方法論記事

大学教員の専門性開発への動機付け、教授自己効力感、およびエンゲージメントに関する自己決定理論に基づく調査プロトコル

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DOI:

10.3791/72602

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2026年9月8日

 ,  , 
1Department of Educational Foundations and Humanities, Faculty of Education, Universiti Malaya

この記事について

サマリー

本プロトコルでは、大学教員の専門性開発に対する動機付け、教授自己効力感、エンゲージメント、およびリフレクティブ・プラクティスを評価するための、匿名による横断的アンケートの手順について記述します。

要約

大学教員は、組織的、学問的、および動機付けの状況が異なる中で、専門能力開発（プロフェッショナル・デベロップメント）に参加しています。単に参加記録があるだけでは、専門能力開発が有意義な専門的学習へと結びついているかどうかを説明することはできません。本記事では、自己決定理論の観点から、心理的欲求の充足、自律的および制御的な動機付け、教授自己効力感、専門能力開発へのエンゲージメント、およびリフレクティブ・プラクティスを評価するための、再現可能な匿名横断的調査プロトコルを提示します。本プロトコルでは、適格性スクリーニング、層化便宜抽出、アンケートの作成、専門家によるレビュー、パイロットテスト、オンライン実施、匿名化、回答質のスクリーニング、尺度のスコアリング、信頼性の推定、相関分析、階層的回帰分析、および感度分析について規定しています。また、尺度の適応、許諾の確認、構成概念のスコアリング、および非常に高い信頼性を持つ尺度が項目冗長性の潜在的な指標となる可能性についての解釈についても明確にしています。本プロトコルの1回の実施例から代表的な結果が得られ、提出された326件の記録をエクスポートし、あらかじめ規定したスクリーニング後に313件の有効な回答を保持しました。その結果、自律性、有能感、および関係性の欲求充足は自律的動機付けと正の相関があり、自律的動機付けおよび教授自己効力感は専門能力開発へのエンゲージメントと関連していることが示されました。本プロトコルは、専門能力開発へのエンゲージメントに関連する動機付けや専門的な信念を対象とした、標準化された複数機関によるアンケートベースの研究に適しています。繰り返し測定、観察、質的調査、または管理データが追加されない限り、因果推論、縦断的な変化の推定、直接的な行動アウトカム、または機関レベルのプログラム評価には適していません。

概要

教師の専門性開発（professional development）は、教育の質、指導法の改善、および専門的な学習を支援するために広く用いられているが、評価が出席、受講、または完了したトレーニング時間のみに限定されている場合、その効果を解釈することは困難である1,2。専門性開発の研究には、学習活動と教師の変化を結びつけるメカニズムの明確な概念化が必要である。なぜなら、参加していることが必ずしも、エンゲージメントや知覚された有用性、あるいはその後のリフレクションを示しているとは限らないからである1。大学という環境において、教師は異なる学問分野、任用形態、業務量、および組織的な期待の中で活動している。したがって、心理的および専門的な信念の状態を測定するアンケートプロトコルは、教師が専門性開発をどのように経験し、それをどのように継承していくかを調査することで、活動ベースのモニタリングを補完することができる。代替的なアプローチは、それぞれ異なる評価目的を果たす。出席ベースの評価は、到達範囲、コンプライアンス、およびプログラムの導入状況を記録するのに効率的であるが、動機付け、知覚された能力、またはエンゲージメントの質に関する情報は限られている。質的インタビュー、フォーカスグループ、およびリフレクティブ・ナラティブは、専門的な学習体験についてのより詳細な記述を提供するが、複数の機関や大規模なサンプルにわたる標準化された測定には適していない。経時的な変化、時間的順序、または遅延して現れる教育成果を推定するには、縦断的デザインが好ましい。機関レベルの評価フレームワークは、プログラムの提供、リソース配分、および組織的な説明責任をモニタリングするのに有用である。本プロトコルは、再現可能なスコアリング、クリーニング、および分析手順を用いて、匿名の横断的かつ多機関的なアンケートを実施することを目的とする場合に最も適している。

本プロトコルでは、専門性の開発（プロフェッショナル・デベロップメント）を、単発的な組織的イベントではなく、専門的な学習プロセスとして扱います。OpferとPedderは、教師の専門的学習を、個人、職場、および学習活動システムの相互作用によって形成される複雑なプロセスとして概念化しました3。この視点は、大学教員にとっても重要です。なぜなら、同じ活動であっても、本人の選択肢の認識、指導への自信、同僚からのサポート、業務負担の圧力、および専門分野との関連性によって、経験の仕方が異なるためです。したがって、本プロトコルでは、参加背景に加えて、心理的欲求の充足度、専門性開発への動機付け、教授自己効力感、専門性開発へのエンゲージメント、およびリフレクティブ・プラクティス（省察的実践）を評価します。本プロトコルの動機付けの根拠となっているのは、自己決定理論です。この理論では、行動が個人的に承認されている、あるいは意味があると感じられる「自律的動機付け」と、主に圧力、義務、または外部からの要求によって行動が駆動される「制御的動機付け」を区別しています4。また、自律性、有能感、および関係性の3つを、自己承認的な行動と持続的なエンゲージメントを支える基本的心理的欲求として定義しています5。大学教員の専門性開発において、自律性は、開発活動の選択や利用における選択肢の認識および専門的な裁量を指し、有能感は、指導能力における成長の認識を指し、関係性は、同僚とのつながり、専門的な帰属意識、および建設的な交流を指します。これらの構成概念を用いることで、本プロトコルは、教員がなぜ参加し、専門性開発の環境をどのように経験しているかを検討することが可能になります。

教師の自己効力感（Teaching self-efficacy）を組み入れた理由は、モチベーションだけでは、教師が専門能力開発の内容を実際の指導に適用できると感じるかどうかを決定できないためです。教師の自己効力感とは、指導に関連する行動を組織し遂行する能力に対する教師自身の信念を指し、指導行動、持続性、熱意、および生徒に関連する成果と結びついていることが示されています6。さらに、Guskeyによる教師の変容モデルは、教師が新しい実践を改善の根拠と結びつけられた時に、専門能力開発が意義を持つことを示唆しています7。本プロトコルにおいて、教師の自己効力感は、専門能力開発が教室、オンライン、研究室、スタジオ、臨床、または指導監督などの指導場面に導入されるかどうかを説明し得る専門的な信念変数として扱われます。専門能力開発へのエンゲージメント（Professional development engagement）は、専門能力開発活動への積極的な関与、学習プロセスへの注力、専門能力開発の内容を指導に結びつけようとする努力、活動後の継続的な学習、および将来の専門的な学習への参加意欲と定義されます。この構成概念は、活気、献身、没頭が仕事に関連する活動への持続的な関与を記述する、より広範なエンゲージメントに関する文献に関連しています8。しかし、専門能力開発へのエンゲージメントは、一般的なワーク・エンゲージメントと同一のものとして、あるいは単なる専門能力開発への参加回数として扱うものではありません。これは、教師が専門能力開発の経験にどのように参加し、処理し、そして継続的に活用するかを捉える、より限定的な専門学習反応として測定されます。リフレクティブ・プラクティス（Reflective practice）は、活動後の振り返り、指導の有用性の評価、指導戦略の修正、および学習成果の記録または議論を示す簡潔な指標として組み込まれています9。

