教育における質的データの例」というフレーズは、教育分野における豊かで詳細な知識を明らかにする。定量的なデータがスポットライトを浴びることも多いが、複雑な学習環境の仕組みを理解するためには、定性的なデータも同様に重要である。
このブログでは、教育における質的データの重要性を掘り下げ、優れた教育を育むための質的データの活用例を紹介する。
質的データとは何か？
質的データは、解釈の自由度が高く、さまざまな方法で利用できるデータである。
物事のあり方を記述し、何が起こっているかではなく、なぜ何かが起こっているかを教えてくれる（例えば、ある生徒が数学の成績が良くない場合、質的データはその理由を教えてくれるだろう）。
質的データは数値ではなく、決まった意味も持たないため、分析が難しい。教育における質的データ収集の効果的な使い方を理解することは、教育機関にとって極めて重要である。
さらに詳しく；定性インタビュー
教育現場における質的データの活用
質的データは、数値では必ずしも表現できない学習経験についての洞察を提供します。自由形式の質問をし、生徒の答えを注意深く聞くことで、生徒がどのように学習しているかをよりよく理解することができます。
質的データを用いれば、組織にとって懸念される特定の分野を調査し、必要に応じて行動計画を策定することができる。また、質的データは、量的調査の欠点の多くに対処します。
例えば、ある学区のテストの成績が他の地域の学区の成績を上回っていることを量的データが示すことはあっても、その理由を説明することはできない。
教育における質的データの例
以下は、教育における質的データの例である：
現地視察
教師や管理者は、1日のうちで異なる時間帯、1年のうちで異なる時期、あるいは特別な行事があるときに教室を観察することができる。
ドキュメンタリー・リサーチ
学校組織は、生徒についてより深く知るために、現在の文書をよく調べることに時間を費やすことができる。
フォーカスグループ
生徒、教師、保護者を対象としたフォーカス・グループ・ディスカッションを実施することで、教育実践や方針に関する生徒の認識、経験、意見について質的な洞察を得ることができる。
学生のポートフォリオ
生徒の作品、課題、プロジェクトを長期にわたって紹介するポートフォリオを見直すことで、生徒の進歩、成長、学習の道のりに関する質的データを得ることができる。
ピアレビューとフィードバック
学生同士が互いの作品について相互評価やフィードバックを行うよう奨励することで、批判的に評価し建設的な意見を提供する能力に関する質的データが得られる。
学習日記
学習日記は、日誌と同様、生徒が日々の経験、挑戦、成功を記録することを奨励し、生徒の学習への取り組みと進歩に関する質的な洞察を提供する。
保護者面談
保護者面談での会話は、家庭と学校の両方の視点から、生徒の長所、短所、全体的な成長についての質的データを提供する。
オンライン・ディスカッション・フォーラム
生徒と教育者がコースワークに関連したトピックについて議論するオンラインプラットフォーム上のやり取りを分析することは、生徒の理解、質問、協力に関する質的な洞察を提供し、教育における質的データの最良の例の一つである。
教室の成果物
掲示板、生徒の作品、プロジェクトの展示など、教室の成果物を調べることで、学習環境、生徒の創造性、さまざまな教科の統合に関する質的データが得られる。
オーディオおよびビデオ録画
教室でのディスカッション、プレゼンテーション、グループ活動を記録することで、コミュニケーションスキル、コラボレーション、生徒の理解の深さに関する質的データを取得する。
自由形式の質問を含む学生アンケート
生徒のアンケートに自由形式の質問を取り入れることで、生徒が自分の考え、意見、提案を自分の言葉で表現できるようになり、定量的な結果を補完する定性的なデータが得られる。
教師の振り返り日記
教師は自分の指導経験や課題、革新的なアプローチについて振り返り日誌をつけることで、専門家としての成長や指導戦略に関する質的データを得ることができる。
学生インタビュー
生徒との1対1のインタビューは、教育における質的データの最も一般的な例の1つである。これは、生徒の学習経験、興味、動機に関する質的な洞察を提供し、教育者が個々のニーズに合わせて指導を行うのに役立つ。
教育における質的データ分析に、調査ツールはどのように役立つのか？
調査ツールは、教育における質的データ分析に役立つ有用な調査ツールである。質的データは、この現象学の根本原因を理解するために、よく観察し、質問することによって分析するのがベストですが、これは時間のかかるプロセスです。
よく設計されたアンケートは、グループの関心事を把握し、回答の優先順位をつけるのに役立つため、定性分析を簡素化することができます。
アンケートツールを使用するための主なステップアンケートツールを上手に利用するためには、以下のことが必要です：
目標を明確にする
何を達成しようとしていますか？定性調査プロジェクトの結果をどこにつなげたいのかがわからなければ、人々からフィードバックをもらうことも、結果を分析することも難しくなります。
