新しいコンピュータ支援語学学習態度尺度作成の試み：英語を学習する大学生を対象として

新しいコンピュータ支援語学学習態度尺度作成の試み

英語を学習する大学生を

対象として

本研究の内容 • 5つの下位尺度からなる20項目のコンピュータ支援語学学習態度尺度を作成

• その信頼性・妥当性を検証 • この尺度を用いた今後の研究の展望について

川口勇作名古屋大学大学院

草薙邦広名古屋大学大学院

日本学術振興会特別研究員

外国語教育メディア学会第54回全国研究大会

於：福岡大学 2014/8/5

研究背景 • 学習者要因の研究

– CALLにおける学習者要因に関する研究（e.g., Bulut & AbuSeileek, 2006; Chapelle & Jamieson, 1986; 劉, 2002; 真野・大須賀, 2005; Stevens, 1991; Taylor et al, 1999）

–コンピュータ利用に関する学習者の態度の調査（e.g., Garland & Noyes, 2008; Teo, 2010）


–適性 • ほぼ変化しない

–ビリーフ • やや変化しづらい

–学習方略 • ある程度変化する行動特性

–態度 • 方略・ビリーフなどを包括 • ある程度変化する

–動機づけ • 変わりやすい

変化しやすさ

低

高


–適性 • ほぼ変化しない

–ビリーフ • やや変化しづらい

–学習方略 • ある程度変化する行動特性

–態度 • 方略・ビリーフなどを包括 • ある程度変化する

–動機づけ • 変わりやすい

変化しやすさ

低

高

研究背景 • CALLに対する態度

–学習者のCALLに対する態度は動機づけと相関（Chapelle & Jamieson, 1986）

– CALLの利用により学習者のCALLに対する態度が肯定的に（Stevens, 1991）

– CALLに対する態度に関する関心は存在していた

研究背景 • CALLに対する態度

–質問紙調査を実施した研究 • Ayres （2002） • Bulut & AbuSeileek（2007） • 劉（2002） • 真野・大須賀（2005） • Vandewaetere & Desmet（2009）

