「しっかり」っていうの禁止

はじめに

前々から思っていたことなのですが,何度も言うのも嫌になってきたのでここにまとめて日本語で書いておきます。

私自身も「しっかり」という言葉を使っていることはあるかもしれません。よって,以下に書くことは,「自戒も込めて」ということになります。

言いたいことはとてもシンプルで,

「しっかり」,「ちゃんと」,「うまく」あたりの副詞って何か言っているようでほとんどなにも言っていないのと同じだから使用禁止

というだけです。「しっかり」・「ちゃんと」に比べると,「うまく」は事情が若干異なる場合もありますが,それでも別の言葉で言い換えたほうが良いことには変わりないと思います。幅広いコンテクストに当てはまることだと思いますが,特にこの記事で私が念頭に置いているのは,自分の思考を言語化したり,目標設定をしたりするときです。そうした場面では,「しっかり」系の言葉を使わないほうがよいでしょう。

なぜ「しっかり」はだめか

私は学生に,その授業で学んだことだったり,学んだことを次にどう生かしていくかという目標設定だったりを,いわゆる「振り返りシート」に書くことを毎週の授業で求めています。そういうときに,例えば,以下のような例が散見されます。

来週は課題をちゃんとやる

AとBの比較をしっかり書けるようにする

こうした記述を見ると,「ちゃんと」とは,課題で求められている事に対してのをあげていきたいということなのか,あるいは,極端に言えば質はともかくとして定められた期限までに提出するということなのかがわかりません。最悪のケースだと,「課題をちゃんとやる」の「ちゃんと」が何を意味しているのかについて無自覚であるということもあるかもしれません。そこが曖昧であれば,「ちゃんとやれたのか」の評価もできませんし,目標に対して自分がどう行動すべきであるのかも見えてきません。

「しっかり書けるようにする」のケースも同様で,「しっかり書く」とはいったいどういうことなのかがわかりません。つまり,どのようなプロダクトができあがれば,「しっかり書けた」のかがわからないということです。ただの,「AとBの比較を書けるようにする」と「AとBの比較をしっかり書けるようにする」の間にはどのような違いがあるのでしょうか。この部分がわからなければ,「しっかり書ける」ようになるためには何が必要で,そのために自分はどうすべきなのかがわかりません。これこそが,何か言っているようで何も言ってないのと同じであるということの意味です。目標を立てたところで,そのことを達成するためにどうすればよいかや,達成できたかどうかをどう評価できるのかがわからなければ,その目標は立てる意味がないと言ってもいいでしょう。

同じことは,学んだことについて書く場合も同様です。

○○さんのエッセイは,AとBの比較がよくできていたので,自分も真似したい

さて,「比較がよくできた」とはどういうことなのでしょう。それは,「何と何を,どういった観点から切り取って比較したものなのかがわかりやすい」というようなことなのか,それとも,「In contrast, On the other hand, whereasといった比較を導入する表現を使って書けていた」ということなのでしょうか。ここまで具体的に言語化できれば,「自分が真似する」ときに何を真似すればよいのかがより明確になってきていることがわかると思います。

なぜ「うまく」はだめか

「しっかり」や「ちゃんと」と根本的には同じで,「うまい」の示していることが抽象的すぎるというのが問題です。

言いたいことをうまく英語で言えなかった

くらいであれば,頭に浮かんだ内容を英語で表現できなかったということだとわかります。ただし,それは日本語では一語で言い表せることを英語では単語で表現しないので失敗してしまったのか,はたまた関係節を使えば言いたいことを言えたのに関係節が使えなかったのか,といったことについてはわかりません。もしかすると,英語に言い換えもできた,そして関係節も使えた,それでも自分にとっては納得のいくような流暢さで言えなかった,ということなのかもしれません。これがわからなければ,次に何を改善すれば「言いたいことをうまく英語で言える」状態になれるのかがわかりません。それがわからなければ,自分を向上させることは難しいですよね。

ではどうすべきか

もうおわかりかと思いますが,問題点は共通で,言っていることが「抽象的すぎる」ということです。よって,解決策はシンプルです。「しっかり」・「ちゃんと」・「うまく」といった単語を自分が使っているということに気づいたら,「しっかりってどういうことだろう?」というような疑問を自分に投げかけ,より具体的な言葉で言い換えるようにします。上述のだめな例は,例えば以下のように書き換えられます。

来週は課題をちゃんとやる->来週は,期限に遅れないように課題を出す

来週は課題をちゃんとやる->来週は,○語以上という指定を守る

AとBの比較をしっかり書けるようにする->AとBについて比較する理由を明確に書き,その上でどの観点で両者を比べているのかがわかるようなイントロダクションを書く

言いたいことをうまく英語で言えなかった->同棲を英語でなんと言えばよいのかわからなかった

もちろん,「しっかり」系の言葉を使うよりも,具体的に書くほうが何倍も頭を使うことになると思います。ただし,それこそが私が求めているものであり,その具体性があることでこちら(教員)も学生の課題を把握することができ,適切な方法で課題を克服する手助けをすることが可能になります。もちろん,自分の思考を言語化することで自分自身についての理解を深め,それを自律的に自分の行動につなげられるようになってほしいという思いもあります。そういう練習を大学生のうちに積んでおけば,卒業後にあらゆるところで役に立つはずです。

おわりに

上に書いたような現状については,私の責任もあると正直思っています。授業の最後の時間に振り返りということになると,やはり学生としては「さっさと終わらせて早く教室を出たい」と思うのが普通でしょう。あるいは,深い思考を促すに十分な時間を提供できていないという面もあるかもしれません。また,私の「意図」がしっかり (誤解のないように、間違いなく) 伝わっていなければ,そもそもなんのために振り返りをするのかもわからず,「具体的に言語化せよ」といってもそれがなぜ必要なのかがわかりません。この点も私の指導力不足だと思います。以上の点については,今後,私が改善すべきであると認識しています。

学生のみなさまにおかれましては,この記事に書いたようなことを意識して,「何か言っているようで何も言っていない」状態にならないよう努めてもらいたいと思います。これは,もちろん私の信念であることは間違いないですが,それ以上にそうでなければやっても意味がないからです。せっかくやる(やることを求められている)のだから,自分がやったことで得られるものが多いほうがよいですよね。というわけで,よろしくお願いします。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

概念数の処理に関する論文が出ました

下記の論文が,First Viewで公開されました。論文がDLできない方は,著者用のリンクをお送りするのでご連絡ください。

TAMURA, Y., FUKUTA, J., NISHIMURA, Y., HARADA, Y., HARA, K., & KATO, D. (2018). Japanese EFL learners’ sentence processing of conceptual plurality: An analysis focusing on reciprocal verbs. Applied Psycholinguistics. Advance Online Publication. doi:10.1017/S0142716418000450

