幼稚園の作文のためのタブレットベースのカリキュラムベースの測定プロトコル

サマリー

このプロトコルは、幼稚園レベルの教育向けに設計された、ライティングベースの有効で信頼性の高いアプリケーションを使用するための段階的な方法を示しています。これはカリキュラムベースの評価ツールとして機能し、特に若い学習者の早期ライティングスキルの評価に焦点を当てています。

要約

幼稚園のライティングには、文字の形成、音素認識、アイデアを表現するための書き言葉の段階的な使用などの基本的なスキルを習得することが含まれます。これに関連して、タブレットベースのカリキュラム評価は、これらの早期ライティング能力を教え、評価するための新しい機会を提供します。私たちの知る限りでは、現在、スペイン語を話す子供が利用できるこれらの機能を備えたツールはありません。したがって、この研究の主な目的は、リスクのある若い作家をスクリーニングするための錠剤ベースのプロトコルを提示することでした。このタブレットベースのプロトコルは、幼稚園レベルの教育向けに特別に設計されており、若い学習者の早期ライティングスキルの評価に焦点を当てたカリキュラムベースの評価ツールとして機能します。このユーザーフレンドリーなアプリケーションには、音韻認識の評価、名前の書き方、アルファベットの字の写し方の流暢さ、口頭での物語のスキルなど、インタラクティブなタスクと演習が組み込まれています。これらの包括的な評価は、ライティングのさまざまな側面をカバーしています。このアプリケーションは、幼稚園のカリキュラムの目的に細心の注意を払って一致しており、評価が教育基準に準拠していることを確認します。このツールは、生徒のライティングスキルを評価および強化するためのデジタルプラットフォームを教育者に提供することにより、ライティング開発の初期段階で効果的な指導のためのデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。さらに、カリキュラムベースの測定(CBM)として機能し、若い学習者の潜在的なライティングの課題を特定し、その進捗状況を継続的に監視するための貴重なサポートを提供します。この機能により、早期介入とカスタマイズされた指導が可能になり、ライティングスキルの開発が最適化されます。

概要

この研究の主な目的は、潜在的なライティングの困難を特定し、その内部構造と診断精度を調査することを目的とした、幼稚園児向けのマルチメディア評価プロトコルを導入することです。

幼稚園レベルでは、書くことは子供の識字の旅の始まりを示します。落書きや形にとどまらず、コミュニケーションや創造的な表現の基盤となっています。ライティングスキルの習得は、親、教育者、子供、学者の注意を必要とするため、最も重要な懸念事項です。世界保健機関(WHO)¹ (2001)は、作文困難を学校への参加に対する重大な障害として指定し、これは子どもの規範的な発達の軌跡において極めて重要な要素であるとしている。書くことは不可欠な媒体として機能し、子供たちが自分の知識や考えを明確に表現する力を与え、さまざまな学問的努力に参加することを可能にします²。しかし、この一見初歩的な取り組みは、単純化とはほど遠いものであり、多くの複雑なプロセスを包含しています。子供たちは、この微妙なスキルを習得し、洗練するために時間と勤勉さを投資する必要があります。アイディエーションから正書法表現への移行には、認知的、言語的、運動的プロセスのオーケストレーションが必要です。

数多くの全国的なレポートが、ライティングで必要な習熟度を達成できない学生の蔓延に光を当てています。例えば、スペインでは、国立品質評価研究所(INEE)が、1999年から2000年の初^等・中等教育3年度に実施した評価結果を発表しました。この評価では、生徒の作文の成績が期待された基準を下回っただけでなく、教室での指導と教育的準備の大幅な欠点も浮き彫りになったことが明らかになりました。さらに、スペイン教育省は2009年に「一般診断評価報告書」を発行し、初等教育の4年生の基礎スキルのレベルをさらに強調^した4。教育の質の向上を目的とした12月9日に制定された基本法8/2013(LOMCE)によって改正された教育(LOE)に関する5月3日付の基本法2/2006の第20.3条では、初等教育第3期の診断評価^{の導入が確立された}5。この立法規定は、「教育機関は、初等教育の3年目を修了したすべての生徒に対して個別の評価を実施しなければならない」と規定していました。この評価の主な目的は、口頭および書面による表現、理解、計算、問題解決を含むスキル、コンピテンシー、および能力の習熟度を確認することでした。この評価は、言語コミュニケーション能力の習得と数学的能力を評価するために実施されました。この評価のための一般枠組みの策定は、14の教育当局と教育文化スポーツ省(MECD)の積極的な関与を含む共同作業でした。2010年、中等教育の総合診断評価(ESO)において、文章表現のプロセスについて、文章表現のプレゼンテーションで低いスコアが得られた。また、スペインの教育環境、特に言語能力に関する不穏な状況も浮き彫り^にした6。