サーベイプロトコルでは、あらかじめ規定された回答品質および測定手順も必要です。匿名のオンラインアンケートでは、回答時間の極端な短さ、項目の未回答、アテンションチェックの失敗、不変な回答パターンなどが生じることがあります。不注意な回答のスクリーニングは、単一の除外ルールを使用するよりも、複数の指標を組み合わせる方が妥当性が高くなります10。したがって、本プロトコルでは、尺度得点の算出前に、回答時間の閾値、指示回答によるアテンションチェック、欠損値ルール、不変回答スクリーニング、および追跡可能な除外コーディングを指定しています。内部一貫性は、一部の測定条件下ではアルファ係数のみでは誤解を招く可能性があるため11、Cronbach's alphaおよびMcDonald's omegaを用いて推定します。非常に高い信頼性値は、測定の強化ではなく項目の冗長性を示している可能性があるため、慎重に解釈されます。主解析では、記述統計、信頼性推定、相関分析、階層的回帰分析、および感度分析において、各構成概念を観測された尺度得点として扱います。尺度開発、異文化間比較、または重要な測定に本プロトコルを用いる研究では、特に構成概念間の相関が高い場合や翻訳項目を使用している場合は、構造的な関連性を解釈する前に探索的または確認的因子分析を追加すべきです。この横断的設計により、心理的欲求充足、モチベーション、教授自己効力感、専門性開発への関与、およびリフレクティブ・プラクティスの間の関連性を推定することは可能ですが、時間的順序、因果効果、または行動変化を立証することはできません。すべての主要変数が同一の回答者による自己報告であるため、匿名性、中立的な表現、回答品質スクリーニング、および感度分析を講じても、社会的望ましい回答や共通メソッドバイアスが生じる可能性があります12。したがって、繰り返し測定、質的調査、教室観察、教授活動の成果物、または管理的なプログラムデータが追加されない限り、本プロトコルは因果推論、縦断的な変化の推定、教授行動の直接的な評価、または機関レベルのプログラム評価には不向きです。意図された範囲内において、本プロトコルは、大学教員の専門性開発への関与およびリフレクティブな専門的学習に関連する、モチベーションおよび専門的信念の構成概念を検討するための標準的な手法を提供します13。

プロトコル

本研究プロトコルは、2025年8月7日にマレー大学研究倫理委員会（非医学）による審査および承認を受けた（参照番号：UM.TNC(P&（#38;I)/UMREC_4864）。必要に応じて、募集前に各参加大学から地方管理当局の許可を得た。適格性スクリーニングおよびアンケート実施前に、電子インフォームドコンセントを収集した。氏名、職員番号、電話番号、機関のメールアドレス、IPアドレス、地理位置情報データ、デバイス識別子、正確な部署名、または自由記述形式の識別子は収集しなかった。提出された回答には匿名回答者コードを割り当て、承認されたデータ保持手順に従って暗号化された機関用ストレージに保存した。

本プロトコルでは、大学教員の専門性開発への動機付け、基本的心理欲求の充足度、教授自己効力感、専門性開発へのエンゲージメント、およびリフレクティブ・プラクティスを評価するための、匿名の横断的アンケート手続きを標準化します。本プロトコルでは、自己決定理論を用いて、専門性開発への参加における自律的動機付けと制御的動機付けを区別します14。

1. 研究デザインおよびワークフロー

  1. 本研究を大学教員を対象とした無記名的横断的質問票調査として定義し、倫理承認から再現性の確認まで、図1に示すワークフローに従って実施する。
  2. 基本的心理的欲求充足、専門性開発への動機付け、指導自己効力感、専門性開発へのエンゲージメント、およびリフレクティブ・プラクティスを測定する。
  3. 自律性、有能感、および関係性の欲求充足を動機付けの前件変数、自律的動機付けおよび制御的動機付けを動機付け調整変数、指導自己効力感を専門的な信念変数、そして専門性開発へのエンゲージメントおよびリフレクティブ・プラクティスを専門的学習の反応変数として扱う15。
  4. 記述統計、信頼性推定、相関分析、階層的回帰分析、および感度分析では、各構成概念を観測された尺度得点として分析する。
    注：翻訳された項目、新たに適応させた項目、または相関の高い構成概念を用いた研究において、潜在構造、異文化間の測定等価性、または判別妥当性を解釈する前には、探索的または確認的因子分析を追加すること。

2. 参加資格およびサンプリング計画

  1. 制度的特性が異なる少なくとも4つの大学から大学教員を募る。
  2. 21歳以上で、高等教育機関に雇用されており、教授または指導に従事し、研究言語でアンケートに回答でき、電子的なインフォームドコンセントを提供することに同意した参加者を対象とする。
  3. 学部教育、大学院教育、指導、カリキュラム提供、臨床指導、スタジオ指導、実験指導、オンライン教育、およびアカデミックメンタリングを、対象となる教育役割に含める。
  4. 教育義務のない事務職員、すでに教育に従事していない退職教員、教育責任のない客員研究員、大学に雇用されていない外部トレーナー、およびインフォームドコンセントが得られなかった個人を除外する。
  5. 広範な分野グループおよび職位に基づいて層化便宜抽出を用いる。分野グループを、教育学、人文学、社会科学、ビジネス・経営学、科学・技術・工学・数学（STEM）、健康科学、芸術・デザイン、またはその他としてコード化する。
  6. 複数の背景および心理学的予測因子を用いた回帰モデルのため、有効回答数の最小目標を300件に設定する16。スクリーニング時の除外を考慮し、330〜360件の回答を募る。
  7. 通常の授業期間中に募集を行い、試験週や大学の主要な評価期間は避ける。募集期間を4週間に設定し、有効回答数が300件に満たない場合は、募集期間を一度だけ暦日で7日間延長する。
    注意： すべての大学において、同一の適格性基準、分野カテゴリー、募集文言、および除外ルールを適用すること。倫理承認、機関の許可、募集経路、サンプリング枠、および募集資料が確定した後に、一時停止して確認を行う。

3. 質問票の構成と構成概念マップ

  1. アンケートを、インフォームドコンセント、人口統計学的および専門的背景、基本的心理的欲求充足、専門性開発動機、教授自己効力感、専門性開発へのエンゲージメント、およびリフレクティブプラクティスの7つのセクションで構成する。
  2. アンケートをプログラミングする前に、Table 1にて各構成概念、項目コード、項目の出典、項目番号、回答尺度、スコアリング方法、予想スコア範囲、および許可状況を定義する。
  3. すべての主要な心理測定項目には、1（強く反対する）から5（強く同意する）までの5段階のリッカート尺度を使用する。
  4. 心理測定項目の前に、機関コード、学問分野グループ、性別、年齢層、職位、教授経験年数、週あたりの教授時間、過去12ヶ月間の専門性開発活動とその時間、および主観的な事務負担を収集する。
  5. 年齢層、教授経験年数、学問分野グループ、および主観的な事務負担のコーディングには、Supplementary File 1のコードブックを使用する。正確な学科名ではなく、広範な分野カテゴリーを使用すること。
  6. 完全なアンケート、変数名、項目コード、回答コーディング、スコアリング構文、除外コーディング、およびスクリプト構造をSupplementary File 1に提示する。
    注意：オンラインアンケートをプログラミングする前に、項目コードを確定させること。パイロットテスト後に項目コードを変更する場合は、アンケート、コードブック、および解析スクリプトを同時に更新しなければならない。

