学習理論と研究：学習の研究

理論と研究は、学習の研究に不可欠です。このセクションでは、理論の一般的な機能と、研究プロセスの重要な側面について説明します。

理論とは、ある現象を説明するために提供される、科学的に受け入れられる一連の原則です。理論は、環境観察を解釈するためのフレームワークを提供し、研究と教育の間の橋渡し役を務めます（Suppes, 1974）。研究結果は、理論に基づいて組織化され、体系的に関連付けることができます。理論がなければ、研究者や実務家はデータを結び付ける包括的なフレームワークを持たないため、研究結果は整理されていないデータの集まりと見なされる可能性があります。研究者が理論に直接結びつかないと思われる結果を得た場合でも、データを理解し、データが理論的予測を支持するかどうかを判断する必要があります。

理論は環境現象を反映し、経験的に検証できる仮説、つまり仮定を通じて新しい研究を生み出します。仮説はしばしば、「もしXをすれば、Yが起こるはずだ」というif-thenステートメントとして記述できます。ここで、XとYは、「学習の進捗を褒める」や「自己肯定感と達成度を高める」といった出来事である可能性があります。したがって、「学習の進捗を褒めると、進捗を褒められない生徒よりも自己肯定感と達成度が高くなるはずだ」という仮説を検証することができます。データによって仮説が支持されると、理論は強化されます。データが仮説を支持しない場合、理論の修正が必要になる場合があります。

研究者は、指針となる理論がほとんどない分野を探索することがよくあります。その場合、研究者は回答すべき研究目的または質問を作成します。研究者が仮説を検証しているか、質問を探索しているかに関わらず、研究条件を可能な限り正確に特定する必要があります。研究は理論開発の基礎を形成し、教育に重要な意味を持つため、次のセクションでは研究の種類と研究の実施プロセスについて検討します。

導入

研究条件を特定するために、誰が参加するのか？どこで研究を行うのか？どのような手順を用いるのか？評価される変数と結果は何か？といった質問に答える必要があります。

私たちは研究している現象を正確に定義しなければなりません。現象の概念的定義を提供し、また、それらを操作的にも、つまり現象を測定するために使用する操作、道具、および手順の観点から定義します。例えば、自己効力感（第4章で取り上げます）を、学習または課題遂行のための個人の知覚された能力として概念的に定義し、研究における自己効力感の評価方法（例えば、30項目の質問票のスコア）を特定することによって操作的に定義するかもしれません。研究する現象を操作的に定義することに加えて、従う手順についても正確でなければなりません。理想的には、記述を読んだ後、別の研究者が私たちの研究を再現できるように、条件を非常に正確に特定します。

学習を探求する研究では、さまざまな種類のパラダイム（モデル）が用いられます。以下の段落では、相関、実験、および質的パラダイムについて説明し、続いて実験室研究とフィールド研究についての議論を行います。

相関研究

相関研究は、変数間に存在する関係を探求することを扱います。研究者は、自己効力感は達成度と正の相関（関連）があり、学生の自己効力感が高ければ高いほど、達成度も高くなると仮説を立てるかもしれません。この関係を検証するために、研究者は数学の問題を解くための学生の自己効力感を測定し、実際にどれだけうまく問題を解くかを評価するかもしれません。研究者は、自己効力感と達成度のスコアを統計的に相関させ、関係の方向（正、負）とその強さ（高、中、低）を決定することができます。

相関研究は、変数間の関係を明確にするのに役立ちます。相関関係の結果は、しばしばさらなる研究の方向性を示唆します。研究者が自己効力感と達成度の間に高い正の相関を得た場合、次の研究は、学習に対する学生の自己効力感を高めることを試み、そのような増加がより高い達成度を生み出すかどうかを判断する実験になるかもしれません。

相関研究の限界は、因果関係を特定できないことです。自己効力感と達成度の間の正の相関は、（a）自己効力感が達成度に影響を与える、（b）達成度が自己効力感に影響を与える、（c）自己効力感と達成度がお互いに影響を与える、または（d）自己効力感と達成度が他の、測定されていない変数（例：両親、教師）によって影響を受ける可能性があることを意味する可能性があります。因果関係を判断するには、実験研究が必要です。

実験研究

実験研究では、研究者は1つ以上の（独立）変数を変更し、他の（従属）変数への影響を判断します。実験研究者は、2つのグループの学生を形成し、一方のグループの学生の自己効力感の信念を体系的に高め、他方のグループの学生の自己効力感の信念を高めずに、2つのグループの達成度を評価することができます。最初のグループの成績が優れている場合、研究者は自己効力感が達成度に影響を与えると結論付けるかもしれません。研究者は、結果に対する影響を判断するために変数を変更する一方で、結果に影響を与える可能性のある他の変数（例：学習条件）を一定に保つ必要があります。

