : SNS は若者の感性を変えたのか Author(s) 村上, 信夫 Citation 茨城大学人文社会科学部紀要. 人文コミュニケーション学論集, 2: 145-167 Issue Date 2018-03 URL http://hdl.handle.net/10109/13523

茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 教員の ICT スキル向上について グラウンデッド セオリー アプローチを中心に 本田敏明 * 小野なつみ ** 小林朋可 ** 二田隆寛 ** 前田健人 ** (2014 年 8 月 8 日受理 ) A Study of

茨城大学教育学部紀要 ( 教育総合 ) 増刊号 (2014) 教員の ICT スキル向上についてグラウンデッドセオリーアプローチを中心に本田敏明 * 小野なつみ小林朋可二田隆寛前田健人 (2014 年 8 月 8 日受理 ) A Study of