ライティングの技術を習得することは、複雑な認知処理を必要とする手ごわい挑戦です。重要な概念的支持を受けているライティングのモデルには、ライティングモデルの単純ビュー(SVW)^7,8と、ライティングモデルのそれほど単純ではないビュー(NSVW)^9,10の2つがあります。後者は、前のものの改訂版であり、手書きの流暢さやスペルなどの転写スキルが、テキスト生成の微妙なプロセスにおいて、作業記憶に加えて、注意、目標設定、改訂などの自己調節機能と協力すると仮定しています。このプロセスには、アイデアの生成と、それらのアイデアを口頭言語スキルと複雑に結びついた言語的命題に変換するという二重のタスクが含まれます。転写スキル^11,12と口頭言語能力13,14,15の両方が、ライティングの初期発達における予測因子としてしっかりと認識されている。ライティングの複雑な性質により、一部の学生は習熟度を達成するのに困難に直面します。ライティング障害は、自己効力感や学業のモチベーションに悪影響を与えるだけでなく、成人期まで持続し、将来の職場体験や感情的な幸福に悪影響を与える可能性があります^16,17。DSM-Vは、ライティングにおける学習障害を次のように定義しています:ライティング表現の障害(315.2 F81.81):スペル、文法、句読点、明瞭さ、およびライティング表現の構成のスキルが影響を受けます。さらに、DSM-Vは、この障害では、個人が母音または単語を追加、削除、または置換することができると規定しています。その結果、書かれた作品はしばしば判読できなかったり、読みにくくなったりします。ライティングスキルの障害は、書かれたテキストの作成を必要とする学業成績や日常生活動作を著しく妨げます(APA、2013)¹⁸。

評価プロトコルは、アルファベットのコピー、音韻認識、名前の書き方、表現力豊かな語彙、口頭での物語のスキルなどの主要なコンポーネントを対象としています。アルファベットのコピーは、個々のアルファベット文字のモデルをトレース、コピー、または書き込むことにより、子供たちに文字の形を再現させるプロセスとして定義されます。このタスクは、主に長期記憶ではなく運動再生スキルに依存しており、パフォーマンスの向上は運動再生ルーチンの自動化と相関しています¹⁹。一方、音韻認識は、言語の健全な構造に対する子どもの理解を評価するものです。具体的には、単語を音素の列にセグメント化できること、および音素を単語にブレンドできることを明示的な知識を含む²⁰。Puranik and Lonigan²¹によれば、名前の書き方は、自分の名前を文章で再現する能力と定義されており、これは初期の識字能力における重要な発達のマイルストーンであり、アルファベットの原則を習得するための最初のステップと考えられています。表現力豊かな語彙とは、子供が話し言葉を通じて自分の考え、感情、アイデアを伝えるために使用できる言葉を指します。これは、幼児期の言語発達の重要な側面です²²。最後に、口頭での物語のスキルには、幼児が話し言葉を通じて物語を理解し、作成し、伝える能力が含まれます。これには、イベントを論理的な順序で順序付けし、関連する詳細を提供し、適切な言語構造を使用して個人的な経験や架空の物語を語ることが含まれます²³。これらのスキルは通常、物語の構造、評価言語の使用、時間的および因果関係、全体的な一貫性などの要素を評価する尺度を使用して、子供たちに物語を語り直させたり、画像プロンプトに基づいて物語を生成させることによって評価されます²⁴。

早期評価プロトコルは、問題が発生する前に、ライティング障害のリスクがある学生を検出するために重要です。広範な研究により、早期発見が予後の改善につながることが示されています。介入反応(RTI)モデルの文脈では、カリキュラムベースの測定(CBM)は、迅速、実用的、信頼性、有効、正確、および測定25,26,27の時間に敏感であるため、普遍的なスクリーニングおよび進行状況の監視によく使用されます。CBMプロセスには、コース中の3つの異なるポイント(通常は秋、冬、春)での評価が含まれます。このプロセスにより、リスクのある生徒を特定し、介入を修正すべきか、または進行が許容できるかを決定することができます。しかし、ライティングプロセスの早期発見ツールに関する科学文献は、読書や数学などの他の学問分野と比較して限られています²⁸。

