Content‐Based Instruction と協調学習を組み合わせた、

情報系学生向け

英語教育の定量的評価

大阪工業大学 情報科学部

矢野浩二朗

本研究における

課題と目的

うちの情報科学部の学生さんは、、

•英語があまり得意でない。

•英語を勉強することに、あまり関心がな

い（最近は改善傾向）

情報系学生には英語が必要

• プログラミング言語は、ほぼすべて英語

• ソフトウェア関連の用語、文献の多くが英語

• IT系企業では、海外へ発注する業務も多い

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情報系学生には英語が必要

• プログラミング言語は、ほぼすべて英語

• ソフトウェア関連の用語、文献の多くが英語

• IT系企業では、海外へ発注する業務も多い

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課題：通常の英語授業は情報系学生に適切か？

• 大学の英語授業はTOEICを意識する

ことが多い

• 授業の効果判定もTOEICスコアで評価

• 情報系エンジニアにTOEICは必ずし

も重要ではない。

• むしろ、卒研、将来の仕事で必要に

なるようなソフトウェア開発、プログ

ラミング言語にかかわる、実務的な

英語を教えたほうが良いのでは？ DODA 「グローバル採用の実態調査」http://doda.jp/guide/saiyo/011.html

Content‐Based Instruction (CBI)

• CBIとは言語学的な内容ではなく、学生が得る内容や情報を中心とした、第二外国語の教育のことを指す。

•外国語を単なる知識ではなく、数学や歴史などを学ぶための手段として利用することで、より高い学びを促すことを意図している。

CBIと協調学習

• CBIをペア学習などの協調学習を組み合わせることはよく行

われ、よりリラックスした形で授業テーマに関連した活動を

行うことで言語習得を高めることが期待できる。

•数学なら協力して問題を解く、実験ならハンズオン活動やプ

レゼンを一緒にする、などで言語を使うことを促す。

目的

•情報科学部の学生向けに、学生がよく知るソフトウェアの使

い方をテーマとし、CBI と協調学習を組み合わせた授業実践

を行う。

•その中での学生の学修について、定量的な評価をおこなう。

研究対象の授業の概要と

学習の流れ

授業の概要

•対象：2014 年前期開講の「英語による情報技術Ⅱ」（全15 回）。

受講生は、大阪工業大学情報科学部コンピュータ科学科3 年次

生40 名。

•授業内容：パソコンやモバイル向けの3DCGアプリケーション作

成ツールであるUnity (http://unity3d.com)の操作方法の英文

チュートリアルを教材として使用。

•ホームページからのUnity のダウンロード、３ＤＣＧビューワーの

使い方、オブジェクトの作成、といったテーマで単元を構成して

いる。

授業における学習の流れ①

• ペア組合せ：各回自由にペアを組む。本人とペアの学生番号をマーク

テスト時に記入。

• プレテスト：その日に取り上げる単元の単語と英文について、マークテ

ストで単語の日本語訳と英文の整序問題に回答する。学生の事前知

識の確認が目的。

• 講義：Unity の画面を出しつつ、チュートリアルの英文が、Unity 上のど

の操作に対応するかを解説。わかりづらい英文については、文法に関

する解説も行う。

授業における学習の流れ②

•整序問題演習（ペアワーク）：単元中の英文の日本語訳を、与えられた英単語を用いて英文に戻す。単元中の英語表現の知識の定着が目的。

•確認テスト：プレテストと同内容の問題。講義後の知識の定

着を確認する。

•プレゼンテーション（ペアワーク）：単元で取り上げた操作手順等をUnity 上で行ったスクリーンキャプチャ動画を提示。動画に対して英文解説をつけ、授業内に発表する。

授業と学修の評価

評価① 授業アンケート

授業アンケート

• 授業最終回に行われる、学生の主観的評価（5 段階）。

• 全学で実施。

• 以下の項目で学内平均を大きく上回る（+0.5以上）評価を得られた

• 「この授業は、学生の理解度を配慮しながら進められましたか？」

• 「この授業は、黒板の使い方、文字の大きさ・見やすさ、映像資料の

図や文字の見やすさ、は適切でしたか？」

• 「総合的に考えて、この授業を受講してよかったと思いますか？」

• これらから、授業内容や進度はおおむね適切であったと考えられた。

評価② プレテストと確認テスト

プレテストと確認テストの比較

•第１３回に行ったプレテストと第１４回に行った確認テストを比較

• 40 点満点、内容は同じ。

•プレテストの平均点は23.9、標準偏差は5.38。

•それに対し、確認テストでは平均点36.7、標準偏差は3.05であ

り、得点の改善とばらつきの減少がみられた（t‐testでp<0.01)

•改善は４~２２点に分布（標準偏差５・１３）し、改善していない学

生はいなかった。

• 改善の大小は、プレテストの時の成績に反比例しており

(Spearman相関係数=‐0.80）、天井効果とみられる。

ペアで点数を比較

•プレテストの得点差の平均は4.85。•比較のため、コンピュータ上でペアをランダムにシャッフ

ルし、得点差の平均を１０万回計算（ブートストラップ法）。

その平均は5.99で、下５パーセンタイルは4.77であった。

•得点差はランダムでペアを組む場合よりは、やや小さい。

•同じような事前知識の学生がペアを作る傾向。

ペアで点数を比較

• 学生の得点の伸びは、学生とペア相手の

プレテストの得点差と強く相関していた

（Spearman 順位相関係数＝0.512）。

• つまり、ペアがプレテストで自分より高い

点数であると、自分の得点の伸びが大き

くなると考えられる-15 -10 -5 0 5 10 154

6

8

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ペアのプレテストの点数 -　自分のプレテストの点数

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の、

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テス

トか

ら確

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解析上の問題点

•今回の授業では、プレテストの段階で既に満点に近

い得点を出していた学生も多く、彼らについては得点

の伸びを十分に評価できなかった。

• プレテストはもっと難しく？

• 別の評価尺度を導入すべきだったか？

まとめ

• Unityの操作の学習をコンテンツとした、ペア学習による英

語授業は、情報系の学生から一定の評価を受けた。

•プレテストと確認テストのスコアの比較では、スコアの向上

を確認できた。

•ペアを組んでいる相手の点数が高ければ、自分の点数も伸

びる。