名古屋大学大学院のD2のときに院生仲間と一緒にやった研究です。初めて国際誌に投稿した論文なので,概要と投稿の経緯を書いて置こうと思います。

概要

ざっくりとした結論は以下のような感じです。

  • 日本語を第一言語とする英語学習者も,英語母語話者と同じようにA and Bという名詞句を概念的に複数として表象していて,その複数を構成する要素にもアクセス可能
  • ただし,the parentsのように複数の構成素が明示的でない場合にはその構成素にアクセスできない(母語話者もできないと先行研究で言われています)

具体的な実験では,次の4条件における下線部の単語単位での読解時間を比較して,aではガーデンパスに引っかかることなく読んでいるという結果になりました。

a. As the mother and the father battled the child played the guitar in the room.

b. As the parents battled the child played the guitar in the room.

c. As the mother and the father left the child played the guitar in the room.

d. As the parents left the child played the guitar in the room.

battleのような相互作用動詞が目的語を取らないという解釈にいたるためには,主語が複数である必要があります。その時には相互作用動詞の後ろの名詞句は主節の主語として解釈され,ガーデンパスを回避できるということです。4条件作っているのは,(a) A and B(conjoined NP)とthe parentsのようなplural definite descriptionを比較したこと,(b) 動詞のバイアスの影響ではないことを示すために自動詞と他動詞の両方が解釈として可能な動詞の条件も用意し,その場合にはガーデンパスを回避することができないことを示す必要がある,という2点が理由です。

出版までの経緯

冒頭にも書いたように,この論文はD2のときにデータ収集を行い,その年の全国英語教育学会熊本大会で発表を行いました。その後,論文の形にして最初に投稿したのがその年度の終わりの2016年3月でした。

最初の投稿

まず,Bilingualism: Language and Cognitionに出しました。そこでは,査読に回る前に,「母語話者と比較してないからだめ」という理由で突っぱねられましたが,「母語話者のデータがなくともこの実験の結果のみで十分に価値がある」という長めのメールを送り,いくつかの修正条件を提示されたのでその修正をし,最初の投稿から1ヶ月後くらいに再投稿しました。査読に周り,再投稿時点から2ヶ月たってreject通知をもらいました。とにかく,コメントの鋭さが今までに経験したことのないもので,すごくショックを感じるとともに,これをもとに修正したらもっと良くなるに違いないとも思えました。

二回目の投稿

大幅な書き直しが必要で,イントロ,バックグラウンド,ディスカッションとほぼすべて書き換えました。そして,2017年2月に今度はLinguistic Approaches to Bilingualismというところに出しました。外部査読に回るまでが1ヶ月,外部査読に回ってからは3ヶ月で結果が来たので,投稿から最初の結果がわかるまでは4ヶ月でした。そして,またrejectでした。

正直,査読者のコメントはそこまで批判的ではなく,3人いるすべての査読者が好意的なようでしたし,コメントも対応可能なものが多かったです。それでもrejectだったので,Editorに抗議するか迷いました。しかし,私の副査であったM先生に相談したところ,抗議しても結果が変わる可能性は限りなく低いので,もっと別の雑誌に投稿するほうが良いというアドバイスをいただきました。印象に残っているのは,「IFが低いジャーナルが必ずしも通りやすいジャーナルではない」という言葉でした。

三回目の投稿

この時点で,私自身は割と自信を失いかけていましたが,第二著者の福田さんが,「この研究は絶対に面白いから,Applied Psycholinguisticsに出してみよう」と提案してくれました。私は,「それは無理じゃないか…」と思っていたのですが,あきらめずにやることにしました。二回目の投稿でもらったコメントも,論文の質を上げることにとても役に立ちました。三回目に投稿するときには,ほとんど穴という穴は塞いだ状態で投稿することができましたし,論の流れもだいぶすっきりしたものになったと自分でも思えました(それでも今読み返せばまだまだだなと思います)。

Applied Psycholinguisticsに投稿したのが2018年の1月初旬で,約2ヶ月後の3月上旬に結果が来ました。Major Revisionでした。3人のレビュワーのコメントはマイナーなものがほとんどで,1回目,2回目の投稿のときの半分くらいのコメントしかなかったと思います(1度目,2度目は計50近くコメントあったと思います)。結果のわかったタイミングが年度末で私も何かと忙しかったのもあり,修正にまったく手をつけられませんでした。期限ギリギリのGWにようやく修正原稿を提出し,その1ヶ月後の6月上旬にMinor revisionという結果がきました。3人のうち1人のレビュワーが細かい修正を指摘してきたので,その点を直し,2週間後に提出しました。最初は注が11くらいあって,さらには語数が制限ギリギリだったので,注を削って語数の範囲内に収めるのに苦労しました。このジャーナルでの3回目の投稿から2週間後の7月上旬に採択通知が来て,それからは書類を出したり校正を受けたりしました。

感想

本当は,大学院生のうちに私も国際誌に出したいと思っていたのですが,それは結局叶えられませんでした。国際誌にこだわったというのは,心理言語学系では国際誌のほうが選択肢が多かったからというのがあります。また,どんどんチャレンジしていこうという雰囲気が私の周りだけでなく色々なところにあったことも理由でした。そういう意味では,この時代だったから出版された論文でもあると思っています。環境が少しでも違えば,出版を諦めていたか,全く別の形で出版されることになったと思います。

結果的に,自分の専門を語るときに使う,「心理言語学」という言葉の入ったジャーナルに論文が出たことはよかったのかなと思います。心理言語的なアプローチをする先輩は名大にもたくさんいらっしゃるので,その先輩たちに追いついてそして追い越したいという思いもありました。

時間はかなりかかってしまいましたが,時間をかけて査読のプロセスを経たことで最初の原稿よりはいいものになったなと思っています。もちろん,これからたくさん批判を受けることでしょうが,それもまた自分の研究をより良くするために大事なプロセスだと自分に言い聞かせています。

最後に

私は,実は名古屋大に在籍した4年間で,私が第一著者,福田さんが第二著者という論文を出したことがありませんでした(逆は1つあります)。彼とはずっと一緒に長く研究をやってきていたので,今回の論文でようやく私が第一著者で二人の名前が載った論文が出せてよかったなと思います。これからもがんばります。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

[R] 同じディレクトリ内でファイルを複製する

はじめに

ライティングの授業で(またそれかよ),次のようなことを考えました。

テンプレートのファイルを作って,学生の人数分だけコピーし,さらにそれぞれのファイルに学生の名前をつけたい!

