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研究記事

中国数学学習者の文脈における教育的アプローチが学術的関与と満足度に与える影響

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DOI：

10.3791/69947

⸱

2026年5月15日

 ,  ,  , 
1University of Perpetual Help System Dalta, 2School of Public Administration, Nanjing Audit University, 3School of Public Finance and Taxation, Lanzhou University of Finance and Economics, 4China National Institute of Standardization

この記事について

サマリー

ここでは、教育的アプローチが中国の数学学習者の学術的関与や忠誠心にどのように影響を与え、動機付けを媒介者として示します。複数の理論的枠組みを統合し、410名の数学学生の調査データをPLS-SEMを用いて分析しました。研究結果は、指導スタイルが動機付けに大きな影響を与えることを明らかにし、数学の指導設計や教師育成に示唆を与えています。

要約

本研究は、教育的アプローチが中国の数学学習者の学術的関与、満足度、忠誠心に与える影響を検証し、高等教育レベルでの動機付けの媒介的役割に焦点を当てています。これまでの研究が主に変数間の直接的な因果関係を調査していたのに対し、本研究は教育スタイル調査、自己決定理論、学生関与理論、社会認知理論、顧客満足理論など複数の理論的枠組みを統合し、包括的な研究モデルを構築しています。データは、中国の公立大学の数学科学生410名を対象に、体系的なランダム抽出を用いて調査を行い、最終サンプルはn=375でした。解析は部分最小二乗構造方程式モデリング(PLS-SEM)とSmartPLSを用いて行われました。結果は、異なる教授スタイル(主張的、示唆的、協働的、促進的)が高等教育レベルでの学生の言語学習意欲に大きな影響を与えていることを示しています。本調査の結果は、中国高等教育における数学教育学に重要な示唆を秘めています。特定の指導スタイルが生徒の動機付けやその後の関与にどのように影響するかを理解することで、指導設計や教師の専門能力開発の取り組みに役立ちます。

概要

共通語としての英語の世界的な重要性により、非ネイティブ英語圏の高等教育において、英語のための学術目的(EAP)教育は重要な要素となっています。中国では、教育部が国際的に競争力のある卒業生を育成するために、大学英語教育の強化を一貫して重視してきました。2.数学が教科として教えられる中国のEAP教室では、講師の教育アプローチが言語的な成果だけでなく、学習過程への心理的関与や教育体験への全体的な満足度の形成に根本的な役割を果たします。3。教育スタイルと生徒の成果の関係は、過去数十年にわたり学術的に大きな注目を集めてきました。研究によれば、教育スタイルは認知的関与、感情への投資、行動参加など、学生体験の複数の側面に影響を与えることが示されています5,6。しかし、これらの発見にもかかわらず、特定の教育アプローチがEAPの文脈で複数の学生成果に同時にどのように影響を与えるか、特に中国の高等教育において明確な見解は依然として不明です。

自己決定理論における動機付けは、教育スタイルと生徒の関与や満足度を結びつける潜在的な重要な媒介メカニズムを示しています7,8。伝統的な教師中心のアプローチが歴史的に主流であった中国の教育文脈において、異なる教授スタイルが生徒の動機付けにどのように影響するかを理解することは特に重要です。学術的関与は、学生の積極的な関与、努力の投資、学習活動への心理的つながりを含み、教育成功の強力な予測因子として特定されています10。エンゲージメントの高い学生は、より粘り強さを示し、より深い学習戦略を用い、無関心な生徒よりも優れた学業成果を達成します11。数学教育における指導スタイルと学生成果の直接的な関係に関する広範な研究があるにもかかわらず、現在の文献には特定の教育アプローチを結びつける動機付けの役割を検証する統合モデルが不足しています。具体的には、EAPの環境において、教育スタイル、モチベーション、関与、満足度、忠誠心を単一の包括的なモデルに統合する研究は限られています。

