『英語教育ブログ』みんなで書けば怖くない!第4回「英語教育この1冊」

英語教育2.0 anfieldroadさんの企画、『英語教育ブログ』みんなで書けば怖くない!第4回「英語教育、この1冊」に参加したいと思います。先日twitterでも活発なやり取りがされていてとても興味深かったのですが、今回ブログの投稿として色々な英語教育関係者のまとまった意見が聞けること、とても楽しみにしています。僭越ながら僕も参加させて頂きます。

さて、英語教育、SLAにおいて僕の知っている限りでも面白い本、刺激的な本はたくさんありますが、今回はあえて現場の教師という視点から「この一冊」を選ばせてもらいました。(研究面に関してはきっと他の先生方が面白い本を推薦してくださるはずです。)僕が推す「この一冊」は

田中武夫・田中知聡(2009)『英語教師のための発問テクニックー英語授業を活性化するリーディング指導ー』

です。山梨大学の田中武夫先生が発問についてまとめられた本です。この本を推薦する理由はいくつかありますが、一番の理由は、この本が「教材研究の方法」を解説している本であるからということです。タイトルには『発問テクニック』と銘打っており、発問を行う理由、発問の考え方、発問を中心とした授業展開が解説されていますが、それらの背景を良く読んでみると、「教材研究は文法・語彙の予習だけで終わっていてはもったいない」という提案がされていることが分かります。

例えば、教材研究をする際に、文法の予習をする、語彙をチェックする、意外にどのような観点から教材研究をするでしょうか。普段お忙しい先生だと、「次の授業は最初に○○をして、次に××をして、最後に△△をしよう、時間的にもこのくらいが妥当だろう」というレベルでの教材研究(研究と呼べるかどうかは定かではありません。むしろ「授業の準備」というほうが適切でしょうか)をされる方もいらっしゃるようです(現任校にという意味ではありません。ただ、今まで色々なところで教えてきましたし、様々な英語の先生方と交流させて頂きましたが、その中には上記のような方もいらっしゃったということです)。「ベテランの味」なのかもしれませんが、もう少し腰を据えて教材と向き合いたい、授業と向き合いたいと考えたとき、この本は教材研究の一つの枠組みを示してくれると思います。

僕の地元では「意見・考え」を問う発問を中心とした授業の研究会があり、若手の先生も多く参加されていますが(という僕もまだ「若手」の一人です)、彼らと話していると「この単元でどうやって意見考えを聞けばいいの?」という声をよく聞きます。そのような声を研究会であげると、ベテランの先生方から「教科書を読み込みなさい」という答えをよくいただきました。当時は、文字通り教科書を何回も読んでみたものですが、よい発問が浮かんできませんでした。何が足りないのかなと考えていたのですが、『発問テクニック』を読んで教材の「見方」というか、どのような視点をもって教材を読み込んで分析していくべきかが理解でき、教材を読み込むということがどのようなことかを理解できたように思えます。

この本では教材を解釈する視点として、文法面、語彙面を除いて少なくとも6点提案されています。その6点が何かと言うことは本書を読んでいただくことにしましょう。僕は今までこの6点すべてを念頭において教材研究をしていたと胸をはって言える自信は全くありません。そういった意味ではまだ若い(?)時期にこの本に出会えて、英語教師としてとても幸せだったと思っています。現在はこの方法で教材を分析してから狙いを考えて、授業で取り扱う一つ一つの活動を考えるようにしています。全てが成功しているとはもちろん言えませんが、毎回授業で学習者がどのような反応をするかな、と授業が楽しみになってきているように感じます。

本書は現在英語教育に携わっている先生方みなさんにお勧めなのですが、特にお勧めする層としては、以下の方です。
① 新採用、または経験の浅い英語の先生
② 教育実習を控えた大学生、大学院生
③ これまでの文法・語彙解説一辺倒の授業を変えたいと考えている先生方

特に20代の英語教師の方にはぜひ読んでいただきたいと思います。いわゆる実践本にありがちな「派手な技」はありません。しかしながら、この本を読んで実践することで着実に「授業の基礎」「教材研究の基礎」を身につけられるように思います。

 

Rで一元配置分散分析(対応あり)

Rで繰り返しありの分散分析を行う方法。備忘録

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参加者  プリテスト  ポストテスト1  ポストテスト2

参加者1    80     70          60
参加者2    30     40          50
参加者3    45     60           73
参加者4    77      89         20
参加者5    60     55          43

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仮にエクセルで上記のようなデータを作成したとします。エクセルでデータを整理した後にどのようにRで処理をしていくかをまとめます。

① エクセルのデータをcsv形式で保存(仮にdata.csvとします)(注意1参照)
② Rの作業ディレクトリに①を保存(注意2参照)
③ Rを開く

Rを開いた後は以下の手順でANOVAを実行します。

① csvデータをRに読み込む
② 各項目(プリテスト, ポストテスト1, ポストテスト2)のデータを取り出す。
③ 参加者のデータを取り出す
④ テスト結果をまとめる
⑤ 参加者データをまとめる
⑥ ANOVAを実行
⑦ 必要があれば多重比較を行う