教育における技術の進歩
幼児の間でのタッチスクリーンタブレットの使用は、家庭および幼児教育センター^{で増加しています29}。最新の科学文献のレビューでは、デジタル手段(すなわち、タブレット)の使用を通じて生成されたCBMの関連性と利点が強調されています³⁰。近年、CBMの使い勝手や適用性が大きな注目を集めています。これは、教育実践³¹における進捗監視ツールの成功裏の実装に関する調査に関連している。この文脈で、教育領域における現代のデジタルメディアの重要性は認識されつつある³²。タブレット技術を利用したスクリーニングと進行状況の監視という2つの目的を持つカリキュラムベースの評価ツールは、教育者に多くの利点を提供するだろう33,34,35。このタイプのデジタルメディア(タブレットなど)では、リーディング、ライティング、数学という主要な学問領域における学習障害の早期発見を目的とした評価(スクリーニング)や、これらの学問領域における学生の学習進捗を監視するための評価を行うことの利点が欠点を上回っています。これは、デジタル評価(コンピューターまたはタブレットを介して実施されるかどうか)が時間効率の向上につながるという事実に起因しています。特に、通常教師が行う評価データの収集、プレゼンテーション、および文書化のタスクに関しては、これらのプロセスは自動化され、リソース利用の点ではるかに効率的に実行することができる³⁶。さらに、データ解釈のサポートを提供することは、はるかに簡単になります。さらに、調査によると、タブレットベースの評価は教師に好評であり、より大きな学習成果をもたらしています^37,38。対照的に、タブレットベースの評価には潜在的な利点があるにもかかわらず、研究者は考慮すべきいくつかの欠点を強調しています。Bremer と Tillmann³⁹ は、タブレットの購入と維持に関連する多額のコストと、テクノロジーへのアクセスにおける既存の不平等を悪化させることについての懸念を強調しています。さらに、タブレットはラップトップと比較して処理能力、ストレージ容量、および入力能力が限られていることが多く、要求の厳しい計算タスクや拡張タイピング³⁹の機能が妨げられる可能性があります。これらの制限は、特に高度なデータ分析や広範な書面による回答を必要とするシナリオで、タブレットベースの評価の有効性に影響を与える可能性があります。さらに、処理能力の低下、ストレージの制約、入力の困難さ、小さな画面サイズ、接続性の問題、バッテリーの制限、および評価ソフトウェアまたはプラットフォームとの互換性の問題などの技術的な課題は、それらのユーザビリティを妨げる可能性がある^40,41。さらに、デジタル評価^{ではテスト中に}子どもの集中力を維持するのに苦労する可能性があるため、エンゲージメントと注意散漫のリスクは大きな懸念をもたらす。これらの要素を慎重に検討することは、教育評価にタブレットを利用する際に重要です。

全体として、このレポートで提示された情報に照らして、教室でタブレットを使用するCBMの実現可能性は有望であり、デジタル社会でますます必要とされています。この主張は、多くの子どもが学校と家庭の両方でタブレットにアクセスできるようになったことを示す調査結果によってさらに実証されている⁴³。近年、初期の識字能力を評価するために、いくつかのタブレットベースのアプリが開発されている44,45,46。Neumannら⁴⁶は、妥当性と信頼性の両方に焦点を当てて、タブレットベースの識字能力評価の心理測定特性を評価しました。彼らは、3歳から5歳までの45人の子供たちのサンプルで、表現力と受容力のリテラシースキルを評価するように設計されたアプリをテストしました。子どもたちはタブレット端末のアプリを使って、アルファベットや単語認識のスキルに関する評価を行いました。その結果、表現的応答形式と受容的応答形式の両方を利用したタブレットベースの評価は、幼児の早期識字能力を測定するための有効で信頼性の高い方法を提供することが示されました。チューとクリシュナン⁴⁴によって実施された研究の目的は、子供の視覚運動能力を測定するためのコピーのパターンを評価するためのPrewriting Skillsの定量的評価(QAPS)と呼ばれるコンピューター化されたツールを開発し、その有効性を決定することでした。著者らは、QAPSが、典型的に発達している子供や視覚運動障害のある子供の描画スキルを測定し区別するために実行可能であり、適切であることを示しました。同様に、Duiら⁴⁵は、新しいタブレットベースのアプリ「Play Draw Write」を設計し、手書きが習得した健康な子供(小学3年生)と読み書きができない年齢の子供(幼稚園児)でテストされました。彼らの発見は、手書きの生産量を定量的に評価する上での錠剤技術の有効性の証拠を提供します。さらに、タブレットベースのアプリケーションが、手書きの困難を早期に特定する可能性を秘めていると提案しています。それにもかかわらず、これらの研究のいずれも、筆記関連の学習障害のリスクがある子供を特定するために必要な診断精度を評価していないことは注目に値します。そのため、このようなスクリーニングツールの有効性を検証するための正確な分類データが必要です。スクリーニングツールの分類精度は、後のライティング結果と比較して、学生がリスクがあるかリスクがないかをどれだけうまく識別するかによって決まります。研究者は、全体的な分類精度の尺度である曲線下面積(AUC)を報告することがよくあります。AUCは、感度と特異度を1つの尺度に組み合わせることにより、診断パフォーマンス指標として機能します。これは、別の標準化されたテストでの成績を基準として、学生をリスクのある学生またはリスクのない学生に分類します。AUCの解釈には、次の間隔が使用されました:高、AUC>.90;良い、AUC>.80-.90;中程度、AUC = .70-.79;および低い、AUC = .50-.69⁴⁷。