まず思いつくのは,雛形ファイルを作り,Ctrl+CとCtrl+Vを駆使して学生の人数分のファイルを用意し,1つずつファイルをリネームするといういわゆる土方作業ですが,そんなことやってられませんよね。というわけで,Rで簡単にファイル複製とリネームをやってしまおうということです。別に特別なことはしておらず,自分用のメモです。もっと簡単な方法があれば教えてください。

ワーキングディレクトリを変更

まず,ワーキングディレクトリを,テンプレファイルが置いてある場所に変更しましょう。

setwd("C:/Users/Yu/Desktop/test")

getwd()

## [1] "C:/Users/Yu/Desktop/test"

必要な情報を取得

ファイルをコピーする際にフルパスを使うので,その情報をあらかじめ変数に入れておきます。そして,list.files()関数で,ワーキングディレクトリ内にあるファイルの情報を取得します(別に1つしかないので手入力でもOKです)。そして,originalという変数に,テンプレファイルのフルパスを入れておきます。

dirnow<-getwd()

file<-list.files()

original<-file.path(dirnow,file)


ファイル名の準備

ファイルにつける名前の準備です。ここでは例としてアルファベットを使っていますが,学生の名前を使う場合は学生の名前をコピペする等してname変数に入れてください。その後,テンプレファイルの前に名前をつけてfilenameという変数に入れています。sep=”_”は区切り文字をアンダーバーで指定しているということなので,ここは任意の文字に変えられます。

name<-LETTERS[1:26]

filename<-paste(name,"test.docx",sep="_")

print(filename)

##  [1] "A_test.docx" "B_test.docx" "C_test.docx" "D_test.docx" "E_test.docx"
##  [6] "F_test.docx" "G_test.docx" "H_test.docx" "I_test.docx" "J_test.docx"
## [11] "K_test.docx" "L_test.docx" "M_test.docx" "N_test.docx" "O_test.docx"
## [16] "P_test.docx" "Q_test.docx" "R_test.docx" "S_test.docx" "T_test.docx"
## [21] "U_test.docx" "V_test.docx" "W_test.docx" "X_test.docx" "Y_test.docx"
## [26] "Z_test.docx"

ファイルのコピーとリネーム

それでは,ここで,ファイルのコピーとファイルの名前変更をfor関数で一気に行います。file.copy()関数は,fromでコピー元,toでコピー先を指定します。この時,fromではもとファイルのフルパスであるoriginalを使います。そして,toのところで,「ワーキングディレクトリ+名前変更後のファイル名」を指定してあげると,コピーされたファイル名に名前がつくことになります。paste()関数は,文字列結合の関数です。ファイルの一覧の中にblog.htmlとblog.Rmdというファイルが入っていますが,この2つはこのブログのために作ったファイルですので関係ないです。

for (i in 1:length(filename)){

file.copy(from=original,to=paste(dirnow,filename[i],sep="/"))

}

list.files()

##  [1] "A_test.docx"     "B_test.docx"     "blog.html"      
##  [4] "blog.Rmd"        "C_test.docx"     "D_test.docx"    
##  [7] "E_test.docx"     "F_test.docx"     "G_test.docx"    
## [10] "H_test.docx"     "I_test.docx"     "J_test.docx"    
## [13] "K_test.docx"     "L_test.docx"     "M_test.docx"    
## [16] "N_test.docx"     "O_test.docx"     "P_test.docx"    
## [19] "Q_test.docx"     "R_test.docx"     "S_test.docx"    
## [22] "T_test.docx"     "test.docx"       "test.Rproj"     
## [25] "U_test.docx"     "V_test.docx"     "W_test.docx"    
## [28] "X_test.docx"     "Y_test.docx"     "Z_test.docx"

こんな感じでファイル複製とリネームができます。Google Classroomを使っていると、教材ファイルをコピーして配布という機能があり、それを使うと自動的に学生の名前のついたファイルができるのですが,それなしでやろうとすると,こうなるかなという感じです。

これを使って何をするかという記事はまた改めてポストしようと思います。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ[Google Spreadsheet編②]

はじめに

下記の前回の記事の続きです。

Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ [Google Spreadsheet編①]

前回の記事では,Google Apps Script (GAS)を利用して,Slackに書き込まれた内容をGoogle Spreadsheetに記録し,その記録をもとに語数を数えるという話でした。この記事では,それをもう少し便利にするために,「ある特定の期間で区切って語数をカウントする」というお話です。例えば,1日ごと,1週間ごとみたいな。月ごとの場合は,前回の記事で紹介した方法は月ごとに新しいspreadsheetのファイルができるので楽なんですが,「同じファイル内のシートの中で一定の期間の間ごとに区切りたい」となると,少しだけ工夫がいります。といっても,spreadsheet内で関数を書くだけなのでそんなに大変なことではありません。一度雛形ができればあとはコピペして少し書き換えるだけですみます。

前回のおさらい

少しだけ前回の記事に書いた内容に触れておきます。GASを使ってspreadsheetに取り込まれた状態は,下記画像のようになっています。

Screen Shot 2018-09-24 at 22.50.58

A列が日付,B列が名前,C列が書き込まれたテキスト,D列がもとのJSON形式の情報です。このシートが,チャンネルの数だけ一つのファイルにある状態です。前回は,GASで更新されるこのシートの情報を以下のような手順に沿って使いました。

  1. importrange関数を使って別のファイルにエクスポート
  2. そのシートに語数をカウントするE列を挿入
  3. sumproduct関数で名前列を参照してE列の合計を求める

すると,下記画像のようなまとめシートができます。

sumproduct-example

今回は,そこに「日付の情報も参照する」という情報も付け加えていくことになります。

同じ月内で1週間ごとに語数を数える

では,実際に私がやっている実践に即して,1週間ごとに語数を数えるという作業をやる方法です。先程説明したように,前提は一ヶ月で一つのファイルができ,そのファイルの中にチャンネルの数だけシートがあるという状態です。同じ月内であれば一つのシートの情報で,以下のような作業をspreadsheetにやってもらいます(注1)。

  1. まとめシートのA列にあるセルの名前に当てはまるものだけをフィルタリング
  2. 参照元シートのB列にある日付の情報を参照し,指定した1週間のものだけをフィルタリング
  3. 1と2で絞り込まれたデータのE列の語数を合計して計算する

