コーチング心理学における メソッド開発の試み シナリオ ( 質問票 G FAQ) のツール作成と検証を通して 東北心理学会 2010/09/12 発表 東北大学大学院徳吉陽河
的 コーチング心理学 ( 主に認知行動コーチング ) の 標準化された質問票 (G FAQ) の作成し, コーチング心理学へのメソッドとして活用することを目的 認知行動科学, 学習理論など学術に基づいたシナリオ 手順書を作成する必要がある とくに, セルフ コーチング や 半構造化面接 による対面式コーチングにて, 必要最低限のクライエントに質問する事項を選定し, 標準化されたマニュアル を作成することが目的となる
コーチング心理学のマニュアル作成 G FAQ:Goal Free Answer Question 認知行動コーチングに基づく理論を応用したマニュアル ツールを作成 両方に利用が可能なツールとして開発と検証を行う セルフ コーチング ( 自己記入式質問票のツール ) 半構造化面接における質問票 ( 対面式調査票 )
法 質問紙調査法 ( 大学の講義にてアンケート調査を実施 ) 自己記入の セルフ コーチング形式 調査対象者 東北地方の大学生 270 名 ( 男性 153 名, 女性 117 名 ) 平均年齢 19.6 歳,SD=3.96
調査内容 1G FAQ: 目標の自由回答形式質問票 自由回答形式による質問 ( 今回の開発と検証 ) 2The Decision Evaluation Scales 日本語版 (e.g.,stalmeier PFM, Roosmalen MS, 2005) 意思決定に関する尺度 意思決定の満足感 など 3PANAS PANAS(Watson Watson,Clark and Tellegen, 1985) 感情評定尺度 ポジティブな情動 (PA) とネガティブな情動 (NA) 4G BESTs: 目標行動スキル尺度 : 目標行動スキル尺度 ( 徳吉, 徳吉,2010) 目標設定 行動に関するスキル 達成動機尺度, 社会的スキル (KISS KISS 18 18) 尺度と正の相関関連が関連がある また, 抑うつとは負の相関関係にある
G FAQ : 目標の自由回答形式質問票 コーチング心理学の理論を利用して, 自由回答形式の質問票を作成 今回取り れた, コーチング 理学の理論として, 認知 動コーチングにおける領域の論理療法, 理性感情 動療法などで有名なアルバート エリスが提唱した ABC 理論をさらに拡張させた G-ABCDEF モデル (Palmer, 2007) さらに, 8. T(Time Limit) : 期限の設定, 3リスト法 をプラスした G-ABCDEF+T モデル 1. G (Goals): 標の設定 2. A (Activating event): 機会となる出来事 3. B(Beliefs Beliefs): 信念 思い込み 4. C(Consequences Consequences): 結果としての状況 5. D(Disputation Disputation): 反論できること 6. E(Effective Effective new approach): 効果的な新しい 法 (+3 リスト法 ) 7. F(Future Future focus): 未来への焦点づけ +8. T (Time Limit) : 期限
G FAQ: 質問リスト 1. これから 挑戦してみたいこと やってみたいこと やってみたいこと などの などの 標 標 を教えてください 2. 上記の 標 について, 現在, 達成を妨げている 出来事 要因 出来事 要因 は何ですか 3. 上記の 標 について, 達成を妨げている 出来事 要因 について, どのように考えていますか 4. 上記の 標 を達成できていない結果として, どんな 状況 になっていますか 5. 上記の 標 を達成できていない 結果 達成できていない 結果 に対して 反論 批判 できることは何ですか 6. 上記の 標 を達成するために思いつく, 新しくできそうな 法 は何ですか できれば,3つほど リストアップ してください 7. 上記の 標 を達成するために ( 新しい 法を うなど ), まず 何から はじめますか 8. 上記の 標 について, いつまでに達成したいですか
続き G-FAQ の数量化 ( ダミー変数の利 ) 回答欄に記 があれば,1 点 無回答, とくになし なし などは,0 点と換算し数量的に検証を った 記述回答欄の 記述 が多いほど, 標に向けての認知 意識, 具体性があると判断する 所 限界はあるものの客観的に数量化を い, 他の尺度との潜在的な関係性を把握することが可能 短所 情報量が落ちる ポジティブな反応か, 内容がより具体的であるかなど, 具体的な内容の情報は取得できない その他 : 回答欄に書かれた 葉, 標 (G) に関しては, 後, テキストマイニングで検証も検討を予定