さらに、学生忠誠心という概念は、学生が教育機関との関係を維持し、他者に推奨する意図を指し、高等教育研究において重要な考慮事項として浮上しています。顧客満足理論に基づき、満足した学生は教育提供者に対してより強い忠誠心を示すことが期待されています。本研究は、既存の文献における重要なギャップに対処しています。過去の研究は主に、教育スタイル、動機付け、学術的関与、満足度を孤立または断片的な理論的枠組みの中で検証し、中国の英語学術目的(EAP)文脈における統合的メカニズムには限定的な注目が払われています。EAPでは学生中心の教育法が強調されているものの、特に中国の高等教育機関における動機付けなどの媒介要因を通じて、教育スタイルが学生の関与や満足度にどのように影響するかについては実証的な明確さが限られています。EAPでは学生中心の教育法が強調されているものの、特に中国の高等教育機関における動機付けなどの媒介要因を通じて、教育スタイルが学生の関与や満足度にどのように影響するかについては実証的な明確さが限られています。したがって、本研究の目的は、中国のEAP学習者における教育スタイル、動機付け、学術的関与、満足度、学生への忠誠心の関係を調査することです。本研究は、動機付けがアサーティブ、示唆的、協働的、ファシリテティブ、ファシリテティブと学術的関与という4つの異なる指導スタイルの関係における媒介的役割を同時に検証し、エンゲージメントから満足、忠誠心への連続的な経路を調査することで研究を進展させています。本研究は、中国のEAP文脈において複数の教育的および心理学的構造を統一された構造モデルに統合する点で新しいものです。教育的前因と成果経路の両方を捉える包括的なモデルを提供することで、本研究は中国の高等教育数学教育におけるこれらの関係性を明らかにし、積極的、示唆的、協働的、促進的教授スタイルが動機付けの経路を通じて学生の関与、満足度、忠誠心をどのように促進するかについて新たな洞察を提供し、理論的統合と実証的証拠を分野に拡張します。

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図1:文献レビューのグラフィカルな表現 レビューされた研究で特定された主要概念の共生と相互関係をマッピングします。ネットワークの可視化は、文献計量分析ソフトウェアを用いて作成されました。赤いノードは学生集団に関連する用語を表し、青いノードは一般的な人間の被験者や文脈的要因を示します。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

EFL学習者の教育経験は、教師の指導スタイルに強く影響されています。本研究は、指導スタイルモデルを活用し、教師の戦略が生徒にどのような影響を与えるかを検証します。表1に示されているように、異なる指導スタイルは学習者の動機付けや関与に異なる影響を与えることがあります。高等教育においては、支援的な教師、尊重ある教室関係、そして前向きな仲間との交流によって、モチベーションや学業への関与がしばしば強化されます。したがって、学習を促進し、自信を育み、言語発達を支援する指導スタイルは、言語学習の成功に不可欠です17,18。さらに、教育実践、技術の統合、授業計画、指導の誠実性も、英語クラスにおける学生のモチベーションにさらに影響を与えます。HA1: 英語教師の指導スタイルは、中国の英語学習者(EFL)学生の高等教育におけるモチベーションのさまざまな側面に大きな影響を与えます。

著者構成体名構成概念の定義
オーダス&ウィルムズ(2002年)婚約学生が学業や課外活動にどの程度関わり、教育目標に合致し、重視しているか。
スキナー、キンダーマン、そしてフラー(2009年)婚約学生が教育活動にどれほど深く関わっているか、関わる価値観、人々、目標、環境を含みます。
スキナー、ウェルボーン、コネル(1990年)婚約教育活動における学生の努力、関与、感情体験のレベル。
ウィルムズ(2003年)学校での生徒の関与生徒が学校の成果をどれだけ必要と感じ、教室や課外活動に参加しているか。
ニューマン、ヴェーラージュ、ランボーン(1992年)学生の学術活動への関与学校が提供するスキルや知識を習得しようとする生徒の心理的なコミットメントの強さ。
ヴェーラージュ、ラッター、スミス、レスコ、フェルナンデス(1989年)教育参加学校で教えられるスキルや知識を習得し理解するためには、精神的なコミットメントが必要です。
クー(2003年)学生の関与学生が学業に有益な活動に費やす努力と時間は、機関の慣行や方針によって支えられています。
シャウフェリ、サラノヴァ、ゴンザレス・ローマ、バッカー(2002年)学習への関与学業に伴う、献身、活力、そして完全な関与を伴う、報われる前向きな精神状態。
クリステンソン、レスクリー、アップルトン、バーマン・ヤング、スパンジャーズ&ヴァロ(2008年)学生の関与生徒の学習へのコミットメントと学校生活への積極的な参加のレベルは、教育目標の達成を目的としています。