注意点は,参照するデータのシートでは名前がB列,日付がA列なのに,まとめシートでは名前はA列になっているという点です。どの列にどのデータがあり,どこの列を参照するのかを考えないと混乱するかもしれません。さて,前回はsumproduct関数使ったんですが,今回使うsumifs関数でも同じことが可能だと思うので,全部sumifs関数でやってもいいかもしれません。

先にあとで説明する作業が完了した状態のシートの画像を見てください。1つ前の画像の状態から,下記の画像の状態にすることが今回の目標です(注2)。

Screen Shot 2018-10-12 at 14.12.11

私がこのSlackライティング活動を採用しているのは金曜日の授業で,金曜日から次の週の木曜日までを1週間としています。日付で区切っていて時間で区切っているわけではないので,今回は日付で絞り込みにしています(午後5時までとかそういう切り方だと時間も指定する必要があります)。

では,上の画像のB2の列にはどのような式が入力されているのか見てみましょう。

Screen Shot 2018-10-12 at 14.12.38

画像中の式で最後に”-5″しているのは,最初は必ず”@XXX has joined the channel. “という5語の文が記録されているので,それを排除するためです。

sumifs関数の基本的な引数はsumifs(合計範囲, 条件範囲1, 条件1, 条件範囲2, 条件2, …)のようになっています。合計範囲とは,合計を計算したい範囲のことですので,今回の場合はE列の語数の列を選択します。”Friday2_201809″というのが,金曜2限クラスの9月分のデータがエクスポートされたシートになります。このまとめシートはimportrangeで自動的にデータがエクスポートされるように設定しているspreadsheetファイルの中に作っているので,”Friday2_201809!$E$1:$E$1000″で,「9月分のデータのE列(語数列)」を合計範囲として指定していることになります。コピーしたときに範囲が変わることを防ぐために,絶対参照にしています。

2つ目の引数は,同じ”Friday2_201809″のA列を1つ目の条件範囲にしています。A列は日付の入っている列ですから,日付列を条件範囲としていることになります。そして,3つめの引数で日付の条件指定を行います。最初の1週間は,もともとデータ記録の一番最初(2018年9月21日)が1週間の1日目でしたので,7日目(終わりの日)だけを指定しています。これには等号・不等号の使い方でいろいろなやり方が考えられますので,この例は一例です。

“<“&”2018-09-28”

等号・不等号は必ずそれのみをクォーテーションマークでくくり,クォーテーションマークでくくった日付と&でつなぐようにします。上の式が意味しているのは,「2018年9月28日より前(つまり27日以前)」です。これで,9月28日0時00分以降の書き込みが排除されます。

4つ目の引数は条件範囲2です。”Friday2_201809″のB列を参照しています。B列は名前の入った列ですので,名前の絞り込みをしようというわけです。最後の引数は$A2です。「条件範囲2(元データの名前列)の中で,まとめシートのA2セルの名前に当てはまるものだけをフィルタリングしてね」ということです。指定する順番自体は前後していますが,上にも挙げた以下の3つの作業が1つの関数で実現されたことになります。

  1. まとめシートのA列にあるセルの名前に当てはまるものだけをフィルタリング
  2. 元ファイルのB列にある日付の情報を参照し,指定した1週間のものだけをフィルタリング
  3. 1と2で絞り込まれたデータのE列の語数を合計して計算する

これであとは,列を横に足して,別の日付指定をすれば,あとはその条件に当てはまるものだけが自動的に記録されていくことになります。合計範囲指定は固定ですが、条件範囲と条件の指定は名前が先で日付が後でも構いません。

1週間のはじめとおわりを指定する場合

さて,上のやり方は,1週間の終わりだけの指定でしたが,それが使えるのは最初の1度だけで,次からは1週間のはじめの日も指定する必要があります。「○月○日から○月○日まで」としたいわけです。これをやるには,sumifs関数の条件範囲と条件を1つずつ追加すればいいだけです。画像上では順番が前後しますが,下の画像のD列(10/5-10/11)の1週間を指定した場合を見てみましょう。

Screen Shot 2018-10-12 at 14.13.34

1つ目の引数は同じですが,2番目と3番目の引数で始まりの日付の指定,4番目と5番目の引数で終わりの日付の範囲の指定を行っています。

“>=”&”2018-10-05”

という指定は,「2018年10月5日以降」という指定になります。1週間の始まりですね。

“>”&”2018-10-04”

としても同じです。続いて,終わりの日付は,同じように日付列を条件範囲とし,

“<“&”2018-10-12”

を条件にしています。つまり,「2018年10月12日より前」ですので,2018年10月11日の23時59分までのデータが条件に当てはまることになります。

“<=”&”2018-10-11”

でも同じです(むしろこっちのほうがわかりやすいかも)。これで,始まりの日付から終わりの日付までの間の合計語数が計算されます。ここを任意の幅に設定すれば,1週間ではなくとも3日でも4日でも10日でも同じようにできます。

月をまたいだ1週間の語数

同じ月内でのやり方は上の2つのやり方の組み合わせで対応できます。では,月をまたいでしまうときはどうすればよいでしょう。上述したように,月ごとにシートが異なるわけなので,別々のシートに記録された情報を統合する必要が出てきます。ただ,難しいことはなく単純に足し算すればよいだけです。

Screen Shot 2018-10-12 at 14.13.15

この例では,Friday2_201809というシートに9月分,Friday2_201810というシートに,importrange関数でデータを同期させています。9月分のデータで,9月の終わりの数日間(この例では9月28日~9月30日),10月のデータで10月1日からの数日間(この例では10月1日~10月4日)の語数を計算し,合算するという作業です。

つまり,それぞれの月でsumifs関数を使った式を作り,2つのsumifs関数式を+記号でつないであげれば,月をまたいだ場合の語数が計算できます。不等号のみと,不等号+等号の意味の違いは,上で説明したとおりです。

おわりに

ということで,前回の記事で紹介したGASでデータを引っ張る作業,importrange関数でデータを別ファイルにエクスポートする作業と,今回の記事で紹介したsumifs関数で日付指定する3つのパターンを使えば,一定期間の間の語数記録は簡単にできてしまいます。

エクセルが得意な方はすでにお気づきかもしれませんが,実は,1行目に指定する日付を終わりの日付にし,そのセルを日付の範囲指定に利用することもできます。つまり,上の画像で言えば,B1セルに”2018-09-27″,C1セルに”2018-10-04″,D1セルに”2018-10-11″のようにするということです。ただ,見たときに1週間の範囲がわかるほうがいいかなという理由で,そういうやり方はしていません。