4. 構成概念の測定と項目の割り当て

  1. 自律性、有能感、および関係性の欲求充足度を、それぞれ4つの項目で測定する。
  2. 自律的動機付けを6項目で、制御的動機付けを4項目で測定し、教職に関する専門性開発に対する自己承認的な理由および圧力に基づいた理由を反映させる17。
  3. 指導戦略、学生のエンゲージメント、および学級管理または相互作用を網羅する、大学向けに適応させた12項目を用いて、教授自己効力感を測定する18。
  4. 積極的な参加、持続的な学習努力、注意力、適用、継続的な学習、および将来の専門性開発への関与意欲を網羅する6項目を用いて、専門性開発へのエンゲージメントを測定する19。
  5. 活動後の振り返り、有用性の評価、教授戦略の修正、および学習成果の記録または議論を網羅する4項目を用いて、リフレクティブ・プラクティスを測定する20。
  6. 指示応答式の注意チェック項目を2つ含める。1つは動機付け項目の後に「同意する」ことを求めるもの、もう1つは教授自己効力感項目の後に「同意しない」ことを求めるものである。
  7. 最終的なアンケートの主要項目数を、インフォームド・コンセントおよび背景質問を除いて38項目から44項目の間に収める。
  8. 表1のすべての心理測定項目を、「適応」、「新規作成」、または「ドメイン整合」に分類し、出典、適応状況、および許諾状況を記録する。
    注：書面による許諾を得た場合、または出典で明示的に許可されている場合を除き、制限付きの尺度項目をそのまま転載してはならない。

5. 専門家によるレビューと項目の精緻化

  1. モチベーション理論、高等教育または教師の専門性開発、および定量的アンケート調査の専門知識を持つ査読者を3〜5名依頼する。翻訳を用いる場合は、バイリンガルの査読者を1名含めること。
  2. 査読者に、研究目的、構成概念の定義、項目リスト、回答尺度、対象集団、スコアリング計画、および許諾状況表を提供する。
  3. 査読者に対し、構成概念への関連性、表現の明確さ、文化的適切性、回答者の負担、および社会的望ましさバイアスのリスクを、4段階の関連性尺度を用いて評価するよう依頼する。
  4. 査読者の80%以上が3または4と評価した項目を保持する。関連性が低い、表現が曖昧である、文化的不整合がある、社会的望ましさバイアスのリスクがある、重複している、またはダブルバーレル質問である項目は、修正または削除する。
  5. 主要な構成概念ごとに少なくとも4つの項目を保持し、項目コード、査読者の懸念事項、修正の決定、最終的な表現、出典ステータス、および許諾状況を記載した項目決定ログを作成する。
    注：専門家による査読後に一時中断する。修正後の質問票、項目決定ログ、コードブック、およびスコアリング構文で項目コードが完全に一致した後にのみ再開すること。

6. 翻訳および言語検証

  1. 参加するすべての教師がその言語でアンケートに回答できる場合は、研究の元言語を使用してください。
  2. 英語で作成された項目を別の言語で実施する場合は、前方翻訳（forward translation）および逆翻訳（back translation）を適用してください。
  3. 2名のバイリンガルの翻訳者にアンケートを独立して翻訳させ、それらの翻訳内容を調整した後、3人目のバイリンガルの翻訳者に調整済みバージョンを英語に逆翻訳させてください。
  4. 逆翻訳されたバージョンを元のバージョンと比較し、構成概念の意味、回答の方向性、および項目の強度に変化がないかを確認してください21。意味の変化が認められた場合は、項目を修正してください。
  5. 5名の大学教員を対象にコグニティブ・チェック（認知的確認）を行い、混乱を招く項目、曖昧な項目、機微な項目、重複している項目、または文化的に不適切な項目を特定させてください。
  6. 翻訳およびコグニティブ・チェックで生じた問題が解決した後、実施用バージョンを確定し、ロックしてください。
    注意：各言語バージョンが同一の検証手順を通過していない限り、すべての本研究参加者に対して、確定した1つのアンケートバージョンを使用してください。

7. パイロットテスト

  1. パイロットテスト用に、対象集団から20〜30名の大学教員を募集し、本調査からは除外する。
  2. 本研究で計画しているものと同じ、機関の承認を受けたオンライン調査プラットフォームを用いて、パイロット版のアンケートを実施する。
  3. 同意後の最初のアンケートページから最終的な送信までの完了時間を自動的に記録し、文言、重複、調査の長さ、機微な項目、および表示上の問題に関する参加者のコメントを収集する。
  4. パイロット調査の完了時間の中央値を算出する。有効な完了時間の最小しきい値を、パイロット中央値の3分の1または180 sのいずれか長い方と定義し、境界時間範囲をしきい値に60 sを加えたものと定義する。
  5. パイロット調査の完了時間の中央値が5 min未満または15 minを超える場合、文言に関するコメントを伴う項目の欠損率が10%を超える場合、またはパイロット参加者の10%以上がアテンションチェック項目のいずれかを誤解した場合は、アンケートを修正する。
  6. 各尺度の予備的な内部一貫性を算出し、本募集を開始する前に、アンケート、コードブック、スコアリング構文、完了時間しきい値、および境界時間範囲を確定させる。
    注：パイロット調査の回答を本解析データセットに使用してはならない。 アンケート、コードブック、完了時間のルール、およびスコアリング構文が確定した後にのみ、本募集を再開する。

8. オンラインアンケートの設定

  1. Supplementary File 1のプラットフォーム設定チェックリストを用いて、機関の承認を受けたオンライン調査プラットフォームで質問票を作成する。
  2. インターネットプロトコル（IP）アドレス、地理位置情報データ、デバイス識別子、名前、およびメールアドレスの収集を無効にする。
  3. 1ページ目に参加者説明書と電子インフォームドコンセント項目を配置する。「参加に同意しません」が選択された場合は、自動的に調査を終了させる。
  4. 強制回答設定は、同意および適格性の項目のみに使用する。心理測定項目は、あらかじめ指定した欠損データ処理を行うため、スキップ可能にする。
  5. 1ページにつき1つの構成概念ブロックを表示し、同意、適格性、人口統計、およびアテンションチェック項目は固定にする。プラットフォームが対応している場合は、構成概念ブロック内のみでブロックレベルの項目ランダム化を適用する。
  6. 個人を特定しない重複防止設定を使用し、IPアドレスの追跡を避ける。
  7. デスクトップ、ラップトップ、タブレット、およびスマートフォンで調査リンクをテストする。少なくとも5件のテスト回答を送信およびエクスポートし、Supplementary File 1を用いて、同意の分岐、適格性の分岐、変数名、回答コード、タイムスタンプ、欠損値、完了時間、およびアテンションチェックのコーディングを確認する。
  8. スキップされた心理測定項目が、0ではなく欠損値としてエクスポートされることを確認する。リクルートを開始する前にテスト回答を削除する。
    注意：スキップされた心理測定項目が0としてエクスポートされる場合や、同意の分岐、適格性の分岐、またはアテンションチェックのコーディングに誤りがある場合は、リクルートを開始してはならない。