研究背景 • 先行研究の課題

–学習者のCALLに対する態度に関する質問紙調査は国内外に散見される一方…

–構成概念妥当性や信頼性が考慮されていないものが多い（Vandewaetere & Desmet, 2009）

研究背景 • 先行研究の課題

–当該の内容について，特に日本で広く使用されている尺度は見られない

–過去の質問紙は，SNSなどのネットワーク上のコミュニケーションを利用する現状のCALLの有り様を的確に反映していない

研究背景 • 本研究の主眼

日本の大学に在籍する英語学習者を対象とした質問紙調査を実施

コンピュータ支援語学学習に対する態度に関する，妥当性・信頼性を備えた

新しい心理尺度の作成を試みる

研究背景 • 本研究の主眼

日本の大学に在籍する英語学習者を対象とした質問紙調査を実施

コンピュータ支援語学学習に対する態度に関する，妥当性・信頼性を備えた

新しい心理尺度の作成を試みる

予備調査

予備調査 • 被調査者

–英語を学習する大学生（n = 167）

– 2大学 • 質問項目（K = 50）

–先行研究を参考に項目プールを作成 – 1：全くそう思わない～7：とてもそう思うの7段階評価

予備調査 • 語学学習をする際にはコンピュータを使うと良いと思う

• コンピュータを使えると就職に有利だと思う

• コンピュータに関する資格は取得したほうがよいと思う

• 現代のコミュニケーションにおいてSNSは重要なツールだ

• 社会ではコンピュータ操作ができることが求められている

• コンピュータを使うことは語学学習にいい影響があると思う

• コンピュータを使うことは苦痛ではない • 特技はコンピュータの操作である • コンピュータが使えないと就職活動の際に苦労すると思う

• コンピュータ上での語学学習は一般的なものになってきていると思う

• コンピュータを使って語学学習することは好きだ

• 海外ドラマが好き • FacebookやTwitter，LINEなどのSNSをよく使う

• チャットを使うことがよくある • コンピュータが使えると今後の人生に役立つと思う

• 音楽をよく聞く方だ

• コンピュータをよく使う • コンピュータの操作は簡単だ • オンライン上の語学教材で勉強すると効果があると思う

• 日頃からコンピュータを使っている • コンピュータの授業でいい成績を取りたいと思う

• コンピュータ教材で語学学習すると習得しやすいと思う

• 語学の勉強をする際にコンピュータは役立つと思う

• コンピュータを使って語学学習することは効果的だと思う

• 最近は電話を使うよりSkypeやLINEで通話することが多い

• 映画を見るのが好きだ • コンピュータぐらいできなくてはという風潮があると思う

• 英語などの語学学習でコンピュータを使うこと（使ったこと）がよくある

• 電子的な媒体（電子メール等）でのやりとりをよく行う

• 就職するまでにコンピュータを使えるようになりたい

• 簡単なやりとりにはLINEやFacebookのメッセンジャーを使う

• コンピュータを使うことには慣れている

• コンピュータで語学学習することは楽しい • コンピュータ操作・技能に関する資格を持っている

• コンピュータを使えるとかっこいいと感じる

• 音楽を聞くのが好きだ • DVDを見るのが好き • コンピュータを使う際に困ることはない • インターネットを通して情報のやりとりを行う

• コンピュータを使えることはこれからの社会で必要なスキルであると思う

• 動画を公開したり編集したりすることが多い

• SkypeやLINEを使って他人と会話することがよくある

• ドラマやニュースを見ることが多い • コンピュータの操作には自信がある • CDを聞くのが好き • YouTubeなどのオンライン動画配信サービスで動画を見ることが多い