ということで,下処理問題は解決されていませんが,だいたいの語数を記録して,学生がいつでも見れるようにするということについては,前回と今回の記事の内容でだいたいカバーできるのではないかなと思います。今の所第三段は予定していませんが,今後もしも「こういう事が必要だなぁ」という事が出てきたら更新するかもしれません。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

注1. おそらくExcelのピボットテーブルなら,同じ列に当てはまる複数の条件でのフィルタリング可能だと思うので,Excelならピボットテーブルだけでいけると思います。

注2. 画像で一目瞭然ですが,毎週書き続けられている学生と,すでに脱落してしまっている学生が分かれてしまっているのは問題で,これについては何かしらの介入が必要だと思っています。

Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ [Google Spreadsheet編①]

はじめに

便利ワザと言えるのかわかりませんが,とりあえず自分はこんな感じでやっていますというお話です。以下の話の発展です。

授業外でライティングする機会を確保するためのSlack

前提として,どのようにSlackを利用しているのかというお話です。google spreadsheetに書き出したデータの扱いについてにご興味がおありの方はこのセクションは飛ばしていただいてかまいません。私がslackを使おうと思ったのは以下のような考えからです。

授業外で,英語ライティングする機会を与えたい。できるだけ自由に書き込みができ,教員もそれを監視・管理しやすい。

やろうやろうと思っていたのですが,なかなかSlackの使い方もよくわかっていませんでした。共同研究の話等でもSlackを使い始めるようになり(サイボウズのサービス終了のため),自分もSlackに慣れてきたのでこの秋学期から導入することにしました。ここでも何回か記事を書いている外国語学部1回生向けのライティングの授業でのことです。

授業外でのライティングは,前記はLMSにある掲示板機能を使い,そこに私が毎週話題をポストしてそれについて各自意見を書き,お互いにコメントし合うというものでした。以下のリンクでそのことにも触れています。

https://tam07pb915.wordpress.com/2018/04/26/writing-class/

後期は,slackをclosed SNSのようにして使い,自由に英語でやりとりをするということを掲示板でのフォーラムライティングの代わりにすることにしました。前期のフォーラムライティングでは,「1人必ず○人にコメント」などとしたりして交流が生まれるようにしてみましたが,コメントが「テンプレ」化してしまったりしていたので,より自由にライティングのコミュニケーションができていったらいいなと思っています。

使い方のルールとしては以下のようにしています。

  • 一般的なルール
    • 自分のスマートフォンに必ずslackアプリをインストールすること
    • 書き込む情報については,既存のSNSに関するルールと同様,誹謗中傷や公序良俗に反する書き込み以外であれば,何について書き込んでも構わない(写真の投稿も可能)
    • 日本語での書き込みは一切禁止
    • 使い方等についての質問がある場合は,#generalに英語で書き込むこと
    • 他のクラスの人にも話題を共有したい場合には#randomに書き込むこと
    • 誰かの書き込みに返信(いわゆるリプ)をしたい場合は,”Start a thread”を使うこと
    • “Start a thread”機能を使うときは,”Also send to #channel-name”にチェックを入れること(こうすることで,メインのタイムラインでも返信が見れます)
    • 誰かに直接話しかけたいときは,@をつけること
    • 成績に算入するのは,自分のクラスのチャンネルに書き込んだもののみ(#generalや#randomや他のクラスのチャンネルに書き込んだものは語数に数えない)

評価方法は,毎週300語を学期の最終授業日まで続け,平均達成度(%)×5点を最終的な評定に加えるというものです。共通シラバスのため,授業外の課題に割ける評価の割合がもともと15点くらいしかないのでこのようにしています。そのために300語って結構えげつないなと思われる方もいるかもしれませんが,私もそう思っています。今学期の様子をとりあえず見てみて,ハードルが高すぎるために「コスパが悪い」と思われて取り組みが悪くなるということがあれば今後語数の基準を下げるかもしれません。

Slackデータのエクスポート

さて,上述のような形でslackを運用しているわけですが,私の扱い方だと「毎週300語」という設定にしているので,学生の立場からすれば「自分が今何語書き込んでいるのか」がいつでもわかるようになっていてほしいというのは当然でしょう。そのために教員がわざわざデータをチェックしてそれぞれの学生の書き込んだ語数を分析してまとめて報告するというのは無理でしょう。というかやってられません。そこで,エクスポート->語数の記録->まとめ,という一連の作業を自動化して,いつでも学生が見れるようにする必要があります。そこで,上に上げたスライドで浦野先生が紹介しているGoogle Apps Scriptを使うというわけです。浦野先生も紹介していますが,SlackのログをGoogle Spreadsheetに保存するという作業自体は以下の記事を参考にすればすぐにできます。

Slack のログを自動で Google Spreadsheet に保存する

問題は,その先で,語数の記録とそのまとめという部分になります。私自身がGoogle Apps Scriptをいじれないので,とりあえずは上記のリンクを参考にGoogle Spreadsheetにログを保存し,そのあとにGoogle Spreadsheetで頑張るということになります。Rでもログを取ってきてまとめて可視化みたいなことはできますが,自動化の部分が少し難ありです。Rのコードもそのうちここに投稿しようと思います。

Google SpreadsheetでSlackのログをいじる

Google Apps Script(GAS)は,自分で決めたトリガーで定期的に更新できるので,その頻度を好みに設定しておくだけで,定期的にデータを最新のものにするという作業はできます。最初は,ログのspreadsheetファイルにある各チャンネルのシートに列を追加して各行の書き込みの語数を記録し,それを別ファイルにピポットテーブルで吐き出すということを考えました。ちなみに,ログのデータは下の画像のような感じでチャンネルごとにシート1枚で記録されます。

A列が日付,B列が名前,C列が書き込まれた内容,D列はもとのJSON形式のデータです(注1)。最初は,このシートのE列に語数カウントの関数を入れていたわけです(excelで語数のカウント方法についてはググればすぐに見つかります)。ただ,それだとシートが更新されるとうまくいきませんでした。このチャンネルのシートをそのまま別シートで参照し,その参照したコピーのデータを使って…ということもやりましたがこれもうまくいかず。ということで,GASが作るスプレッドシートとは別のスプレッドシートファイルを作り,そこからもともとのスプレッドシートの中の特定のシートの情報を参照するという方法を取ることにしました。で,これexcelにもある関数のなのかは知らないんですが,Googleスプレッドシートには,importrangeという関数があり,これを使うことで別ファイルから参照ができます。以下のサイトなどが参考になりました。