表1: 異なる著者による学術的関与の定義。 この表は、文献のさまざまな学者によって学術的関与がどのように概念化されてきたかをまとめたものです。これらの定義は、生徒の関与、心理的コミットメント、努力、参加、そして学習活動への感情的なつながりを強調しています。この表をダウンロードするには、こちらをクリックしてください。

この図は、さまざまな学者によって報告された学術的関与の主要な定義と視点をまとめたものです。この本は、行動的、感情的、認知的側面にわたる学術的関与の多面的な性質を強調しています。

広範な研究が言語学習を動機づける要因を検証しています。したがって、動機付けは高等教育レベルの言語学習のすべての段階に影響を与える重要な概念です。生徒はやる気を得るために授業に積極的に参加し続ける必要があります。したがって、より効果的な教室参加を促進する動機があります26。さらに、教師は生徒とつながり、より良い学習とトピックの習得を促進することで、並外れた力を持っています。したがって、教師が生徒を学業的に関与させられない場合、彼らは学生を動機付けることができません。したがって、このプロセスは実を結ばなかった。SLLプロセスへの取り組みへの動機付けは極めて重要であり、EFL学習者を高等教育に関与させることが極めて重要です。HA2:EFL数学中国語の学生の動機は、高等教育レベルでの学業への関与に影響を与えます。

教室で強い関与と自己効力感を示す生徒は、時間を効果的に管理し、学業成績も良好で、学業を修了し、さまざまな活動に積極的に参加する傾向があります。31。この関与は学業体験を高めるだけでなく、学習過程を楽しみ、課題に取り組むことに満足感を得ることも可能にします。成功の理論によれば、高い自己効力感と積極的な教室参加は、学生が自分の学業目標を達成可能と見なす原因となります。33。その結果、英語習得に対する態度はますます前向きになり、関与度も高まります。学生の学業自信、参加、満足度は相互に関連しており、このつながりが学業成功の可能性やより前向きな学業体験を高める35。しかし、学業における自己効力感の低下は関与を低下させ、失敗につながる可能性があります36,37。これに関連して、これまでの実証研究では、学生の自己効力感が学業参加度に強い影響を与えることが一貫して示されています。HA3:英語外訳数学の中国語学生の学業的自己効力感は、学業への関与に大きな影響を与えます。

学生と大学の成功と効果は、学生の満足度や学業成績と密接に関連しており、これらの機関は学生のニーズを動機付け、満たすことを目指しています。しかし、学生のエンゲージメントを高めることは、学業の成功と満足度の両方を促進するために極めて重要です。生徒の動機付けと満足度は学業成功の重要な要素であり、教師が生徒を積極的に教室活動に参加させて学業および個人のニーズを満たす必要性を強調しています。学生満足度に与える影響に注目した機関インフラの役割を探り、スポーツ施設、宿泊施設、交通システムなどに焦点を当てました43,44。スポーツや交通は学生満足度と有意な正の関係を持つ一方で、配慮は学業成績や満足度に与える影響はごくわずかかつ無意味です(45,46)。HA4:英語外語数学中国語の学生の学業への関与は、高等教育レベルでの満足度に大きな影響を与えます。