• コンピュータ操作に関する授業を受けている

• SNSを頻繁に確認する • SNSで友人とやりとりをよく行う • 映画をよく見る方だ

予備調査 • 探索的因子分析

–統計解析環境Rのpsychパッケージを使用 • 最尤法（Maximum Likelihood Method）

• プロマックス回転（Promax Rotation）

–因子負荷量の低い項目を削除 – 34項目の本調査用質問紙を作成



































































本調査

本調査 • 調査協力者

–英語を学習する大学生（n = 841）

–日本国内の7大学 • 質問項目（K = 34）

–予備調査にて精選 – 1：全くそう思わない～7：とてもそう思うの7段階評価

本調査 • 探索的因子分析

– SEFA 2002（Kano & Harada, 2002）

• ステップワイズ探索的因子分析（Stepwise Exploratory Factor Analysis） • 各種適合度指標などを考慮しながら項目を精選

本調査 • 探索的因子分析

–統計解析環境Rのpsychパッケージを使用 • 最尤法（Maximum Likelihood Method）

• プロマックス回転（Promax Rotation）

–因子負荷量の低い項目を削除 • 最終的に5因子20項目の尺度が完成

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Factor 1

Fact

or 2

CM1CM2 CM3

CO3CO4CO5

CO6CO8

EF1

EF2EF3EF6

MM1MM3MM5

SM2SM4

SM5SM6SM7

CM1CM2 CM3

CO3CO4CO5

CO6CO8

EF1

EF2EF3EF6

MM1MM3MM5

SM2SM4

SM5SM6SM7

因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 CO5 0.92 0.01 -0.01 0.03 -0.01 CO3 0.84 -0.15 0.05 0.01 -0.01 CO4 0.78 -0.12 -0.02 0.01 0.05 CO6 0.75 0.15 0.00 -0.04 -0.01 CO8 0.74 0.18 -0.03 -0.01 -0.04 SM7 0.03 0.88 -0.03 -0.06 -0.01 SM6 0.01 0.83 0.00 0.02 -0.01 SM2 0.02 0.82 -0.04 0.02 -0.07 SM5 -0.04 0.76 0.00 0.02 -0.05 SM4 -0.08 0.64 0.07 -0.01 0.18 EF6 -0.04 -0.04 0.92 -0.01 -0.02 EF1 0.03 0.04 0.88 -0.02 -0.06 EF3 0.00 -0.07 0.87 0.01 0.05 EF2 0.04 0.11 0.57 0.04 0.04 CM2 0.07 -0.06 -0.01 0.92 -0.09 CM1 -0.02 -0.02 0.03 0.88 -0.03 CM3 -0.04 0.09 -0.04 0.77 0.08 MM1 0.00 -0.04 0.01 -0.05 0.91 MM3 -0.01 0.00 -0.03 -0.04 0.86 MM5 0.06 0.01 -0.03 0.12 0.40

k M SD 第1 因子

第2 因子

第3 因子

第4 因子

第5 因子

信頼性係数α

平均相関

第1 因子 5 4.90 1.93 1.00 -.18 -.24 -.24 -.05 .90 .55

第2 因子 5 3.78 1.78 -.18 1.00 .41 .28 .37 .88 .51

第3 因子 4 4.00 1.50 -.24 .41 1.00 .21 .32 .88 .64

第4 因子 3 4.86 1.76 -.24 .28 .21 1.00 .43 .88 .63

第5 因子 3 5.54 1.37 -.05 .37 .32 .43 1.00 .74 .70

因子1 因子2 因子3 因子4 因子5

因子負荷量 3.29 3.26 2.71 2.23 1.78

因子寄与率 0.16 0.16 0.14 0.11 0.09

累積寄与率 0.16 0.33 0.46 0.57 0.66

結果 • 全20項目まで精選

• 各因子の信頼性

– Cronbach’s α • 第5因子を除いて.89前後

結果 • 5つの下位尺度

1. コンピュータ操作に関する態度 2. コンピュータ利用の社会的意義に関する態度

3. コンピュータ支援語学学習の効果に対する態度

4. Computer-Mediated Communication（CMC）に関する態度

5. マルチメディアに関する態度

結果 • 第1因子「コンピュータ操作に関する態度」（k = 5）

• コンピュータの操作には自信がある • コンピュータを使う際に困ることはない • コンピュータを使うことには慣れている • コンピュータを使うことは苦痛ではない • コンピュータをよく使う