【超便利】スプレッドシートで別シートから参照したり集計したりする方法まとめ

引数の基本は,importrange(“参照元ファイルURL”, “参照元シート名!特定セルor範囲)で,このimportrange関数は特定のセルのみを参照する場合と,範囲を指定する場合があるのですが,私は上の画像でいうA〜D列まですべてもってきたいので,範囲を指定することになります。とりあえず,1000行までを1シートに出すという設定だったような気がするので,A1:D1000を指定します。friday2というのは,金曜2限のチャンネルで,後ろのぼかしはslack上のチャンネルIDです。

このimportrange関数をA1セルに入力すると,シートにAからD列までのデータが取得され,参照元のシートがGASによって更新されれば,こちらのシートも更新されます。E列は手動で以下の画像のような関数を入れると,C列のセルの語数がE列のセルに記録されます。あとは,このE列の語数をB列の名前ごとに合計してくれれば,目的達成です。私は金曜の1限と2限に同じライティング科目の別クラスを持っているので,このログシートが2枚あり,そのまとめのシートも2枚あります。

まとめのシートで合計語数の表示

上画像のシート上でやってもいいんですが,見栄えもあるので別シートにまとめだけを作ります。これは,sumproduct関数をつかいます。sumproduct関数は,sumproduct(参照列=名前, 合計を数える列)のような形で使います。下記画像は,”Friday1_import”というシートに,importrange関数で参照元ファイルのデータをインポートしている場合の例です。A列に名前の一覧(注2),B2にこのsumproduct関数をいれます。あとはB2を下にコピーすれば,人数分の合計語数が表示されるというわけです。”Friday1_import”のシートには自動的にデータが追加されていくので,とりあえず1000行を超えないデータであればこれでなんとかなります。

棒グラフでも出したいということなら,範囲選択して棒グラフ挿入でOKです。あとは,このスプレッドシートのファイルを「閲覧可」の権限で共有してSlackに貼り付ければ,学生は自分の好きなタイミングで語数を確認できることになります。私の場合は「毎週300語」という課題なので,週ごとにデータを扱える必要があります。これはもう少し別の手続きが必要になるので,また次回ということに。今日はここまで。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

注1: そもそも,ちゃんとした「下処理」をしないと,「@XXXXX has joined the channel」とかも記録されますし,絵文字1つが1語みたいになるので,ここでの語数は「アバウトな」語数ということになります。

注2: 私は試行錯誤しているときにピポットテーブルを使ったので名前の一覧はコピペでしたが,そうでない方はログデータの”@XXXX has joined the channel”の列だけソートして名前の一覧をゲットするなどの方法が必要です。

R MarkdownからそのままWordPressに

下記は,Rmarkdownの出力をそのままWordPressに流し込むためのテストです。Rmarkdownファイルを開いたときに入っているデフォルトのコードと文章です。RmarkdownからWordPressに流すために必要な作業については下記ウェブサイトが参考になりました。

R markdownの出力をWordpressへそのまま投稿する | On Your Mark . Tokyo

ただし,plotの画像が表示されなかったので,それを解決するために下記のウェブサイトも参考にしました。

How to publish with R Markdown in WordPress

 

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

plot of chunk pressure

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

[R] sjPlotパッケージのバージョンアップ

Rで回帰モデルの図示をするときに私が使うパッケージは主に2つあって,1つはeffectsパッケージ,もう一つはsjPlotパッケージです。前者については,以前NagoyRで発表したことがあります。

effectsパッケージを用いた一般化線形モデルの可視化

後者は,lm, glm, lmer, glmerなどの関数で作った回帰モデルの結果が入ったオブジェクトを渡すと,その結果をggplot2に渡して可視化してくれます(その他にもいろんな可視化が可能ですが,私が使うのは主に回帰モデルの可視化です)。昔(数年前)までは,sjp.lm,sjp.glm,sjp.lmer,sjp.glmerなど,もとの回帰モデルに合わせて図示する際の関数を選ぶ仕様になっていました。そして,交互作用図を描きたいときは,sjp.int関数を使うというような。それが,最新版のsjPlotパッケージでは,これらの関数がなくなりすべてplot_modelという関数に統一されているようです(下記のサイトによると2017年10月にこの変更があったようです)。使用例は以下のサイトが参考になります。

„One function to rule them all“ – visualization of regression models in #rstats w/ #sjPlot

交互作用図は,type引数でintにするか,またはtypeをpredにして,termsで交互作用を指定するようです。

plot_model(fit, type=”int”)

or

plot_model(fit, type =”pred”, terms =c (“test”, “group”))

みたいな感じです。これについては,下記のページが参考になります。

 

Plotting Interaction Effects of Regression Models

より詳細な引数の説明などは以下のページに書いてあります(RDocumentationのページ)。

plot_model function | R Documentation

D院生のときに書いたスクリプトではGLMMの結果の可視化にsjp.glmerとかsjp.intを使っていたので,それらが動かなくなっていました。調べたらこういう仕様の変更があったと。一つの関数で,引数の組み合わせで色々な図が描けるというのは便利でいいですね。ただ,テーブル形式(HTML)で回帰モデルの結果を出力するsjt.lm系の関数は,lm, glmなどと組み合わせて,sjt.lm, sjt.glm, sjt.glmer, sjt.lmerなどのままのようです。

それから,最近lme4のモデル式の書き方でstanを使ったベイズ推定ができるbrmsというパッケージを知った(遅い)のですが,plot_model()はbrmsパッケージのモデルにも対応しているようです。まだ試してはいないので,いつかまたブログに書こうかなと思います。

では。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

ねぎしょうがチーズだし巻き

久しぶりに料理ネタでブログを更新しよう思うくらいに美味しいものを作り出してしまいました。本当に美味しいのでおすすめです。題して,ねぎしょうがチーズだし巻きです。

さて,私は家庭用の卵焼きフライパンを使ってだし巻き卵をよく作ります。その時の分量はたいてい次のような感じです。

  • 卵4個
  • 白だし大さじ1
  • 水大さじ3
  • 砂糖小さじ1

卵4個は例えば弁当用に少し卵焼きをなんてときには多すぎますが,料理の一品としてだし巻き卵をカウントするようなときには卵4つが家庭用のフライパンで作るにはちょうどよく,これより少ないと逆に巻く回数との兼ね合いでなかなか難しいというのが個人的な印象です。業務用だと卵8個で1本ですので,その半分というイメージです。