結 果 数量化により,G-FAQをテスト理論に基づき, 平均点,SD,α 係数を算出した 平均点 5.3 点,(SD=3.1 SD=3.1), ),α 係数 =0.94 下位尺度得点に換算し, 他の尺度因 との関連性を確認し, 実証する ピアソンの積率相関分析ピアソンの積率相関分析 を実施した しかし, いくつか有意であるものの低い相関であった
相関分析 ( ピアソン積率相関係数,p 値 )
相関分析が低い理由として, 回答の分布に問題があると考えられる 上記のような分布では, 通常の相関分析を っても, 正しく推定されない可能性がある そのため, 分類して分析する必要がある
Shapiro-Wilk 検定 の実施 正規分布によるものかを確認するため 棄却されたため (p<0.01), 回答に偏りがあることが確認された そのため, 階層的クラスタ分析 (Ward 法 ) を い, デンドログラムなどから3つグループに分類した
階層的クラスタ分析 (Ward 法 ) デンドログラム
群 合計 男性 女性 クラスタ 1 59 41 18 クラスタ 2 142 69 73 クラスタ 3 69 43 26 クラスタの人数の比率クラスタの人数の比率 χ 2 検定では, 人数の比率に有意差が認められた (χ 2 =45.6, df=2, p<0.01) クラスタの男女差クラスタの男女差 フィッシャーの正確確率検定では, 有意差が認められた ( p= 0.013) 013)
クラスカル ウォリス検定の実施 3つのクラスターの特徴を把握するために, クラスカル ウォリス検定 ( ノンパラメトリック手法 ) の実施した さらに 多重比較 (Steel Dwass 法 ) によりクラスターの群間の差について検証した 正規分布でないため, ノンパラメトリック手法を利用している ( 通常の手法は, 分散分析に対応する ) 最終的な結果を図 1 に示す
図 1. 各尺度とG-FAQ のクラスタ平均
G FAQ FAQ ３のクラスターと各尺度の比較 ３のクラスターと各尺度の比較 第1クラスタ クラスタ やや意思決定不満 型 群 第2クラスタ クラスタ ポジティブな意思決定満 型 群 第3クラスタ クラスタ やや やや意思決定満 型 意思決定満 型 群 群
考 察 G-FAQ は,3 つのクラスター分類され, ポ ジティブな感情の状態では,G-FAQの得点( 記述数 ) の向上, その意思決定に関しての満 度を めることができ, 標 動スキルを向上させることができる可能性が 唆された 今回の調査から, G-FAQ はコーチング 理学 ( 認知 動コーチング ) での標準化されたシナリオ ( 調査票 ) として, 利 できると判断
今後の課題と目標 (1) 半構造化 接 ( 対 式 ) による検証 対面式コーチング, グループ アプローチでの検証 (2) 理学的実験による検証 例 : 認知心理学, 脳科学などの実験へ応用 (3) 具体的なテーマ設定時による検証 例 : 就職 ( キャリア ), ライフコースなどへの応用 (4) 情報ツール開発へ検討 例 : インターネット, モバイルコンテンツへの応用
G-FAQ ( 標の 由回答式質問票 ) 認知 動コーチング編 以下の質問に対して, コラムの中に, 自分の回答をお書きください この課題に関しては, 記入できるところのみ記述してください なお, 質問 2~8 については, 質問 1( 目標 ) を基準にしてお答えください 1. これから 挑戦してみたいこと, やってみたいこと などの 標 を教えてください 2. 上記の 標 について, 現在, 達成を妨げている 出来事 要因 は何ですか 3. 上記の 標 について, 達成を妨げている 出来事 要因 について, どのように考えていますか 4. 上記の 標 を達成できていない結果として, どんな 状況 になっていますか 5. 上記の 標 を達成できていない 結果 に対して 反論 批判 できることは何ですか 6. 上記の 標 を達成するために思いつく, 新しくできそうな 法 は何ですか できれば,3つほど リストアップ してください 7. 上記の 標 を達成するために ( 新しい 法を うなど ), まず 何から はじめますか 8. 上記の 標 について, いつまでに達成したいですか Copyright 徳吉陽河 hattoxx@gmail.com このツールのお問い合わせは, メール にてお願いします 教育 研究であれば, 由に利 できます 営利 的のセミナー 講演会での利 はお問い合わせください