スクリーニングツールとそれによるリスク判定のカットオフスコアは、感度と特異度のバランスをとる必要があり、感度が上がると特異度が低下する傾向があり、その逆もまた然りです。感度は、スクリーニングツールでリスクがあると特定され、結果指標でリスクがあると特定された学生(真陽性)と、結果指標でリスクがあると特定されたすべての学生の割合を表します(真陽性と偽陰性)。基本的に、感度値が高いほど、スクリーニングプロセス中に見逃されるリスクのある学生が少ないことを示します。スクリーニングツールが感度を欠き、これらの学生を特定できない場合、彼らは必要な介入を受けられません。逆に、特異度は、アウトカムメジャーによってリスクがないと分類されたすべての学生(真陰性および偽陽性を含む)のうち、スクリーニングツールとアウトカム指標(真陰性)の両方によってリスクがないと正確に特定された学生の割合を表します。特異性が高まると、偽陽性が減少します。学校は、スクリーニング中の偽陽性の識別を最小限に抑えることを優先します。なぜなら、リスク³⁹の生徒を過度に特定する(つまり、多数の偽陽性を特定する)と、介入サービスに割り当てられたリソースが負担になるからです。これらの指標の許容値について普遍的に合意された基準はありませんが、普遍的なスクリーニングで高い感度値を達成することは最も重要です^48,49。

過去数年間、幼稚園や小学校レベルのスペイン語を話す生徒のライティング能力を評価するために、さまざまな紙と鉛筆のスクリーニング機器が設計されてきました。具体的には、Indicadores de Progreso de Aprendizaje en Escitura(IPAE)は、^小学校50年生向けにカスタマイズされたCBMを提供しています。対照的に、幼稚園の早期グレードライティング評価(EGWA-K)は、特に幼稚園の生徒を対象としており、基本的な識字能力を評価するスペイン語の標準化されたテストを提供しています。これには、画像から単語を書き写す、疑似単語を音素に分割する、自由に選んだ単語を書く、図面に基づいて物語を語るなどのタスクが含まれます。これらの多様な課題は、早期のライティング能力を評価する際に高い信頼性と妥当性を示している⁵¹。

しかし、私たちの知る限り、幼児期のライティングにおける学習の進捗状況をスクリーニングおよび監視するためのスペイン語評価用のテクノロジーベースのCBMツールはまだ開発されていません。この研究では、書くのが苦手な幼児を特定することの重要性と、スペイン語を話す人々のためのコンピューター化されたツールが不足していることを認識し、幼稚園児向けのマルチメディア評価プロトコルを導入し、その内部構造と診断精度を調査することを目指しました。

プロトコル

ここで紹介するプロトコルは、ラ・ラグーナ大学のComité de Ética de la Investigación y Bienestar Animal(研究倫理および動物福祉委員会、CEIBA)が提供するガイドラインに従って実施されました。データは3つの異なる時点で収集され、保護者、管理者、および学校が同意した生徒からのみ情報を取得しました。

注:プロトコルで使用されるアプリは、 Tablet App Indicadores de Progreso de Aprendizaje en Escritura para Educación Infantil [幼稚園児のための基本的な早期ライティングスキル]( T-IPAE-K)です。これには、1)アルファベット文字のコピー、2)名前の書き方、3)表現力豊かな語彙、4)音韻認識、5)口頭物語の5つのタスクが含まれます。教育エージェントは、テストフェーズが始まる前に、1つまたは2つの試行(タスクによって異なります)とデモンストレーションとともに、各タスクの指示を提供します。各タスクのアプリケーションプロトコルの例を以下に示します。