今日は,これに加えて冷蔵庫にあったみじん切りの紅生姜,刻み青ネギ,チーズを使ってだし巻き卵を作りました。紅生姜はみじん切りの状態で大さじ1杯半くらいはあったかなと思います。青ネギはふたつまみくらい入れました。チーズは,業務スーパーで買ったチェダーチーズ1枚でしたが,とろけるチーズやピザ用チーズでもできると思います。チーズが増えると卵焼き自体が柔らかくなって巻くのが難しくなるので,卵焼きに自信がない人はあまり欲張ってチーズを入れようとしないほうがいいかなと思います。

作り方としては,上記の分量より調味料を気持ち少なめに入れて,みじん切りの紅生姜と刻み青ネギを卵と一緒に混ぜます。油を多めにフライパンに入れ,キッチンペーパーで拭き取ってから卵液を流し込みます。この最初のときに,流し込んだ卵液の上にチーズを横に均等になるように敷きます。あまり端まで敷きすぎると途中で溶けて横からチーズが漏れ出してきて,それが焦げ付いたりして巻きづらくなると思いますので,端っこギリギリまでチーズを敷かないほうが良いと思います。

ここからは通常の卵焼きの作り方と同様に卵液を流しては巻いていくだけです。卵液を流し込むとき,具材の紅生姜とネギが下に溜まってしまって最後に残らないようにするために,箸で具材も一緒に流していくようにしたほうがよさそうです。

あとはベーシックなだし巻き卵の作り方のポイントと同じことに気をつけながら作るだけです(これについては私のYouTubeの動画を探して見ていただければw)。

適当に思いつきで作りましたが,これはおかずとしても,そしてお酒のおつまみとしても最高な一品だと思います。

ちょっと焦げ目がついてしまいましたが、まあこういうだし巻きもありということで。

ここ最近使っていない紅生姜が冷蔵庫に眠っている方はぜひお試しください。

なにをゆう たむらゆう

おしまい。

ピアフィードバックの話(ライティング)

今年度ライティングの授業を持っているという話を以前書きました(https://tam07pb915.wordpress.com/2018/04/26/writing-class/)。その授業では,基本的に4週を一単元として,異なるタイプのライティングをしていくという構成になっています。最初はnarrative,次はdescriptive,今はopinion writingをやっています。授業の基本的な構成は以下のようにしています。

 

1限目

  • 書き方についての枠組みの提示
  • ブレスト・プランニング
  • rough draftの執筆

2限目

  • 構成や言語面についての全体へのフィードバック
  • first draftの執筆
  • ピアフィードバック

3限目

  • first draftを見ての全体へのフィードバック
  • first draft(教員の赤入りのもの)へのピアフィードバック
  • second draftの執筆

4限目

  • second draftを見ての全体へのフィードバック
  • second draft(教員の赤入りのもの)へのピアフィードバック
  • フィードバックを受けたものを見てWritten Languaging

Final draftはLMSで電子的に提出させていますが,それ以前の授業内のライティングについてはすべてハンドライティングです。理由はパソコン室でやっていないというだけで,パソコン室使えるなら全部タイプさせてたと思います(よくわかってなかったので依頼書とか出しそびれた)。

上記の授業内容をご覧いただくとおわかりのように,ほとんどの授業のときにピアフィードバックを入れています。これが意味あるか無いかという話はとりあえず置いておきます。私がピアフィードバックを入れている目的は大きく分けて2つあって,1つ目は,他の人のを読むという行為を通じて自分が書くことへの刺激を得てほしいということです。クラス分けされているとはいえすらすらと分量を書けたり,語彙が豊かであったり,あるいは構造の複雑さも高かったりする学生がいる一方で,そうではない学生もいます。他の人のを読むことでライティングに苦手意識があるような学生には「良い部分は真似してほしい」という思いがあります。もちろん,単なる言語面に限らず「ロジック」とか,「文と文のつながり」という点にも意識は向けさせているので,そういうところにも注意しながら読んでもらえるようにしようとしています。

2つ目の目的は,いろんなケースについて,私の赤やコメントを見ることで,どこをどうすればよくなるのかのヒントを得てほしいというねらいです。私のフィードバックは基本indirectあるいはimplicitなので,誤りが含まれていたりおかしいと思うところに赤線や^をいれるだけで,特に正しいものを提示することはないです(たまにdirect feedbackしますが,説明はしません)。また,コメントは9割くらい日本語で(たまにめんどくさいときに英語で書きます),

こういうトピックセンテンスになっているのにボディがそれをサポートしてない

こっちのアイデアについては情報がたくさんあるのにもう一方については具体例も殆ど出てこない

こことここは本当に原因と結果の関係になっている?

なんかこの結論て最初に言ってたことと違う話になってない?

みたいな,構成に関わるものがほとんどです。そういう赤やコメントを見ながら読むことで,良いものとあまり良くないものの例を積み上げていってもらい,それを自分自身が書くときに生かしてほしいということです(注1)。もちろん,かなりできる学生は私が見逃していたような綴りの間違いや形態素の脱落なんかに気づいたりすることもあるので,ピアフィードバックをすることで形式に注意を向ける機会は得られているのかなと思います(ただしこれが自分が書くときの正確さの向上につながっているかは不明)。

ピアフィードバックをするときには,基本的にはドラフト用紙にコメント欄を設けて記名式でコメントとアドバイス(後者は書き手がreviseするときに必ず参考になるようもの)を出すようにということでやっています。

さて,ここまでが前置きなのですが,そのピアフィードバックをどうやるかという話です。最初の頃は,基本的には個人個人でもくもくとコメントを書くような時間を作っていました。20人弱×2クラスあるので,それを全部まぜこぜにしてランダムに配り,20分~30分という時間の中で最低○人のドラフトを読んでコメントをするという指示を出します。自分のペースでコメントをし終わったら前に戻して別の人のドラフトを持っていき,それにコメントして戻してはまた次の人のを取っていくというスタイルです。こういうふうにすると,自分のコメントに責任を持つことが必要になってくる一方で,なかなか「具体的なアドバイスができない」というケースが発生してしまうということが問題でした。また,個人個人の活動なのであまり盛り上がらないということもあります。実はみんなが静かに読んでコメントしている最中にもそこには「沈黙のインタラクション」があるわけなのですが,それは表面化しませんし,クラス全体の雰囲気もだらっとしてしまったり眠くなってしまったりするということもなくはなかったです。もちろん,1年生にしてはかなりレベルの高い学生なので,個人個人でやらせてもそれなりに読めてコメントも的確に出せるのですが。そんなときに,ある友人から,「ペアでピアフィードバックやらせるとめちゃくちゃLRE(Language Related Episode)出てくるよ」というアドバイスをもらいました。そこで,最近は少し形を変えてペアでやらせるようにしました。ただ,ペアでやらせると言ってもやり方はいろいろあると思います。私が今の所引き出しとして持っているのは次の2つのやり方です。