学生の満足度は個人的および制度的なさまざまな要因によって影響を受け、多面的な構成要素となっています47。講師の質、よく構成された授業計画、タイムリーなフィードバック、リソースの利用性、そして効果的なテクノロジーの活用は、学生の満足度や教育機関とのつながりの感覚に大きな影響を与えます。それに加えて、教育能力、柔軟な行動、名声、そして大学・カレッジの地位も、高等教育レベル49で幸せで忠実な学生を形成する重要な要素です。本研究の目的は、構造方程式モデリングフレームワークを用いて、異なる教育スタイルが中国のEAP学習者の学生の動機付けや学業参加にどのように影響するかを評価することです。 HA5: 英語外語の数学中国語学生の満足度は、高等教育レベルでの忠誠心に大きな影響を与えます。 HA6: 英語外語数学中国語の学生の動機付けは、EFL教師の指導スタイルと学生の学術参加との関係を媒介します。

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図2:本研究の研究モデル 研究変数間の関係を示す提案された研究モデル。EFL教師の指導スタイル(主張的、示唆的、協働的、促進的)とEFL学生の学業的自己効力感との間の仮説的な関係を先行要因として示しました。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

本研究の新規性は、4つの異なる指導スタイルが、主張的、示唆的、協働的、ファシリテティブとして、中国の高等教育EFL学習者の動機付け、学術的関与、満足度、忠誠心をどのように形成するかを単一の構造モデルの中で統合的に検証している点にあります。従来の研究が孤立した関係や直接的な関係に焦点を当てていたのに対し、本研究は動機付けの媒介的役割と、関与から満足度・忠誠心への連続的な経路を強調し、教育的アプローチが高等教育における学生成果にどのように影響するかをより包括的に説明しています。この研究は、複数の枠組みを組み合わせ、中国の大学教室に対して文脈に応じた証拠を提供することで、理論的かつ実践的に独自の貢献をしています。

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プロトコル

倫理声明:

この研究は研究過程を通じて厳格な倫理ガイドラインを遵守しました。正式な承認は中国国家標準化研究所の関連機関審査委員会によって、承認番号(202507)が付与されました。この研究は、インフォームド・コンセントを提供した参加者を対象とした匿名調査のみで、ヒトやヒト組織サンプルを対象とした実験は含まれていません。個人情報や機密データは収集されず、すべての回答は研究目的のみで機密扱いにされました。参加は任意であり、回答者は研究の目的を事前に知らされていました。

このプロトコルは、中国江蘇省の4つの公立大学の英語学科に在籍する学部生の対象集団の特定から始まりました。機関の許可を得ると、体系的ランダムサンプリングを用いて完全な学生名簿から参加者を選出しました。このサンプリング間隔(*k*)は、各機関の総在籍者数をその機関の目標サンプル数(*k* = 5、つまり名簿の5人ごとに選ばれた)で割って決定され、参加大学間の比例代表を確保しました。データは定期的な授業中に対面でアンケートを実施し、すべての参加施設で標準化された条件を確保しました。配布前に、参加者には研究の目的、参加の任意性、機密保持の保証が記載された詳細な情報シートが提供されました。変数および対応する構成要素は 表2にまとめられています。