1. 実験セットアップ

1. 次の包含基準を使用してください:生徒が幼稚園の最終学年に属し、スペイン語を母国語としていることを確認してください。指示に適切に従うことができることを確認します。
2. 特別な教育的ニーズを持つ子ども(すなわち、感覚障害や後天的な神経学的問題などにより支援や特定の教育的注意が必要な子ども)は、伝統的に、一時的または学校教育を通じて、学習障害や重度の行動障害の除外基準として使用されてきた子どもを除外する。
3. お子様のタブレットにアプリケーションをインストールします。このアプリケーションは、1 つのファイルを使用してタブレットにインストールされます。APK拡張子は、Androidがアプリケーションを配布およびインストールするために使用するファイルの種類です
   メモ: このファイルには、ユーザーがインストールの場所を選択できる自動インストーラーが含まれています。インストーラーは、ツールの以前のバージョンを検出し、更新の可能性についてユーザーに警告します。これらの更新により、以前のバージョンの保存されたデータは削除されません。
   1. アプリケーションに初めてアクセスすると、ユーザーはいくつかのオプションを提示するメニューが表示されます:1)Evaluar [ゲームの開始]、2)Corregir [課題の修正]、3)Modificar [学生データの更新]、4)Nuevo [新しい学生を含める]
   2. 学生プロファイルを作成してプロセスを開始します。「Student Code」、「codigo」、「Date of Birth」、「Fecha de Nacimiento」、「Application Date」、「Fecha de aplicación」、「School Name」、「Nombre del colegio」などの重要な詳細を入力します。 [guardar ]を保存をクリックして新しい学生プロファイルを確定し、必要に応じて後で[変更]セクションの情報を更新します( 図1を参照)。
   3. タスクを開始する前に、すべてが機能していることを確認してください。 「Examiner」をクリックし、「 周辺機器の確認 」をクリックして、タッチスクリーン、キーボード、音声キー、およびレコーダーの機能を確認します。 [OK] をクリックして構成を保存します。
      注: 各タスクは、緑色のボックス内で強調表示されます。課題は、Copia de letras(アルファベット文字のコピー)、Vocabulario expresivo(表現語彙)、Escritura del nombre(名前の書き方の第1部、第2部)、Conciencia fonológica aislar(音韻認識)、Narrativa oral (口頭伝承)です。
   4. 緑色で強調表示された各タスクを実行します。タスクが完了したら、メニューがタスクセクションに戻り、ボックスが赤に変わり、タスクが完了したことを試験官と学生の両方に通知していることを確認します( 図2を参照)。
   5. 幼稚園最後の学年の子どもを、約25分間の1回のセッションで調べます。静かな部屋でタスクを管理します。外付けキーボードを使用して、タスクの完了後に修正するか、タスクの実行中にヒットとミスを記録するか(タスクによって異なります)。
      注意: タブレットの内蔵スピーカーを使用して指示を聞くことができるため、ヘッドセットは必要ありません。プログラム自体はタブレットで録画できます。
   6. タスクを実行します。
      1. タスクについて口頭で指導し、組み込みの教育エージェントの助けを借りて手順を実演します。
      2. 教育エージェントが、ゲームが何であるか、そしてそれをどのようにプレイするかについて、生徒に最初の指導を提供することを確認します。
      3. 教育エージェントが生徒に課題を理解したかどうかを尋ねるときは、答えが「はい」の場合は生徒が緑色のチェックマークをクリックし、「いいえ」の場合は赤い十字をクリックするようにしてください( 図3を参照)。
      4. 答えに応じて、学生に対する教育エージェントの助けを借りてタスクを実行します。彼らが助けを借りずに独立してタスクを実行することを確認してください。
         注:学生がタスクを実行しているときには、教育エージェントは存在しません。
4. タスクが完了したら、教育エージェントが適切なフィードバックを提供していることを確認します。
5. タスクが理解できない場合は、最初の指示を繰り返します。
   注:学生が「理解できませんでした」オプションを2回目にクリックすると、課題はデータベースに「学生はタスクを実行できませんでした」とコード化され、タスクは完了としてマークされます。

図1:CBMのメインメニューと新入生メニュー この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:アルファベットのコピーレタータスクの完了前後のタスクこの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:「理解しましたか?」画面 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. タスク

図4:アルファベット順の文字コピータスクでの学生のパフォーマンスのデモンストレーションこの 図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