9. リクルート手順

  1. 機関の一般チャネル、教員開発オフィス、学術用メーリングリスト、または教員専門能力開発グループを通じて、募集案内を送信してください。
  2. 研究目的、適格性基準、想定所要時間、参加の自発性、匿名性の保護、およびアンケートの締め切り日を明記した、中立的な募集メッセージを使用してください。
  3. 倫理委員会の承認がない限り、直属の上司に個々の職員への勧誘を依頼したり、部署レベルの参加報告書を提供したり、個人の完了状況に連動したインセンティブを提供したりしないでください。
  4. 1日目に最初の案内を、10日目に1回目のリマインダーを、21日目に最終リマインダーを送信してください。
  5. 有効な回答数が300件未満であり、承認済みの7暦日の延長が適用される場合を除き、28日目にアンケートを締め切ってください。
  6. 募集日、リマインダー送信日、提出された回答数、延長状況、および最終締め切り日を募集ログに記録してください。
    注意：アンケート締め切り後に一時停止してください。クリーニングルールを適用する前に、生のデータセットをエクスポートし、ロックしてください。

10. データのエクスポートと匿名化

  1. アンケート終了後48時間以内に、アンケートデータをスプレッドシート形式およびカンマ区切り値形式でエクスポートします。エクスポートした元のデータは読み取り専用の生データファイルとして保存し、クリーニングおよび分析用に別途作業用コピーを作成します。
  2. プラットフォームで生成された回答識別子を、T001、T002、T003などの匿名回答者コードに置き換えます。
  3. すべての変数に、誤って識別子が含まれていないか確認します。氏名、正確な部署名、機関のメールアドレス、または個人を特定できる出来事を含む自由記述の内容を削除します。
  4. 大学名を大学A、大学B、大学C、大学Dに置き換え、正確な専攻分野名は大まかな分野グループに置き換えます。
  5. 生データファイル、作業用ファイル、クリーニング済みデータファイル、スクリーニングログ、コードブック、質問票、および分析スクリプトを、アクセス権が承認された研究チームメンバーに制限された、暗号化された機関ストレージに保存します。
  6. 匿名化およびクリーニングに関するすべての決定事項をスクリーニングログに記録します。
    注意：生データファイル内で直接データのクリーニング、リコード、またはスコアリングを行わないでください。生データファイルが保存され、作業用ファイルに直接的または間接的な識別子が含まれていないことを確認した後にのみ、データのクリーニングを再開してください。

11. レスポンス品質のスクリーニング

  1. 尺度スコアリングを行う前に、以下の回答品質および分析決定ルールを用いて、提出されたすべての回答をスクリーニングしてください。 表2.
  2. 電子インフォームドコンセントが得られなかった回答、適格性スクリーニングで不合格となった回答、完了時間が事前に規定した最小有効閾値を下回った回答、アテンションチェック項目のいずれかに回答しなかった回答、または心理測定項目の欠損が20%を超えた回答を除外する。
  3. 完了時間に境界線上の範囲にある回答を確認してください。2つのアテンション・チェックを共にパスし、欠損値が許容範囲内であり、かつ不変な回答パターンが見られない場合にのみ、それらを保持してください。
  4. 心理計量項目の少なくとも90%で同一のリッカート尺度回答選択肢を選択した回答者にフラグを立て、回答時間、アテンションチェックの結果、欠損値、および不変的な回答パターンを組み合わせることで、不注意な回答を特定する。22.
  5. 不自然なデモグラフィック（人口統計学的属性）の組み合わせがないか回答を確認してください。サイコメトリック（心理測定学的）な回答がそれ以外に有効である場合は、不自然なデモグラフィック値を1つだけ欠損値として設定し、複数のデモグラフィック値が不適格であることを示している場合は、その回答を除外してください。
  6. 除外したすべての回答について主要な除外理由を1つ記録し、1 = 組み入れ、0 = 除外とコード化した組み入れステータス変数を作成し、以下の参加者のフローサマリーを生成してください。 図2、そしてcleaned_teacher_PD_survey.csvを保存します。
    注： スケールスコアを算出する前に除外ルールを適用してください。除外ルールがあらかじめ規定されていない限り、回帰分析の有意性を確認した後にケースを除外しないでください。

12. 欠損データの処理と尺度スコアリング

  1. リッカート尺度の回答を1から5の数値に変換し、項目の方向性を確認した後、尺度得点を算出する前に否定的に表現された項目のスコアを反転させる。
  2. その尺度の項目の少なくとも75%が回答されている場合にのみ、尺度得点を算出する。尺度内の項目の欠損が25%以下である場合は、回答がある項目の平均値を使用し、25%を超える場合は尺度得点を欠損値とする。
  3. 尺度得点を次のように算出する：自律性の欲求充足度 = AUT1～AUT4の平均、有能感の欲求充足度 = COM1～COM4の平均、関係性の欲求充足度 = REL1～REL4の平均、自律的動機付け = AM1～AM6の平均、制御的動機付け = CM1～CM4の平均、教える自己効力感 = TSE1～TSE12の平均、専門性開発へのエンゲージメント = PDE1～PDE6の平均、リフレクティブ・プラクティス = RP1～RP4の平均。
  4. 回答者コード、背景変数、項目への回答、尺度得点、組み入れステータス、および除外理由を含むscored_teacher_PD_survey.csvを作成する。
    注意：スコアリング後、すべての尺度得点が1～5の範囲内に収まっていることを確認すること。

13. 統計ソフトの設定とスクリプトの実行

  1. R version 4.3.2以降を使用し、Supplementary File 1の再現性構造に従ってプロジェクトフォルダを整理してください。
  2. Supplementary File 1に提供されているスクリプトシーケンス（01_import_anonymize.R, 02_screen_score.R, 03_reliability_descriptives.R, 04_regression_sensitivity.R, および 05_reproducibility_check.R）を実行してください。
  3. 中間データセットや生成された出力を手動で編集せず、プロジェクトフォルダからすべてのスクリプトを実行してください。
  4. テーブルはスプレッドシートファイルとして、生成された図は高解像度PDFファイルとして、またRセッション情報はsessionInfo.txtとしてエクスポートしてください。
    ​注意：生データを上書きしたり、生成された解析出力を手動で編集したりしないでください。 スクリプトがエラーなくデータをインポートし、必要なすべての変数が存在することを確認した後、一時停止してください。

14. 信頼性と項目診断

  1. 各多項目尺度について、クロンバックのα係数、マクドナルドのω係数、修正項目-合計相関、記述統計量、歪度、尖度、およびフロア効果またはシーリング効果を算出する23。
  2. 信頼性の値について、0.70から0.79を許容範囲、0.80から0.89を良好、0.90以上を高内部一貫性と解釈する。0.95を超える値は、項目の冗長性の可能性があるものとして扱う。
  3. 修正項目-合計相関が0.30未満の項目にフラグを立てる。項目の削除または修正は、項目のパフォーマンスの低さが、概念的な不一致、不明確な表現、または事前に規定された専門家レビューによる懸念と一致する場合のみ行う。
  4. 回答者の15%以上が尺度の最低点または最高点を得た場合に、フロア効果またはシーリング効果にフラグを立てる。
  5. 信頼性と項目診断の出力を Table_reliability_item_diagnostics.xlsx としてエクスポートする。
    注意： 削除ルールが事前に規定されていない限り、メインのデータ収集後に項目を削除してはならない。