構成要素アイテムコードサンプル項目1つ変動の平均(SD)いいえ。項目一覧α評価尺度出典
(構成体の種類)
自己主張的A1先生は問題解決の正しい方向性を指し示します。3.989370.6285点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Leung ら(2003)
(反省)-0.48529
示唆的シーズン1先生は私自身の経験を活かして生徒たちの問題解決を助けています。4.006260.6965点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Leung ら(2003)
(反省)-0.5192
共同作業C1教師は生徒自身の経験に耳を傾けます。4.068270.8095点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Leung ら(2003)
(反省)-0.54471
促進型F1教師は生徒の議論を促します。3.887380.7745点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Leung ら(2003)
(反省)-0.5877
学生の動機付けSM1教師は高い期待を立てますが、生徒はそれを達成することができます。3.876850.635点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。オビオサ(2020年)。
(反省)-0.53943
吸収SEA1英語は私のキャリアにとって必要です(良い仕事を得るため、インセンティブを得るため、昇進のために)。3.719130.6045点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Snijdersら(2019年)。
(反省)-0.70347
献辞(リフレクティブ)SED1私は意味と目的を持って勉強をしました4.00830.6065点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Snijdersら(2019年)。
-0.61492
活力SEV1大学にいる間、私はエネルギーに満ちているのを感じていました。3.537830.6335点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Snijdersら(2019年)。
(反省)-0.77485
学生の学業的自己効力感(反省的)ASE1このESLコースで素晴らしい成績を取れると信じています。4.050950.7365点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。Snijdersら(2019年)。
-0.54334
学生満足度(振り返り)SS1先生の講義は問題点を一貫して説明しており、講義を魅力的(魅力的)にしています。3.004850.7365点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。オビオサ(2020年)。
-0.87879
学生の忠誠心(リフレクティブ)SL友人や親戚にこの学校を推薦します。4.034730.6855点リッカート尺度:(1) 強く反対 (5) 強く同意する。ウォンら(2016年)
-0.69651
全体的な計器信頼性550.885

表2:本研究で使用された変数。 この表は、研究変数、サンプル項目、項目数、記述統計、信頼性係数、評価尺度、採用された測定ツールの元の情報源を示しています。この表をダウンロードするには、こちらをクリックしてください。

以下の手順は、同様の教育環境での再現性を可能にする十分な詳細で説明されています

研究デザイン

本研究は横断調査設計( 図3参照)を用いて、中国の高等教育機関におけるEFL学生の指導スタイル、動機付け、学術的関与、満足度の関係を調査しています。主な目的は、異なる教育スタイルが学生の動機付けや学業への関与にどのように影響するかを、過去の研究から適応した包括的な研究モデルを用いて調査することです。構造化されたアンケートを用いて、公立大学の英語学科の数学科目の学部生から定量的データを収集しました。アンケートは[ 5] セクションで構成され、[ 5 ]項目を5ポイントリッカート尺度で測定しました(1=強く反対、5=強く同意)。各参加者は監督のもと、約 [20] 分でアンケートを完了しました。

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図3:研究設計のフローチャート フローチャートには参加者のスクリーニング、適格性評価、データ収集、分析、データ保存のステップが含まれています。倫理的クリアランスや参加者募集からデータ検証、SPSS-28およびPLS-SEM(PLS 4)を用いた統計解析、安全なデータ保存に至るまで、研究デザインを示しています。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

データ収集手順

データは江蘇省および中国北京の主要な公立大学4校から収集されました。本研究のデータ収集は2025年3月から2025年5月にかけて行われました。確立され、既に検証されたツールを基にした構造化されたアンケートが、400人の学部EFL学生に実施されました。この質問票は、教育スタイル、学生のモチベーション、学業への関与、満足度を評価するために設計された複数のセクションで構成されていました。具体的な尺度には、Grasha's50、Teaching Style Inventory、DeciとRyanによる自己決定理論に基づく動機付け尺度(Self-Determination Theory-basedMotivation Scale)51、Snijdersらの52に基づく学術的関与尺度が含まれていました。データから欠損値や外れ値を調べた後、最終サンプルはn=375件の有効な回答を含みました。

調査は中国の主要な4つの公立総合大学で研究者が対面で実施しました。参加者は教室に集まり、標準化された指示を受け、回答時間が決まり、回答完了後すぐにアンケートが収集されました。データは、中国の公立大学で数学科目を学ぶ英語学科の学部生410名に、体系的ランダムサンプリングを用いて配布されたアンケートを通じて収集されました。データスクリーニングの結果、最終サンプルは375件の有効な回答で構成されました。欠損データをリトルのMCAR検定(χ2 = 267.579, 108 df, p < 0.001)を用いてデータスクリーニング手順が実施されました。*0.000、リトルのMCARテストが有意だったため、多重補完を方法として選びました。したがって、外れ値を除くと、研究サンプルは375名(男性173名、女性202名)で構成されていました。調査官は倫理的手続きを遵守しました。同意書が学生に配布され、害を受けることなく自主的に参加できるようにしました。調査過程を通じて機密性と匿名性が確保されました。