1. アルファベットのコピー
   1. タスクにアクセスするには、[ 評価 [評価] をクリックし、[Copia de letras] の文字をコピーする を選択します。
   2. 教育エージェントに指示を与え、タスクをモデル化させます。例を 図 4 に示します。
   3. 外付けキーボードの Continue(続行 )キーを押して続行します。
   4. 生徒にタスクを理解したかどうかを尋ね、それに応じて 「はい 」または 「いいえ 」をクリックするように依頼します。必要に応じてガイドします。
   5. 課題を開始する:生徒に、画面に表示された母音を1分以内に、順番に提示して再現してもらいます。
   6. 各文字の入力が完了したら、外付けキーボードの Continue キーを使用します。
   7. タスクが終了したら、教育エージェントの指示に従って 出口 ドアを押します。
   8. メインメニューの 「正しい [corrección]」セクションを開き、「 文字のコピー」[copia de letras]をクリックします。
   9. 正しい文字と間違った文字の両方を画面に記録します。
   10. 入力するボックスをクリックし、外部キーボードを使用して、入力した文字数、正しい文字、またはエラー(位置ずれ、省略、追加、または反転)を入力します
   11. 外付けキーボードを使用して、正しい文字と間違った文字を識別してメモします。また、整列、全体的または部分的な反転、および対応するセクションでのストロークの追加または省略にも注意してください。
       注:手順2.1.10で示したエラーがない場合、レターは正しいと見なされます。また、生徒が使用したペンシルグリップの種類を追加します。試験官は、さまざまな種類のグリップの画像を使用して、子供が書くときにどのグリップを使用しているかを特定します。グリップの種類は、審査官による目視評価に基づいているため、特定の引用はありません。
   12. 修正が完了したら、[ guardar]を保存 をクリックします。
   13. 正しい文字の数を計算し (最大スコア: 5)、配置、反転、追加、または省略のエラーに注意してください ( 図 5 を参照)。
       注:正しい文字とは、ミスアライメント、反転、ストロークの追加、ストロークの欠落などのエラーがない文字と定義されます。ミスアライメントとは、文字がベースラインに配置される予定の場所と配置される場所との間の距離を指します。反転は、文字またはその一部が誤って反転または回転した場合に発生します(例:e/ǝ/、a/ɒ、u/n)。追加されたストロークは、テンプレートの元の文字に属さない任意のストロークであり、欠落しているストロークは、解答用紙⁵²の元の文字にストロークが存在しないことを指す。

図5:アルファベットのコピーレタータスクでの学生のパフォーマンス修正の例この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. 表現力豊かな語彙
   1. タスクにアクセスするには、[ 評価 [評価] をクリックし、[ 表現語彙 [Vocabulario expresivo] を選択します。
   2. 教育エージェントが学生に指示を提供し、その後にモデリングセクションが続くことを確認します( 図6を参照)。2つのアイテムの例を紹介します。
   3. 外部キーボードの 正 解または 不正解 キーを使用して、生徒のパフォーマンスに反応します。
   4. 生徒が間違った例を見つけた場合は、正しい答えを示して修正フィードバックを提供します。
   5. ディスプレイの 「はい 」または 「いいえ 」ボタンを押して、タスクを理解したかどうかを生徒に尋ねます。必要に応じて、彼らの答えを導きます。
   6. 最後のステップが完了したら、タスクが開始されることを確認します。画像は、10個のアイテムごとに個別に表示されます。正しいヒット( 正しい キーを使用)とミス( 正しくない キーを使用)を外部キーボードを使用して記録します。イメージ名に関連付けられたシノニムも正しいと見なされます。
   7. タスクが完了したら、教育エージェントの指示に従って 出口 ドアを押します。
      注:タブレットはヒットの総数を自動的に計算し、10が最大スコアです。