15. 記述統計および相関分析

  1. 人口統計学的変数、専門的背景変数、および構成概念スコアの記述統計量を算出する。
  2. カテゴリー変数は頻度とパーセンテージで報告する。連続変数または順序尺度である専門的変数は、近似的に対称である場合は平均値と標準偏差として報告し、明らかに歪んでいる場合は中央値と四分位範囲として報告する。
  3. 各構成概念スコアが想定される1～5の範囲内にあることを確認し、ヒストグラムまたは密度プロットを用いて分布に重大な歪みがないか検査する。
  4. 尺度の平均値が近似的に連続している場合は構成概念スコア間のピアソン相関を算出し、分布が著しく歪んでいる場合は感度分析としてスピアマン相関を算出する。
  5. 相関係数は、0.10から0.29を「小」、0.30から0.49を「中」、0.50以上を「大」と解釈する24。0.85を超える相関については、構成概念の重複の可能性があるとしてフラグを立てる。
  6. 記述統計量をTable_descriptive_statistics.xlsxとして、相関行列をTable_correlation_matrix.xlsxとしてエクスポートする。
    注： 回帰分析の前に構成概念の重複を検査すること。理論的に異なる構成概念間で非常に高い相関が見られる場合は、因子分析を追加するか、解釈上の主張を抑制すること。

16. 回帰分析

  1. あらかじめ規定した階層的線形回帰モデルを適合させる。
  2. モデル1では、自律的動機付けを従属変数とする。ステップ1で年齢層、性別、職位、教育年数、過去12ヶ月間の専門能力開発時間、および行政的業務量を投入し、ステップ2で自律性、有能感、および関係性の欲求充足度を、ステップ3で制御的動機付けを投入する。
  3. モデル2では、専門能力開発へのエンゲージメントを従属変数とする。ステップ1で年齢層、性別、職位、教育年数、専門能力開発時間、および行政的業務量を投入し、ステップ2で自律的動機付けと制御的動機付けを、ステップ3で教授自己効力感を投入する。
  4. 倫理審査承認済みの分析計画で規定されている場合に限り、探索的な従属変数としてリフレクティブ・プラクティスを用いる。
  5. 交互作用項を作成する前に、連続変数である予測変数を平均中心化する。研究上の問いおよび分析計画に調整効果が含まれていない限り、調整項は作成しない。
  6. 非標準化係数、標準誤差、標準化係数、95%信頼区間、p値、調整済み R2、およびR2の変化量を報告する。
  7. 分散拡大係数（VIF）の値、残差対適合値プロット、Q-Qプロット、標準化残差、およびクックの距離を確認する。VIF値が5.00超、標準化残差が|3.00|超、またはクックの距離が1.00超の場合は、要確認として扱う。
  8. データ入力ミス、適格性エラー、または回答の重複が確認された場合にのみ、影響力の強いケースを除外する。
  9. 回帰分析の結果をTable_regression_models.xlsxとして、診断プロットを高解像度PDFファイルとして書き出す。
    注：モデルの有意性が変化することを理由に、影響力の強いケースを除外してはならない。

17. 感度分析および再現性の確認

  1. モデル変数に欠損値があるケースをリストワイズ削除し、かつ境界線上の回答時間を除外した状態で、主要な回帰モデルを再度実行する。
  2. 係数の方向、標準化係数の大きさ、標準誤差、および自由度調整済みR2を、主要モデルと比較する。
  3. 主要な係数の方向が不変であり、標準化係数の差が0.10未満である場合、結果は安定していると判断する。
  4. 感度分析によって解釈が実質的に変更されない場合は、事前に規定したスクリーニングルールを維持する。
  5. クリーニング済みデータセットと最終スクリプトを用いて、記述統計表、信頼性係数表、相関行列、回帰分析表、参加者のフローチャート、ワークフロー図、および構成概念スコアに関するすべての図を再作成する。
  6. 承認されたデータ共有計画に従い、クリーニング済みの匿名化データセット、コードブック、スクリーニングログ、質問票、分析スクリプト、生成された出力結果、およびRセッション情報をアーカイブする。
  7. アーカイブされるすべてのファイルで同一の回答者識別子が使用されており、直接的または間接的な識別子が含まれていないことを確認する。
    注：すべての出力結果が最終スクリプトから再作成されるまで、再現性パッケージをアーカイブしてはならない。 すべての出力結果が最終スクリプトから再作成された後にのみ、アーカイブを再開すること。

結果

参加者のフローおよび代表データセットの状態

ここで報告する代表的な結果は、本プロトコルを1回完遂して得られたものである。データセットは、前述の匿名横断的アンケート手順を通じて収集されており、パイロットテストや例示用データセットから抽出したものではない。オンライン調査プラットフォームから、合計326件の提出済みアンケートレコードをエクスポートした。事前に規定した同意、適格性、回答品質、および欠損データのルールを適用した後、313件の回答を解析対象として保持し、最終的な組み入れ率は96.0%となった。尺度スコアリングの前に13件の回答を除外した。その内訳は、完了時間が最小有効閾値を下回ったものが9件、アテンションチェック1に合格しなかったものが2件、アテンションチェック2に合格しなかったものが2件であった。所要時間が短かったために除外された9件のうち、5件は統合回答品質レビューにおいて不変な回答パターンも示していた。スクリーニングログから生成された参加者のフローチャートを図2に示す。保持された回答は、尺度スコアリング、信頼性推定、記述統計解析、相関分析、階層的回帰モデリング、診断チェック、および感度分析に使用された。

被験者の特性

最終的な分析データセットには、4つの大学の教員が含まれていた。大学Aからは101名（32.3%）、大学Bからは70名（22.4%）、大学Cからは69名（22.0%）、大学Dからは73名（23.3%）が参加した。専門分野は、社会科学（n = 59, 18.8%）、科学・技術・工学・数学（STEM）（n = 57, 18.2%）、教育学（n = 50, 16.0%）、人文科学（n = 50, 16.0%）、ビジネス・経営学（n = 49, 15.7%）、健康科学（n = 31, 9.9%）、芸術・デザイン（n = 17, 5.4%）の7つの広範な分野に分かれていた。参加者の大部分は女性（n = 180, 57.5%）であり、次いで男性（n = 126, 40.3%）、回答を希望しなかった参加者（n = 7, 2.2%）であった。年齢層は31–40歳（n = 132, 42.2%）が最も多く、次いで41–50歳（n = 91, 29.1%）、21–30歳（n = 55, 17.6%）、51–60歳（n = 31, 9.9%）、60歳以上（n = 4, 1.3%）であった。教育経験は6–10年（n = 107, 34.2%）と11–20年（n = 92, 29.4%）が最も一般的であった。表3に、所属機関、専門分野、性別、年齢層、職位、教育年数、週あたりの授業時間、専門能力開発への参加状況、および認識された管理業務量を含む、参加者特性の完全な出力結果を示す。

尺度スコア、信頼性、および項目診断

すべての構成概念スコアは、事前に規定されたスコアリングルールに従って算出されました。表4に示す通り、すべての尺度スコアは想定された1–5の範囲内に収まりました。構成概念スコアの平均値は、自律性欲求充足が2.99、有能感欲求充足が2.96、関係性欲求充足が2.96、自律的モチベーションが2.97、制御的モチベーションが3.75、教授自己効力感が2.96、専門性開発への取り組みが2.72、および省察的実践が2.87でした。標準偏差は0.89から1.20の範囲でした。観測された構成概念スコアは、制御的モチベーション（1.25から5.00）を除くすべての構成概念で1.00から5.00の範囲でした。構成概念スコアのプロファイルは図3Aに示されています。