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図4:ダニエル・スーパー計算機の結果 この図はダニエル・ソーパー計算機を用いたサンプルサイズ決定を示しています。この図は、予想効果量0.3、望ましい統計的検出力0.9、11の潜在変数、55の観測変数に基づく構造方程式モデリングのための事前サンプルサイズ計算を示しています。図は指定されたパラメータに基づく最小必要サンプルサイズ238を示しています。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

ダニエル・ソーパーの計算機を用いたサンプルサイズの決定。この図は、予想効果量0.3、望ましい統計的検出力0.9、11の潜在変数、55の観測変数に基づく構造方程式モデリングのための事前サンプルサイズ計算を示しています。

サンプリング技術と最終サンプルサイズ

サンプリングの手順は、参加する各機関から完全な学生名簿を取得し、そのリストから全学生を選出するものでした。サンプリング間隔は、総母集団規模と希望されるサンプル配分によって決まります。サンプルサイズは、反応率を予測したDaniel Sooper計算機を用いて計算されました(図4)。この目標は、構造方程式モデリングの枠組みで十分な統計的検出力を持つ中程度の効果量を検出するために365人の参加者が必要と計算された最小サンプルサイズに基づいています。体系的な選考プロセスは、参加大学ごとに比例代表が確保される400件の回答目標を達成するまで続きました。

データ収集後、データセットは欠落データや異常値に対処するための厳格なクリーニング手順を経て、最終的なサンプル分析が行われました。欠損値は多重補完技術で処理され、従来の欠失法に比べて統計的検出力を保ちバイアスを軽減しました。その後、多変量アウトライヤーが特定され、マハラノビス距離を用いて評価され、臨界閾値を超えて後続解析の妥当性を脅かす25件のケースが削除されました。これらのデータ精錬手順により、375件の有効な回答が最終的に得られ、推奨される最小サンプル数365件を余裕なく上回っています。最終サンプルは男性173名、女子202名で構成され、中国の大学英語学科における典型的な性別分布を反映しています。

データ解析技術

本研究のデータ分析は、発見の堅牢性と再現性を確保するため、体系的かつ多段階のプロセスで実施されました。初期段階では、SPSSを用いた分析用データセットの準備が行われました(詳細は 材料表 を参照)。これは欠損値や単変量の異常値の包括的なスクリーニングから始まりました。欠損データを補うために、まず診断的なリトルの完全欠損(MCAR)テストが実施されました。

一次分析

クリーンなデータセットが確立されると、PLS-SEMを用いた主な解析が進められました。PLS-SEMは、複数の構成要素、媒介変数、因果関係を含む複雑なモデルの検証に適しており、本研究の理論的枠組みと一致しているため、主要な解析手法として選ばれました。

測定モデル

分析は2つの重要な段階で実施されました。SmartPLS 4では、データセットがインポートされ、反射的構造で測定モデルが指定され、PLSアルゴリズムはデフォルト設定で実行されました。ブートストラップは5,000のサブサンプルを用いて行われ、両側の有意水準は0.05でした。第一段階は、測定モデルの信頼性と妥当性を確認することでした。内部整合性信頼性は、クロンバックのアルファ信頼性と複合信頼性の2つの基準で評価され、推奨閾値0.70を超える値は許容範囲とみなされました。収束妥当性は、各構成要素の平均分散抽出(AVE)を検討し、AVEが0.50以上であることを基準とすることで確立されました。

構造モデルと媒介分析

測定モデルの適切性を確認した後、第2段階は構造モデルの評価と研究の仮説検証に重点を置きました。一次分析では、動機付けが指導スタイルと学術参加の関係に与える提案された媒介効果を検討しました。これらの直接的および間接的効果の有意性を検証するために、5,000件の再サンプルを用いたブートストラップ法が適用されました。この非パラメトリック手法により、経路係数の統計的有意性を評価するために標準誤差とt統計量が生成されました。