結果 • 第2因子「コンピュータ利用の社会的意義に関する態度」（k = 5）



• コンピュータが使えないと就職活動の際に苦労すると思う

• コンピュータが使えると今後の人生に役立つと思う


結果 • 第3因子「コンピュータ支援語学学習の効果に対する態度」（k = 4）




• オンライン上の語学教材で勉強すると効果があると思う

結果 • 第4因子「Computer-Mediated

Communication（CMC）に関する態度」（k = 3）

• SNSで友人とやりとりをよく行う • SNSを頻繁に確認する • FacebookやTwitter, LINEなどのSNSをよく使う

結果 • 第5因子「マルチメディアに対する態度」（k = 3）

• DVDを見ることが好きだ • 映画を見ることが好きだ • CDを聞くのが好きだ

本調査 • 検証的因子分析

–探索的因子分析の結果の妥当性の検証 • 統計解析環境Rのlavaanパッケージを使用

–各種適合度指標により，モデルが今回のデータにどれだけ当てはまっているか検証 • χ2値・CFI・TLI・RMSEA・SRMR

0.080.22

0.38

0.40

0.42

0.44

0.480.49

0.510.52

0.520.52

0.53 0.55

0.55

0.56

0.67 0.680.77

0.790.87

0.920.93 0.93

0.93

0.94

0.94

0.95

0.960.971.001.00 1.00 1.00 1.00 1.001.00 1.01 1.04 1.061.081.10 1.14

1.161.17 1.30

1.31

1.32 1.44 2.69

CM1 CM2 CM3 CO3 CO4 CO5 CO6 CO8 EF1 EF2 EF3 EF6 MM1 MM3 MM5 SM2 SM4 SM5 SM6 SM7

CM CO EF MM SM

0.05

0.13

0.180.19

0.220.23 0.24

0.24

0.25 0.25

0.25

0.26

0.27 0.27

0.29

0.300.31

0.34

0.340.35

0.370.39

0.390.42 0.430.43

0.45

0.450.490.58

0.65 0.71 0.740.75 0.760.76 0.78

0.80

0.81 0.81 0.83 0.83 0.850.850.870.87 0.870.88 0.880.93

CM1 CM2 CM3 CO3 CO4 CO5 CO6 CO8 EF1 EF2 EF3 EF6 MM1 MM3 MM5 SM2 SM4 SM5 SM6 SM7

CM CO EF MM SM


–適合度指標 • χ2(160) = 665.12, p < .001 • CFI = 0.95 • TLI = 0.94 • RMSEA = .061 [.056, .066] • SRMR = .055



◎ ◎

◎ ○



◎ ◎

◎ ○

本調査の総括 • 探索的因子分析の結果，5つの下位尺度を持つCALL態度尺度の作成に成功

• 検証的因子分析の結果，このCALL態度尺度は妥当性を満たしていると判断

今後の展望 • 学習者のCALLに対する態度の把握が可能に –学習者のCALL適性の現状把握 –学習者一人一人に合った学習スタイルの提案

–介入調査において比較的焦点の当たらなかった個人差の考慮

今後の展望 • 焦点

–授業内外でのCALL学習の前後における学習者のCALLに対する態度の変容 • 情意面におけるCALLの効果が明らかに

• CALLで長期（もしくは短期）学習した後，学習者はCALLに肯定的な態度になるのか？否定的な態度になるのか？

今後の展望 • 焦点

– CALLに対する態度と学習デバイス間の交互作用の観察 • CALLに肯定的な態度の学習者はCALL教材で学習すると効果的？

• CALLに否定的な態度の学習者はCALLで学習すると効果的ではない？

参考文献 Ayres, R. (2002). Learner attitudes toward the use of CALL. Computer Assisted

Language Learning, 15, 241–249. Afshari, M., Ghavifekr, S., Siraj, S., & Jing, D. (2013). Students’ attitudes towards

computer-assisted language learning. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 103, 852–859.

Bulut, D., & AbuSeileek, A. (2007). Learner's attitude toward CALL and level of achievement in basic language skills. Journal of Institute of Social Sciences of Erciyes University, 23, 103–126.

Chapelle, C., & Jamieson, J. (1986). Computer-assisted language learning as a predictor of success in acquiring English as a second language. TESOL Quarterly, 20, 27–46.

Garland, K. J., & Noyes, J. M. (2008). Computer attitude scales: How relevant today? Computers in Human Behavior, 24, 563–575.

参考文献 Kano, Y. and Harada, A. (2000). Stepwise variable selection in factor

analysis. Psychometrika. 65, 7–22. 劉百齢（2002）「CALL利用学習に対する態度・動機づけ要因の分析」『言葉

と文化』3, 201–204. 真野千佳子・大須賀直子（2005）「大学生のCALLに対する態度・授業評価に

影響を及ぼす個人差要因」『文教大学国際学部紀要』16, 115–133. Stevens, V. (1991). A study of student attitudes toward CALL in a self-access

student resource centre. System, 19, 289–299. Taylor, C., Kirsch, I., Jamieson, J., & Eignor, D. (1999). Examining the relationship

between computer familiarity and performance on computer-based language tasks. Language Learning, 49, 219–274.

Teo, T. (2010). The development, validation, and analysis of measurement invariance of the technology acceptance measure for preservice teachers (TAMPST). Educational and Psychological Measurement, 70, 990–1006.

名古屋大学大学院川口勇作

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