Cronbachのα係数は0.740から0.963の範囲であり、McDonaldのω係数は0.748から0.965の範囲であった。自律性ニーズの充足度は最も低いα係数を示したが、許容範囲内に留まった。自律的動機付けおよび専門能力開発への従事度は高い内部一貫性を示した。教授自己効力感は最も高い内部一貫性の推定値（Cronbachのα = 0.963、McDonaldのω = 0.965）を示し、項目の冗長性を検討すべきとする事前に設定した基準値を超えた。修正済み項目-合計相関の最小値は0.41から0.72の範囲であり、床効果または天井効果が事前に設定した15%の閾値を超えることはなかった。プロトコルにおいて信頼性の診断のみに基づく項目の自動削除が規定されていなかったため、主要なデータ収集後に削除された項目はなかった。表4に、有効サンプルサイズ、スコア範囲、記述統計量、Cronbachのα係数、McDonaldのω係数、修正済み項目-合計相関の最小値、および診断フラグを示す。信頼性および診断プロファイルは図3Bに示されている。

相関性の構築

相関行列をTable 5に示す。自律性、有能感、および関係性の欲求充足は、自律的動機付けと正の相関を示し、相関係数はr = 0.63からr = 0.65の範囲であった。制御的動機付けは、自律性の欲求充足（r = -0.17）、有能感の欲求充足（r = -0.16）、関係性の欲求充足（r = -0.14）、および専門性開発への取り組み（r = -0.15）との間に弱い負の相関を示した。専門性開発への取り組みは、自律的動機付け（r = 0.73）、教職自己効力感（r = 0.78）、および省察的実践（r = 0.78）と正の相関を示した。観察された中で最も強い相関は、教職自己効力感と専門性開発への取り組みの間（r = 0.78）、および専門性開発への取り組みと省察的実践の間（r = 0.78）であった。構成概念間の相関で、あらかじめ設定した構成概念重複のしきい値である0.85を超えるものはなかった。

階層的回帰分析の結果

階層的回帰分析の結果は、以下に報告されています。 表 6A および 表 6Bモデル1では、自律的動機付けを従属変数とした。コントロール変数のみを投入した段階では、自律的動機付けの分散を説明できる割合は限定的であった（R2 = 0.012; 補正済み R2 = -0.007）。自律性、有能感、および関係性の欲求充足を加えたところ、 R2 0.506に上昇した。最終ステップで制御された動機付けを加えたところ、モデル適合度のさらなる変化はほとんど見られなかった（最終的な R2 = 0.507; 調整済み R2 = 0.490; ΔR2 = 0.001)。最終モデルでは、自律性欲求の充足（B = 0.284, 95%信頼区間 0.176～0.392, β = 0.249, p < 0.001)、有能感の欲求充足（B = 0.311, 95% CI 0.197～0.425, β = 0.271, p < 0.001）、および関係性の欲求充足（B = 0.303, 95%信頼区間 0.191～0.415, β = 0.254, p < 0.001) は、自律的動機付けと正の相関があった。心理的欲求充足の変数を投入した後は、制御的動機付けは有意ではなかった（B = -0.016, 95%信頼区間 -0.118 ～ 0.086, β = -0.013, p = 0.756)。最大分散拡大係数は3.05であった。

モデル2では、専門能力開発への取り組みを従属変数とした。コントロール変数のみを投入した段階では、専門能力開発への取り組みにおける分散の説明力は限定的であった（R2 = 0.021; 補正済み R2 = 0.001)。自律的動機付けと統制的動機付けを加えることで、増加した R2 0.559まで上昇した。さらに教授自己効力感を加えると、さらに増加し R2 0.671まで、調整後の R2 0.661であり、最終ステップの ΔR2 0.112であった。最終モデルにおいて、自律的動機付け（B = 0.386, 95% CI 0.284～0.488, β = 0.345, p < 0.001) および指導自己効能感（B = 0.545, 95% CI 0.443～0.647, β = 0.518, p < 0.001) は、専門性の開発への取り組みと正の相関を示した。教授自己効力感の標準化係数がより大きかった。自律的動機付けと教授自己効力感を投入した後は、制御的動機付けは有意ではなかった（B = -0.053, 95%信頼区間 -0.143～0.037, β = -0.039, p = 0.249)。過去12か月間の専門能力開発時間は、専門能力開発への取り組みとわずかな正の相関を示した（B = 0.054, 95% CI 0.023～0.085, β = 0.111, p = 0.001)であった。最大分散拡大係数は2.39であった。

感度分析および診断チェック

感度分析の結果を表6Cにまとめる。モデル1において、主分析には313件の回答が含まれ、R2 = 0.507であった。リストワイズ除外モデルには306件の回答が含まれ、R2 = 0.501であった。境界時間の回答を除外したモデルには301件の回答が含まれ、R2 = 0.504であった。これら3つのバージョンすべてにおいて、自律性、有能感、および関係性の欲求充足は、自律的動機付けと正の相関を維持していた。主モデルからの標準化係数の最大差は、リストワイズ除外モデルで0.04、境界時間除外モデルで0.03であった。

モデル2では、主要分析に313件の回答が含まれ、R2 = 0.671となりました。リストワイズ削除モデルには306件の回答が含まれ、R2 = 0.666となりました。境界時間の回答を除外したモデルには301件の回答が含まれ、R2 = 0.673となりました。これらの分析を通じて、自律的動機付けと指導自己効力感は、専門性の開発への取り組みと正の相関を維持していました。主要モデルからの標準化係数の最大差は、リストワイズ削除モデルで0.05、境界時間除外モデルで0.04でした。主要な係数の方向性に変化がなく、標準化係数が主要モデルから0.10未満の差であったため、結果は事前に設定した安定性基準を満たしました。

解析スクリプトを用いて診断チェックを実施した。最終的な両方の回帰モデルにおいて、分散拡大係数（VIF）の閾値5.00を超える予測変数は認められなかった。標準化残差およびクックの距離を確認したところ、最大絶対標準化残差はモデル1で2.74、モデル2で2.81であり、最大クックの距離はそれぞれ0.06および0.07であった。モデルの有意性に影響を与えたという理由のみで除外されたケースはなかった。診断プロットを用いて、線形性、等分散性、残差の正規性、および影響力の強い観測値を検査した。以上の出力結果は、本プロトコルによって得られた結果のシーケンス、すなわち、参加者のフロー図の作成、参加者特性の報告、尺度得点の算出、信頼性と項目診断、構成概念間の相関分析、階層的回帰モデリング、感度分析、および再現性の確認を示している。

figure-results-1
図1匿名横断的調査プロトコルのワークフロー。 ワークフローには、倫理承認、施設許可、質問票の作成、パイロットテスト、リクルート、電子同意、データエクスポート、匿名化、回答精度のスクリーニング、尺度のスコアリング、統計解析、感度分析、および再現性のためのアーカイブ保存に至るまでの手順が示されています。 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。

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図 2: 回答品質スクリーニング後の参加者のフロー。 ダイアグラムは、エクスポートされたアンケート記録、除外された回答、主な除外理由、および尺度スコアリングと統計解析に使用された最終的な保持回答を示している。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。

figure-results-3
図 3構成得点および信頼性の診断プロファイルを作成する。 (A) 8つの研究構成概念の平均スコアと標準偏差を示す構成概念スコアプロファイル。 (B信頼性と診断プロファイル。ここには、クロンバックのアルファ、マクドナルドのオメガ、および事前に規定された診断フラグが表示され、内部一貫性の推定値が0.95を超える場合は項目の冗長性の可能性も含まれる。 こちら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。