共通手法分散(CMV)バイアス

共通方法分散の可能性を評価するために、広く推奨される2つのポストホックテストが実施されました。まず、ハーマンの単一因子検定は、単一の要因が総分散の20.636%しか説明していないことを明らかにし、50%の閾値を大きく下回り、重大なCMVバイアスは見られませんでした。次に、完全な共線性検定を行い、分散インフレ係数(VIF)が1.075から2.614の範囲で、すべて保守的なカットオフ3.3を下回りました。これらの結果は、一般的な手法バイアスが本研究の妥当性を脅かさないことを確認しています。

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結果

一次分析

仮説検証の前に、記述統計を用いてデータの分布特性を調べ、参加者の特徴や構成要素レベルの回答の概要を提供しました。このセクションでは、回答者の人口統計的プロファイルを提示し、共通の方法分散バイアスの可能性を評価し、研究に含まれる11の潜在的構成要素間の平均、標準偏差、二変量相関を報告します。

S#可変カテゴリー頻度割合
...

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ディスカッション

本研究では、英語外語(EFL)学生の学業への関与、満足度、忠誠心に対する教育スタイルの影響を検証し、動機付けの媒介的役割を探りました。本研究は、中国のEAP文脈における教育スタイル、動機付け、学術参加、満足度、忠誠心を結びつけた統合モデルを提案します。これらの発見は、学生中心の教育が動機付けプロセスを通じて関与と満足度を高めるという最近の研究と一致しています。しかし、満足度と忠誠心の有意でない関係は先行研究と対照的であり、中国のEAP環境における文脈的要因がこの結果に影響を与える可能性を示唆しています。これは、文化的・制度的要因が長期的な学生行動をどのように形成するかについてさらなる調査の必要性を浮き彫りにしています。本研究は、指導スタイルが動機付け経路を通じて学生の成果にどのように影響するかを説明する包括的な構造モデルを提案します。この結果は、教師の行動、指導方法、教室環境が生徒のモチベーションを高める上で重要な役割を果たしていることを示す先行研究と一致しています(55)。本研究は複数の理論的枠組みを統合し、統一された構...

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開示事項

すべての著者は利益相反を一切認めていません。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
学術関与度尺度Snijdersら(2019年)該当なし吸収、献身、活力を5点リッカートスケールの9項目で測定するために使用されました。
ダニエル・ソーパーサンプルサイズ計算機ダニエル・ソーパー該当なしSEMの最小サンプルサイズを決定するために使われるウェブベースの計算機(効果量=0.3、検出力=0.9)。
グラシャ教育スタイルの目録グラシャ(2002年)該当なし主張的、示唆的、協働的、ファシリテイティブな指導スタイルを評価するために適応。
インフォームド・コンセント・フォーム著者開発該当なし参加者の自主参加と機密保持を確保するために提供されています。
自己決定理論に基づく動機付け尺度デシとライアン(2012年);『オビオサ』(2020年)より翻案該当なし5項目スケールで学生のモチベーションを5ポイントリッカートスケールで測定します。
スマートPLS 3スマートPLS GmbHSCR_022040PLS-SEMに使用され、計測および構造モデル評価を含む5,000のブートストラップ再サンプルを含みます。
SPSSバージョン26IBMSCR_002865-5データスクリーニング、欠損値分析、外れ値検出、記述統計に使用されます。
構造化質問票著者による脚色該当なし検証済みスケールから作成された55項目の構造化アンケート。
学生学業自己有効性尺度Snijdersら(2019年)該当なし学業の自己有効感を5点リッカート尺度で測定する5項目スケール。
学生忠誠度尺度ウォンら(2016年)該当なし学生の忠誠心を5点リッカートスケールで測定する3項目スケール。
学生満足度尺度オビオサ(2020年)該当なし学生満足度を5点リッカート尺度で測定する5項目スケール。

参考文献

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