では打ち込んでいきましょう。

#①文字列「データ」にcsvデータを読み込む

データ<-read.csv(“data.csv”,header=TRUE)

#[確認]データと打ち込むと以下のような出力が得られるはずです。

データ

参加者  プリテスト  ポストテスト1  ポストテスト2

参加者1    80     70          60
参加者2    30     40          50
参加者3    45     60           73
参加者4    77      89         20
参加者5    60     55          43

#②文字列「プリテスト」にcsv上のプリテストのデータを読み込む

プリテスト<-データ$プリテスト

#②文字列「ポストテスト1」にcsv上のポストテスト1のデータを読み込む

ポストテスト1<-データ$ポストテスト1

#②文字列「ポストテスト2」にcsv上のポストテスト2のデータを読み込む

ポストテスト2<-データ$ポストテスト2

#③文字列「参加者」にcsv上の参加者を読み込む

参加者<-データ$参加者

#②と③が終わったらデータが入っているか確認してみましょう。

#④テストデータを一つにまとめます。

テストデータ<-c(プリテスト,ポストテスト1,ポストテスト2)
種類<-factor(c(rep(“プリテスト”,5),rep(“ポストテスト1”,5),rep(“ポストテスト2”,5)))

#⑤参加者データをまとめます。

参加者データ<-factor(rep(参加者,3))

#rep(“プリテスト”,5)の5はプリテストのデータの数が5個ありますから、5になります(参加者1〜参加者5までのデータの個数ですから、5になりますね)。100個あれば100になります。また、参加者データの中のrep(参加者,3)の3は項目数を指すと思ってもらって多分差し支えないです。項目は「プリテスト」「ポストテスト1」「ポストテスト2」の3つがありますから、3になります。これに仮に「ポストテスト3」が加わればrep(参加者,4)になります。

#⑥繰り返しありのANOVAを実行

summary(aov(テストデータ~種類+参加者データ))

#以下のような結果が返されます。

Df  Sum Sq  Mean Sq   F value   Pr(>F)

種類      2  481.6   240.80    0.6055   0.5690
参加者データ  4  1521.1     380.27    0.9561   0.4806
Residuals      8  3181.7    397.72

#⑦有意差が見られた場合、多重比較を実行します。仮にt-test with bonferroniを実行するときは

pairwise.t.test(テストデータ,種類,p.adjust.method=”bonferroni”,paired=TRUE)

でデータが得られます。(このデータでは有意差は見られないのでt検定は行いません)

注意①
Rでは、参加者の中に同じ参加者がいると同じ被験者とみなしてしまう傾向があるようです。以下の表を見てください。

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参加者  プリテスト  ポストテスト1  ポストテスト2

太郎   80     70          60
次郎    30     40          50
花子    45     60           73
太郎   77      89         20
一郎   60     55          43

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仮に一人目の太郎さんと四人目の太郎さんは違う人だと仮定します。被験者数は5になりますね。しかし、上の⑤の参加者をまとめる段階でそのまま上の手順でデータをまとめてしまうと、一人目の太郎さんと四人目の太郎さんを同じ太郎さんと認識してしまい、被験者数が4と認識されてしまいます。

このような間違いを防ぐためには、あらかじめ被験者の名前を変更しておく必要があります。無難な方法は

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参加者  プリテスト  ポストテスト1  ポストテスト2

参加者1    80     70          60
参加者2    30     40          50
参加者3    45     60           73
参加者4    77      89         20
参加者5    60     55          43

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のように、参加者1、参加者2….としておくとデータの重複は起こらないので大丈夫だと思います。

注意②
Macのエクセルでcsvデータを使用した場合、そのままRに読み込むと、

<94>팱<8e><31>に不正なマルチバイト文字があります

のようなエラーが返されます。そのため、こちらにあるような手法でcsvデータのエンコードを修正する必要があります。

上記の方法はANOVAを行う一つの手順に過ぎません。他にもRを使って様々な方法で分散分析を行うことができると思います。また、以上の内容は、以下の参考文献を参考にしましたが、手順の正当性、正確性については責任を持てませんので、自己責任で使用をお願いします。「こんな手順で分散分析ができるのか」くらいの参考程度にとどめておいてください。

参考文献

山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎(2008)『Rによるやさしい統計学』東京:オーム社

外部データ読み込み時に起こる、マルチ文字エラーの対処

備忘録。

エクセルで作成したcsvファイルを統計ソフトRで読み込む際に、「不正なマルチバイト文字があります」と出ることがあります。他のケースはわかりませんが、僕の今回のケースはテキストのエンコーディングが原因だったようです。excel for Mac 2008 でcsvファイルを作成すると、どうやらShift_JIS形式で保存されるようで、これがRでデータを取り込もうとする際にネックとなっているようでした。

対処法は以下のように行いました。まず、一度エクセルでcsvファイルを作成したあと、そのファイルをテキストエディタで開きます。僕はmiを使用しましたが、エンコーディング形式を変換できればなんでも良いと思われます。そして、エンコーディング形式をUTF-8に変換して保存し直しました。その後、Rに取り込むのに、read.csv()コマンドを入力すると無事取り込まれました。

久しぶりのRですが、まだ問題を抱えているので今日は長い夜になりそうです。