図6:表現力豊かな語彙の例アイテムこの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

3. 名前の書き方
   1. タスクにアクセスするには、「 評価 [Evaluar]」をクリックし、「 Name Writing [Escritura del nombre]」を選択します。
   2. タスクの最初の部分が最初に開始されます。教育エージェントが生徒に指導とモデリングの部分を提供させてください。最初の部分では、教育的エージェントが「例を挙げてみましょう。「I will will write my name」と記載し、子供に付き添う審査官は例として自分の名前を書かなければなりません( 図7参照)。
   3. 次に、画面上の 「はい 」または 「いいえ 」ボタンをクリックして、タスクを理解したかどうかを生徒に尋ねます。必要に応じてガイダンスを提供します。
   4. タスク実行の最初の部分では、生徒は与えられたガイドライン内で自分の名前を1分以内に書きます。
   5. 最初の部分を完了した後、同じ手順に従って2番目の部分に進みます。この第2部では、教育エージェントがタスクを説明し、例を挙げます。
   6. 第2部では、生徒は与えられたガイドライン内で知っている名前を3分以内に書きます。
   7. 完了後、教育エージェントは生徒に彼らが書いた名前について尋ねます。書かれた回答の下にある名前に注意してください。
   8. 教育エージェントの指示に従って 出口 ドアを押します。
   9. 修正するには、メインメニューの 「Correct [Corregir]」を開き、「 Names Writing [Escritura del nombre]」を選択します。
   10. 外付けキーボードを使用して、両方の部分に正しい文字と正しいスペルの名前の総数を入力します。
   11. 外部キーボードを使用して、両方のパーツの正しい文字と正しいスペルの名前の総数を入力します。2番目の部分に移動するには、 灰色のボックス (2番目の部分)[segunda parte]を押します。また、生徒が両方のパーツに使用したペンシルグリップを追加します。
   12. 生徒が両方のパーツに使用した次の12種類のグリップタイプのいずれかを選択します:ラジアルクロスパルマー、手のひらの仰臥位、デジタルプロネーション、ブラシ、伸ばした指のグラップ、クロスサム、静的三脚、4本指、横方向三脚、動的三脚、動的四脚、または横方向の四足歩行。⁵³名
   13. 修正が完了したら、[ Guardar]を保存 をクリックします。
       注:名前は、同音異義語を含むすべての対応する文字で書かれている場合、正しいと見なされます。よくある間違いには、省略、追加、置換、または文字の翻訳が含まれます。文字は、大まかに認識できる場合に正しいと見なされます。同音異義語のスペルが間違っている場合(例:/v/の代わりに/b/と書く場合)は考慮されません。

図7:名前作成タスクでの生徒のパフォーマンス修正の例 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

4. 音韻認識
   1. タスクにアクセスするには、 評価 [評価] をクリックし、 次に Phonological Awareness - Isolate [Conciencia fonológica aislar] を選択します。
   2. 教育エージェントが生徒に指示とタスクモデリングを提供できるようにします。2つのアイテムの例を紹介します。生徒が例で間違いを犯した場合、教育エージェントは正しい答えを明らかにすることによってフィードバックを提供します。
   3. 教育エージェントが、画面上の 「はい 」または 「いいえ 」ボタンを押すように学生に促すことで、学生がタスクを理解していることを確認できるようにします。
   4. 生徒がタスクを理解していることを確認し、必要に応じて追加のガイダンスを提供します。
   5. この最後のステップを完了すると、タスクが開始されます。
   6. このタスクに関連する 18 個のアイテムを提示します。
   7. 外部キーボードを使用して、生徒が分離する必要のある音素の音を明瞭に表現したときに「ヒット」としてマークします。生徒が文字に名前を付けた場合は「部分ヒット」としてマークし、他の答えの場合は「不正解」としてマークします。
   8. タスクが完了したら、教育エージェントの指示に従うように、つまり 、出口 ドアを押してタスクから離れるように生徒に指示します。
   9. 音を発する人のアイコンの画像を表示して、正確な反応時間の記録を示します ( 図 8 を参照)。
      注: タスクの完了後に修正する必要はありません。学生には、正解ごとに2ポイント、部分正解ごとに1ポイント、エラーごとに0ポイントが与えられます。タブレットは、ヒットの合計数 (合計と部分の両方) を自動的に計算し、達成可能な最大スコアは 36 です。

図8:音韻認識に関連する項目の例。教育エージェントは単語を声に出して言い、生徒が応答するとボーカルキーが左上隅に表示されます この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

5. 口頭伝承
   1. タスクにアクセスするには、評価 [評価] をクリックし、次に Oral Narrative [Narrativa oral] を選択します。
   2. 教育エージェントに生徒に指示を出してもらいます。
   3. 生徒に課題を理解しているかどうかを尋ね、「はい」または「いいえ」と答えてもらいます。
   4. 生徒に自分の物語について考える時間を30秒与えます( 図9)。
   5. カウントダウンを開始し、カウントダウンが終了したらタスクを開始します。
   6. 生徒が提供されたトピックに基づいて自分の物語を語ることを最大5分間許可します。
   7. 生徒の物語をタブレットに記録して、後で修正します。
   8. 終了したら 、終了 ボタンを押すように生徒に指示します。
   9. タスクから退出するための 出口 ドアを表示します。
   10. 添削するには、メインメニューの 「Correct [Corregir]」を開き、「 Oral Narrative」、「Narrativa oral」、「Review stories using the media player tool」を選択します。
   11. 再生ボタンを押すと、同じソフトウェアで演奏中に録音された生徒のストーリーが再生されます( 図10)。
   12. 外部キーボードを使用して、単語の総数、一意の単語、単語のシーケンス、および T 単位 (つまり、T 単位は主文と、それに直接接続された従属節または関連節で構成されます) をメモします。
   13. 修正が完了したら[Guardar] を保存 をクリックします