表 1：構成概念マップ、項目の割り当て、適応状況、許諾状況、および採点ルール。この表では、各構成概念、項目コード、項目数、測定根拠、許諾・使用状況、理論的役割、および採点ルールを定義しています。こちらのリンクをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表 2：回答品質のスクリーニング、スコアリング、分析、および再現性の判定基準。(A) 同意、適格性、および回答品質のスクリーニング基準。(B) 欠損データの処理、尺度のスコアリング、およびデータセット構築の基準。(C) 信頼性、記述統計、および相関の判定基準。(D) 回帰、診断、感度分析、および再現性の基準。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表3：最終分析サンプルの参加者特性。この表では、所属機関、分野グループ、性別、年齢層、職位、教育年数、週あたりの教育時間、専門能力開発への参加状況、および主観的な事務的負担について報告している。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表 4：構成概念スコアの記述統計、信頼性推定値、および項目診断フラグ。この表は、各構成概念の有効サンプルサイズ、平均値、標準偏差、スコア範囲、Cronbach's alpha、McDonald's omega、最小修正項目合計相関、および診断フラグを報告しています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表 5：構成概念スコア間の相関行列 この表は、心理的欲求充足、モチベーション、指導自己効力感、専門能力開発への取り組み、およびリフレクティブ・プラクティスの各構成概念間のピアソン相関を示しています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表6：階層回帰分析の結果および感度分析。 (A)自律的動機付けを予測する階層回帰分析。 (B)専門性の開発への関与を予測する階層回帰分析。 (C)主要モデル、リストワイズ削除モデル、および境界的な回答時間を除外したモデルを比較した感度分析。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足ファイル 1：アンケート、コードブック、スコアリングルール、および解析スクリプト構成。 このファイルには、実施されたアンケート、変数コードブック、除外およびスコアリングルール、固定されたスクリーニングパラメータ、調査プラットフォームチェックリスト、R解析スクリプト、再現性ファイル、および最終品質管理チェックが含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

ディスカッション

代表的な結果は、本プロトコルが、出席状況や研修時間、修了記録にとどまらず、大学教員の専門性の開発（プロフェッショナル・デベロップメント）を調査するために利用可能であることを示しています。自律性、有能感、および関係性の欲求充足はいずれも自律的動機付けと正の相関があり、これらの相関は背景変数をモデルに投入した後も維持されました。この知見は、個々人が選択肢、能力、および社会的つながりを経験したときに、自己肯定的な動機付けが支持されるという自己決定理論の仮定と一致しています25。専門性の開発に関する研究においてこれが重要である理由は、参加すること自体が不完全な指標であることが多いためです。ある教員は、有用性を感じることなく義務的なワークショップに出席する場合がある一方で、別の教員は参加頻度が低くても、その活動を指導上の決定に密接に結びつけている可能性があります。したがって、本プロトコルは、専門性の開発が有意義な専門的学習として経験されやすくなる動機付け条件を特定するのに役立ちます。また、このアプローチは、専門性の開発活動と教員のアウトカムを結びつけるメカニズムをより明確に測定する必要性とも一致しています26。

統制された動機付けの結果については、慎重な解釈が必要です。統制された動機付けは、測定された構成概念の中で平均スコアが最も高かったものの、欲求充足、自律的動機付け、および教授自己効力感を考慮した後は、主要なアウトカムとの関連性が弱いか、あるいは有意ではないことが示されました。これは、教師が単に意欲を欠いていたか、あるいは単に従順であったことを意味するものではありません。大学における専門性開発は、昇進制度、教育の質に関するレビュー、機関監査、業務量の期待、および文書化の要件の中で行われることが多くあります。したがって、圧力に基づいた参加は、真の専門的な目標と共存し得ます。この結果は、機関の要件が教師を専門性開発へと導く可能性はあるものの、教師がその活動に積極的に取り組むか、あるいはそれを実践に導入するかどうかを十分に説明するものではないことを示唆しています。この解釈は、教師の専門性開発は、単なる出席よりも、コンテキスト、アイデンティティ、協調、および実践における変化によって形成されるという見解と一致します27。

専門性の開発への取り組みは、自律的動機付けおよび教授的自己効力感と最も密接に関連していました。これら2つの変数は、プロセスの異なる側面を捉えています。自律的動機付けは、教師がなぜ学びに参加し、継続するのかを反映し、教授的自己効力感は、学んだことを教室、オンライン、研究室、スタジオ、臨床、または指導的な教育の場で適用できると信じているかどうかを反映しています。最終的な取り組みモデルでは、教授的自己効力感の標準化係数がより大きく、専門性の開発が単なる参加を超えて実践へと移行することが期待される場合、認識された指導能力が特に重要である可能性が示唆されました。これは、専門性の開発を個人、職場、および学習活動システムによって形成されるプロセスとして記述する教師学習モデル28と整合しています。また、教師が新しい実践を改善の証拠と結びつけることができるとき、専門的な学習はより永続的なものになるというGuskeyの見解29とも一致しています。

測定結果は概ね許容範囲内であったが、同時に、なぜ本プロトコルに項目診断が含まれているのかという理由も示している。教授自己効力感は非常に高い内部一貫性を示しており、これは信頼性を裏付けるものであるが、項目の重複を示唆している可能性もある。本プロトコルでは、主要な分析後に項目を削除するのではなく、0.95を超える値を冗長性のフラグとして扱うことで、保守的に対処した。教授自己効力感は多次元的な構成概念であり、指導戦略、生徒のエンゲージメント、および学級管理や相互作用をカバーする項目は、密接に関連している可能性はあるが、必ずしも互換性があるとは限らないため、このアプローチは重要である30。今後の適用においては、12項目の単一スコアで十分であるか、あるいはサブドメイン別のスコアの方がより明確な解釈を提供できるかを検証すべきである。専門能力開発への取り組みとリフレクティブ・プラクティス（省察的実践）との間の正の相関も、研究デザインと整合している。取り組みは能動的な参加と継続的な学習努力を捉え、リフレクティブ・プラクティスは教師が学んだことをどのようにレビューし、適応させ、記録し、あるいは議論したかを捉える。教育業務において、専門的な知識は実践、省察、および調整を通じて発展するため、これらのプロセスはしばしば重複する31。

プロトコルを正しく運用するためには、いくつかの手順上の留意点が重要です。分析を開始する前に、倫理承認、機関の許可、尺度の出典ドキュメントの整備、権限の確認、項目コードの固定、パイロット調査に基づく回答完了時間のしきい値の設定、プラットフォームの匿名設定、生データの保存、および事前に定義された除外ルールの策定を完了させておく必要があります。最も起こりやすいミスは実務的なものであり、パイロットテスト後に項目コードを変更すること、スキップされた項目を欠損値ではなく0として書き出すこと、間接的な識別子を保持すること、あるいは回帰分析の結果を確認した後にケースを削除することなどが挙げられます。本プロトコルでは、固定されたコードブック、スクリーニングログ、参加者のフローチャート、スクリプトベースのスコアリング、診断フラグ、および再現性アーカイブを用いることで、これらのリスクを軽減しています。本プロトコルは他の大学や言語、専門能力開発システムに適応させることが可能ですが、同意のロジック、適格性基準、回答精度の判定ルール、欠損データの処理ルール、および分析の手順は追跡可能な状態で維持されるべきです。質問票を翻訳する場合や異なる文化圏で使用する場合は、グループ間で強力な比較を行う前に、認知的検証（cognitive checking）および追加の測定構造テストを実施する必要があります。