実験研究は、因果関係を明確にすることができ、学習の本質を理解するのに役立ちます。同時に、実験研究はしばしば範囲が狭いです。研究者は通常、少数の変数のみを研究し、他の変数の影響を最小限に抑えようとしますが、これは難しく、しばしば非現実的です。教室や他の学習環境は複雑な場所であり、多くの要因が同時に作用します。1つまたは2つの変数が結果を引き起こすと断言することは、それらの重要性を過剰に強調する可能性があります。実験を再現し、他の変数を調べることで、効果をより良く理解する必要があります。

質的研究

質的研究パラダイムは、集中的な研究、イベントの説明、および意味の解釈によって特徴付けられます。使用される理論と方法は、質的、民族誌的、参加観察、現象学的、構成主義的、および解釈的（Erickson、1986）を含むさまざまなラベルで呼ばれます。

質的研究は、研究者がイベントの全体的な分布ではなく構造に関心がある場合、個人の意味と視点が重要な場合、実際の実験が非現実的または非倫理的な場合、および実験的方法では発見されていない新しい潜在的な因果関係を探したい場合に特に役立ちます（Erickson、1986）。研究は多様であり、単一のレッスン内の言語的および非言語的相互作用の分析から、長期間にわたる詳細な観察およびインタビューまで及ぶ可能性があります。方法には、観察、既存の記録の使用、インタビュー、および思考発話プロトコル（つまり、参加者が課題を実行中に声に出して話す）が含まれる場合があります。このアプローチを特徴づけるのは方法の選択ではありません。前述の方法はすべて、相関研究または実験研究で使用できます。むしろ、データの分析と解釈の深さと質です。

質的研究者は、自己効力感が時間の経過に伴うスキルの発達にどのように貢献するかについて興味を持つかもしれません。彼女または彼は、数ヶ月間、少人数の学生グループと協力するかもしれません。観察、インタビュー、およびその他の形式のデータ収集を通じて、研究者は、学習に対する学生の自己効力感が、読書、執筆、および数学におけるスキル向上との関係でどのように変化するかを調べるかもしれません。

質的研究は、豊富で集中的なデータソースを生み出し、相関研究または実験研究で通常得られるものよりも徹底的です。このモデルはまた、従来の方法では見逃されがちな、古い質問に対する新しい質問と新鮮な視点を提起することができます。潜在的な制限は、質的研究には通常、少数の参加者しか含まれておらず、それらの参加者がより大きな学生または教師の集団を代表していない可能性があることです。これにより、研究の文脈を超えた結果の一般化が制限されます。もう1つの制限は、データの収集、分析、および解釈に時間がかかるため、卒業を希望する学生や出版記録を構築したい教授にとっては非現実的である可能性があることです！それにもかかわらず、研究モデルとして、このパラダイムは、他の方法では収集されないデータを取得するための有用なアプローチを提供します。

実験室研究とフィールド研究

実験室研究は管理された環境で実施されるのに対し、フィールド研究は参加者が生活、仕事、または通学する場所で実施されます。20世紀の前半には、ほとんどの学習研究は実験室で動物に対して行われました。今日、ほとんどの学習研究は人間に対して行われ、その多くはフィールド環境で行われています。上記の研究モデル（実験、相関、質的）は、実験室またはフィールドで適用できます。

実験室は、電話の着信、人々の会話、窓から見える景色、および研究に参加していない部屋にいる他の人々など、結果に影響を与える可能性のある外部要因を高度に制御できます。光、音、および温度を調整できます。実験室では、研究者が長期間にわたって機器を設置したままにしたり、すべての資料をすぐに利用できるようにしたりすることもできます。

このような制御はフィールドでは不可能です。学校は騒がしく、作業スペースを見つけるのが難しいことがよくあります。多くの注意散漫があります：学生や教師が通り過ぎ、ベルが鳴り、公共アナウンスが行われ、防火訓練が実施されます。部屋が明るすぎたり暗すぎたり、寒すぎたり暖かすぎたり、他の目的で使用されたりするため、研究者は作業するたびに機器を設置する必要があります。これらの注意散漫を考慮して結果を解釈することは問題になる可能性があります。

フィールド研究の利点は、研究が人々が通常学習する場所で実施されるため、結果が他の同様の環境に高度に一般化できることです。対照的に、実験室での発見のフィールドへの一般化は、それほど自信を持って行われません。実験室研究は学習に関する多くの重要な洞察を生み出しており、研究者はしばしば実験室での発見をフィールドで再現しようと試みます。

実験室またはフィールドのどちらを選択するかは、研究の目的、参加者の入手可能性、費用、および結果をどのように使用するかなどの要因によって異なります。実験室を選択すると、制御が得られますが、一般化可能性がいくらか失われます。フィールドを選択すると、その逆になります。フィールドでは、研究者は、結果が研究している要因によるものであるとより確信できるように、外部からの影響を最小限に抑えようとします。