図9:ナラティブ口頭課題のプロンプトの例:「ある日、私は目を覚まし、飛ぶことができます」この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図10:口頭叙述タスクの修正メニュー この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

3. 学生の評価

1. すべての学生による評価が完了したら、課題を評価し、その後、研究チームが管理するサーバーにデータをアップロードします。
2. データのインポート、マージ、および細心の注意を払ってクリーニングして、その後の分析に備えます。
3. 学年度中の学習を評価するには、生徒にタスクを実行し、フォームA(秋)、フォームB(冬)、フォームC(春)を使用して評価するように依頼します。
4. 学年度の初め(秋)にアプリケーションのフォームAのデータを生成します。
5. アプリケーションのフォーム B のデータを、年の半ば (冬) に生成します。
6. 学年度末(夏)に、アプリケーションのフォームCのデータを生成します。
7. 探索的因子分析(EFA)のデータの適切性を評価するには、変数間の相関を分析して、それらが十分に相互に関連していることを確認する⁵⁴。
8. バートレットの検定を使用して、母集団相関行列が単位行列と異なること、つまり変数が独立していないことを確認します⁵⁵。
9. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 検定を適用して、EFA⁵⁶ に各変数を含めるためのサンプリングの妥当性を評価します。
10. 相関行列の行列式を調べて、多重共線性を確認します。
11. 固有値が1以上の変数を保持し、スクリープロットを調べて、特に200人以上の参加者^57,58のサンプルで固有値が急激に減少している因子を特定することにより、抽出する因子の数を決定します。
12. これらの一般的に使用される基準に加えて、⁵⁹を保持する因子の数を決定するための最も正確な方法と見なされている並列分析を組み込んでください。
13. 探索的因子分析を実行して、得られた異なる変数間の相関を見つけます⁶⁰。
14. 結果を、学年度末に同じ生徒セットに対して実行されたEGWA-KおよびTeacher評価スケールと比較します。
    注:教師は、口頭言語、音韻認識、コミュニケーション能力、初期ライティングなど、生徒の言語、コミュニケーション、表現スキルを1から4のスケールで評価しました。1は「悪い」、4は「優れている」です。これらの評価(Teacher Rating Scale)は、学年度を通じて生徒の学力と進歩に対する教師の認識を反映しています。

結果

この研究では、336人のスペインの幼稚園児(男の子=163人、女の子=173人;_{年齢 =} 5.3 歳 (63.6 か月、SD = 0.29) は、サンタ クルス デ テネリフェの都市部および郊外地域の州立および私立学校から募集されました。特別な教育的ニーズを持つ子供は除外されました。これには、感覚障害、後天性神経疾患、または伝統的に学習障害の除外基準と考えられていたその他の問題を持つ子供が含まれていました。この情報は、カナリア諸島政府の教育省から提供されました。

アプリケーションの変数は次のように計算されました: 正しくコピーされた文字の総数がアルファベット文字のコピータスクに使用されました。表現力豊かな語彙の課題は、正しい項目の総数を使用して評価されました。名前の書き込みタスクでは、タスクの両方の部分から正しく書き込まれた名前の総数が記録されました。音韻認識タスクでは、正しい回答と部分的に正しい回答の総数を考慮しました。オーラル...

ディスカッション

この研究では、文献情報に基づいたモデルを使用して、スペインの幼稚園児におけるCBMのフレームワークを調査し、転写スキルと口頭の物語能力が学年度を通じて観察可能な指標にどのように影響するかを調べました。この調査では、スペイン語に特化したテクノロジー主導のCBMツールが不足しており、早期のライティング進捗評価が妨げられていることが浮き彫りになっています。このギャップを埋め、幼い学習者の潜在的なライティング困難を特定することの重要性を強調するために、幼稚園児向けのマルチメディア評価プロトコルが導入されました。

この研究では、ライティングの単純な見方を超えて掘り下げた包括的なモデルを採用することにより、初期のライティング能力を多面的に調査しました。このモデルは、ライティング^10,11のそれほど単純ではない見方としても知られており、転写スキル(文字の形成、スペルなど)と言語能力の役割を認識していました。主な目...

材料

この記事で使用された材料の一覧

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Indicadores de Progreso de Aprendizaje en Escritura para Educación インファンティル (T-IPAE-EI)"	ラグーナ大学	®コピーリグス, 2023	C826ED53A500DC82D7A7CD0F 03C136CDB8F5A8E41D4175 0052469CA4CC0E11F8