定性調査の方法を選択する
選択肢は何か？また、そのフィードバックはどこから来るのでしょうか？参加者、回答者、利用者にどのように経験について尋ねるかを明らかにすることは、重要な第一歩である。
アンケートの質問を作成する
調査目標に沿った、思慮深く適切なアンケートの質問を作成する。定量的なデータを収集するためのクローズドエンドの質問と、定性的な洞察を収集するためのオープンエンドの質問が混在するようにする。
曖昧さを避けるために、明確で簡潔な表現を使用し、スキップロジックや分岐を使用して、参加者の回答に基づいてアンケート体験を調整することを検討してください。よく練られた質問は、データ分析プロセスをスムーズにします。
回答の配布と収集
アンケートツールを活用して、生徒、教師、保護者、管理者などの対象者にアンケートを配布します。Eメール、ソーシャルメディア、学校のウェブサイトなど、さまざまな配信チャネルを利用できます。
寄せられた回答を追跡し、データ収集プロセスを監視する。多様な回答が得られるよう、適切な期間アンケートを実施する。
定性データの分析
十分な数の回答を収集したら、質的データ分析のプロセスを開始します。自由形式の回答を分類し、コーディングすることから始めます。質的データの中から、繰り返し現れるテーマ、パターン、傾向を探します。
テーマ分析のようなツールを使って、参加者の回答から浮かび上がる主要なテーマを特定することができます。NVivoやExcelのようなソフトウェアは、質的データを効果的に整理し、分析するのに役立ちます。
定量的データとの三角測量
アンケートに量的回答（リッカート尺度など）を含む自由形式の質問が含まれている場合、質的洞察と量的データを比較することで、分析を充実させることができます。この三角測量により、調査トピックをより包括的に理解することができます。
例えば、参加者が教育の特定の側面について否定的な感情を示した場合、この感情と対応する量的評価を照らし合わせて、相関関係があるかどうかを確認することができます。
質的データの分析方法
質的研究手法は、人間の経験を理解するための礎となるものであり、さまざまなデータ収集方法を駆使して、視点のニュアンスを掘り下げていく。インタビューやフォーカス・グループから、エスノグラフィック研究や内容分析に至るまで、これらの質的手法は人間の語りの複雑なタペストリーを明らかにするために調和している。
今、私たちはこれらの方法がどのように融合し、人間の状態に対する理解を深める洞察のシンフォニーを生み出すのかを明らかにする。
内容分析
テキスト、写真、ビデオ、オーディオ、その他の資料を精査し、解釈することによって、データの内容を分析する。例えば、文書に書かれている言葉を見て、その意味を判断することも含まれる。
グラウンデッド・セオリー
グラウンデッド・セオリーを構築するには、特定の状況で何が起こっているかを研究し、それがなぜ起こるのかについて理論を立てようとする。このプロセスは多くの場合、最初の仮定や疑問から始まり、それを時間をかけて検証していく。例えば「この分析プロセスが終了したとき、私たちはどのように知ることができるのだろうか？
現象学
現象学は、経験を経験する人の視点から経験を見る。出来事そのものよりも、その経験が人々にとって何を意味するのかを理解しようとする。これは、教育現場における生徒の学習経験を理解するのに適している。
フレームワーク分析
フレームワーク分析とは、参加者と会話をし、その議論の内容を使ってデータを分析することである。このプロジェクトで得た知識は何ですか」と個人に尋ね、個人的なエピソードで記事が始まるのを避けるために、彼らの答えを匿名化することも含まれる。
談話分析
談話分析は、個人がどのように言語を使用し、その使用がどのような意味を持つかを見るものである。これは、学生が学問の壁の中で学習プロセスについて自己表現するために自分の声を使う教室の環境において役立つ。
解釈的現象学的分析
解釈現象学的分析（IPA）は、質的データがオープンエンドで解釈可能なデータの一種であり、様々な方法で利用できることを理解するのに役立ちます。顧客の経験や教育プロセスについてより深く知ろうとしている場合でも、質的分析はプロジェクトにとって何が重要かを洞察するのに役立ちます。
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結論
教育における質的データは、教育者や管理者が総合的な学習体験を創造する力を与える洞察の宝庫である。
インタビュー、観察、振り返りなどの手法を活用することで、教育機関は生徒のニーズ、教育戦略、プログラムの有効性をより深く理解することができる。量的データと質的データの融合は、意思決定プロセスを豊かにし、教育における継続的改善の道を開く。
調査プロジェクトの質的側面の分析にお困りでしたら、当社の調査ツールをご利用ください！その他の情報ニーズがあればお知らせください。できるだけ早くお答えできるよう努力いたします。