本プロトコルには明確な限界もあります。横断的設計であるため、心理的欲求の充足が自律的動機付けを引き起こすのか、指導上の自己効力感が高まることでエンゲージメントが増加するのか、あるいは省察的実践が時間の経過とともにエンゲージメントに続くのかを立証することはできません。データは自己報告に基づいているため、匿名性の確保、中立的な表現、アテンションチェック、回答時間のスクリーニング、不変反応のレビュー、および感度分析32を行ったものの、共通メソッドバイアス、社会的望ましさ、および共通の回答傾向が生じている可能性があります。また、代表的なデータセットは特定の大学教員サンプルから得られたものであるため、専門性の開発がより中央集権的である場合や、より自発的である場合、分野特化型である場合、あるいは昇進に密接に関連している場合には、結果が異なる可能性があります。今後の研究では、反復測定、インタビュー、教室観察、同僚観察記録、改訂されたシラバス、コース再設計ノート、または省察ポートフォリオを通じて、本プロトコルを拡張することが可能です。また、地域の用語、適格性基準、機関の許可、および項目の文言を慎重に調整することを条件に、K-12教員の専門性開発、企業の学習プログラム、臨床教育開発、および国際的な高等教育研究に適応させることもできます。これらの制限内で使用することで、本プロトコルは、専門的な学習の相互に関連した構成要素としての動機付け、効力感、エンゲージメント、および省察を研究するための再現可能な手法を提供します33。

開示事項

著者らは、本研究に関連して、金銭的または非金銭的な競合利益がないことを宣言します。

謝辞

著者らは、本研究に参加し、専門能力開発の経験を共有することに同意し、時間を割いてくださった大学教員の方々に感謝いたします。本研究に対する特定の資金提供はありませんでした。

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
Adobe Acrobat ProAdobe Inc., San Jose, CA, USAAdobe Acrobat Pro 2024最終的なアンケートPDF、参加者情報シート、同意書、エクスポートされた図、および提出された補足ファイルの確認に使用。
解析スクリプト研究チームにより作成analysis_script.Rデータのインポート、匿名化チェック、回答品質スクリーニング、欠損値計算、尺度スコアリング、記述統計、信頼性分析、相関分析、回帰モデル、診断チェック、感度分析、表のエクスポート、図のエクスポート、およびセッション情報の保存を実行。
クリーニング済み教員PD調査CSVanalysis_script.Rより生成cleaned_teacher_PD_survey.csv組み入れステータス、除外理由、スクリーニング変数、およびクリーニング済み背景変数を含む、匿名化された保持および除外レコードを格納。
コードブック研究チームにより作成codebook.xlsx変数名、項目コード、回答コーディング、欠損値コーディング、尺度スコア計算式、組み入れステータス、除外理由、表変数、および出力ファイル名を定義。
デスクトップコンピュータWindows 11 Pro該当なし；機関研究用コンピュータ：16 GB RAM、フルディスク暗号化有効。アンケートのプログラミング、データエクスポート、スクリプト実行、表の作成、図のエクスポート、およびファイルの安全なアーカイブに使用。
倫理承認文書機関の人類研究倫理委員会ethics_approval.pdf承認番号、承認日、承認された研究題目、研究者情報、および承認された募集およびデータ処理条件を含む、募集前の倫理承認を文書化したもの。
機関許可記録参加大学institutional_permission_records.pdf承認された機関チャネルを通じた教員募集に関する参加大学からの書面による許可記録を格納。
Microsoft ExcelMicrosoft Corporation, Redmond, WA, USAMicrosoft Excel 365エクスポートされたデータセットの点検、コードブックの作成、スクリーニングログの確認、およびエクスポートされた表ファイルのチェックに使用。解析データセットは、スクリプトによるクリーニング後、手動で編集されていない。
参加者情報シートおよび同意書研究チームにより作成され、倫理委員会により承認participant_information_and_consent.
pdf		研究目的、適格性基準、自由意思による参加に関する声明、匿名性に関する声明、リスクとベネフィット、データ保存情報、研究者の連絡先、倫理情報、および電子同意の文言を提供。
アンケートファイル研究チームにより作成questionnaire.pdfロックされたアンケート、項目の順序、項目コード、回答選択肢、適格性項目、背景項目、構成概念項目、およびアテンションチェック項目を格納。
RパッケージマニフェストR環境より生成package_manifest.txtデータのインポート、クリーニング、スコアリング、信頼性推定、回帰診断、可視化、出力生成、および再現性チェックに使用したRパッケージとパッケージバージョンをリスト化したもの。
R統計ソフトウェアR Foundation for Statistical Computing, Vienna, AustriaR 4.3.2データのクリーニング、尺度スコアリング、統計解析、診断チェック、図の作成、表のエクスポート、および再現性の検証に使用。
再現性パッケージ研究チームにより作成reproducibility_package.zipquestionnaire.pdf、codebook.xlsx、cleaned_teacher_PD_survey.csv、scored_teacher_PD_survey.csv、screening_log.xlsx、analysis_script.R、sessionInfo.txt、package_manifest.txt、表の出力、図の出力、および診断プロットを格納。
RStudio Desktop IDEPosit Software, PBC, Boston, MA, USARStudio Desktop 2023.12.1analysis_script.Rの実行、ドキュメント化、およびレビューに使用。
スコア付き教員PD調査CSVanalysis_script.Rより生成scored_teacher_PD_survey.csv組み入れられた回答と、計算された尺度スコア（AUT_MEAN、COM_MEAN、REL_MEAN、AM_MEAN、CM_MEAN、TSE_MEAN、PDE_MEAN、RP_MEANを含む）を格納。
スクリーニングログanalysis_script.Rより生成され、研究チームによりレビューscreening_log.xlsx同意、適格性、完了時間のスクリーニング、アテンションチェックの結果、欠損値、不変回答フラグ、除外理由、リコーディングの決定、および最終的な組み入れステータスを記録。
安全な機関ストレージ参加大学のITサービス暗号化された機関研究用ドライブ生データ、クリーニング済みデータ、スコア付きデータ、コードブック、スクリーニングログ、アンケート、解析スクリプト、倫理文書、許可記録、表の出力、図の出力、および再現性パッケージの保存に使用。アクセスは承認された研究職員に制限された。
セッション情報ファイルRより生成sessionInfo.txtRのバージョン、オペレーティングシステム、アタッチされたパッケージ、パッケージバージョン、および再現性環境を記録。
表および図の出力analysis_script.Rより生成outputs_tables_figures フォルダ参加者のフロー出力、記述統計表、信頼性表、相関行列、回帰表、感度分析表、構成概念スコアの図、および診断プロットを格納。
问卷星 (Wenjuanxing) / Questionnaire Star オンライン調査プラットフォームChangsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, ChinaWenjuanxing ウェブ調査プロジェクト電子同意、匿名アンケートの実施、適格性による分岐、アテンションチェック項目、完了時間の記録、ブラウザごとの1回回答制限設定、およびアンケートレコードのエクスポートに使用。

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