  1.  教室内でペアを作り,お互いのドラフトを交換して読み,口頭でコメントをし合う
  2.  教室内でペアを作り,2人で1枚のドラフトを読んで一緒にコメントを書く

1の方法をもう少し詳しく説明します。この方法は,他のペア活動をするときと同様にペアリングをし,5分間などの時間を設定した上でその制限時間内にパートナーのドラフトを読んで,口頭でアドバイスを送るというものです。この方法のメリットは,著者に直接コメントができるので,著者にしかわからない微妙なニュアンスや,ワードチョイスなどについて直接質問できたり,意味がわからなかった部分について「これってどういうこと?」などと聞ける点です。質問される側は,わからなかったと言われたところは書き直しが必要かもしれないと考えるでしょうし(この前提は甘い?),難しい単語はパラフレーズしたり説明を加えたりという工夫をしようとするケースもあります。また,自分に自信がなくても,「これってさ,ofじゃなくてinじゃないっけ?」という形で聞くことで,「あれ,どっちやったかな。ちょっと調べてみよか」みたいな感じで共同学習がスタートしたりもしているようでした。

2の方法は,前述のように,1枚持っていって読んでコメントするというのを繰り返すパターンを2人でやるものです。これのメリットは,1クラスしかなくても実施が可能な点がpracticalな点としてはあると思います。20人のクラスでもペアにすれば10ペアなので,1ペアにつき1枚ドラフトが渡っても常に10枚はストックが前にある状態なので,読み終わって手持ち無沙汰になるということがなくなります。フィードバックを出すという点については,ペアの相手と一緒にコメントを考えることで,「自分には見えていなかったところに相手が気づいている」というケースが割と出てくるようで,「他の人の書いた原稿」と「他の人のコメント」の両方から発見があるようです。ひとりで黙々とコメント書くパターンでも,自分の前にコメントした人のコメントは読めるようにはなっていますが,二人でコメントを考えるという作業のほうが自分の視点と他人の視点が対照されやすいのかなという印象です。ただし,この方法の問題点の1つは,ペアリングを工夫しないとふたりともなかなか意見が出てこずに沈黙になってしまうということです。私が観察している限りの印象では,熟達度が低い同士で問題が起こるというよりはパートナーとの相性というか,性格の問題が大きいように思います。クラスサイズが小さいですし,他の授業でも一緒というケースも多いので,割とクラスみんなそれなりに仲良しで誰とでも話せるような雰囲気はありますが,そうはいっても全員がそうというわけではないので,たまにこちらがうまく介入してあげないとなかなかアドバイスを出せないということになってしまうようです。1の方法ではあまりこの問題点は顕著ではないように感じるので,reciprocalな関係性がペアの中にあるということがカギなのかもしれません。

ということで,今回はピアフィードバックの3つの方法について記事を書きました。どれがより良いというよりは,クラスの雰囲気,授業の形態や授業のねらい,学生の様子など,いろいろな要因を考慮しながら使い分けていくのがよいのかなと思いますが,ペアでやる2つの方式は割とうまく機能しているかなという手応えがあるので,これからはそちらを中心にやっていこうかなと思います。むしろ最初はペアでやって,ある程度なれてきたらindividual workに移行するのがいいかもしれません。

久しぶりの更新でした。

注1. 授業内で書いたものを直後にフィードバックさせる場合にはこの部分はないです

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

キソケンとはなんだったか

外国語教育メディア学会中部支部外国語教育基礎研究部会(以下,キソケン)の2017年度報告論集が発行されました。

2017年度報告論集

私も一応まだ運営に携わっていますので,まずは報告論集を今年度も無事に発行できたことにホッとしています。この報告論集には,部会長が書く巻頭言が毎号あります(私も2015年度2016年度の報告論集で巻頭言を書きました)。今年度の巻頭言のタイトルは「基礎研の未来」でした。

キソケンに定期的に参加する人数が減っていることや,運営を担える部会員が減っていることなどから,規模の縮小はやむを得ない,という部会長の決断を文章として目の当たりにし,残念な気持ちになりました。ただ,その判断自体は尊重しているので,これからのキソケンのあり方について,現実的なビジョンが今後見えてくるといいなと思っています。

さて,今日はそんなキソケンは私にとってなんだったのかというお話です(長いです)。本題に入る前に,「キソケンってなに?」という方に少しだけキソケンの説明をしたいと思います。知っているよという方は読み飛ばしていただいて構いません。キソケンはもともと院生中心の勉強会だったものを学会の支部所属の研究部会として立ち上げたことが始まりと言われています(始まったときにはいなかったので伝聞です)。研究部会になると,部会の活動費として年間1万円,研究部会で発表することで支部紀要の投稿権が得られるなどのメリットがあります。また何よりも,勉強会は自らの意志で継続的に活動することが難しく,立ち上がっては消え,立ち上がっては消えを繰り返すことにしないためにも,研究部会という名目で活動していたというのも大きな理由だったと聞いています(はじまったとk)。この最後の意味では,キソケンがあることで,外国語教育の基礎的な事を勉強する場ができ,学年や大学を超えたネットワークも広がるなど,規模は小さくとも続けていくことにメリットはあると思っています。

で,私にとってのキソケンは,なんでもできる公園みたいなところでした。(比喩的な意味での)学校のグラウンドはやれ野球やサッカーなどの球技はダメだ,関係者以外は立入禁止だ,など色々な制限があります。でも,キソケンでは野球もできればサッカーもできる。自分たちが来てほしいと思う人たちに来てもらえる。そういう場所だったように感じています。

具体的に言えば,年次例会の基調講演あるいは不定期開催の特別セミナーで話を聞きたい先生をお呼びすることができるというのは,個人ではなかなか難しいことです。研究部会の例会の基調講演という名目があるからこそ,自分たちが話を聞きたい先生方をお呼びして60-90分のお話を聞けるのです。しかも無料で。これには,第2回年次例会以降,リアリーイングリッシュ株式会社様,第5回年次例会ではセンゲージ ラーニング株式会社にもご支援いただいたおかげです。「呼びたい先生を呼べる」ということの裏側で,「大学院生がここまでやるかぁ」というようなお腹の痛いメールのやりとりや懇親会でのやりとりを何度もしたことは事実です。

また,会場の問題もありました。学会目的での使用には使用料が発生する大学も最近では多く,部会費の数倍の会場費が必要となるということもありました。研究費で拠出することもできず,誰かが自腹を切ってまでそんなことやるのか?とも思いますし,かといって会場費がかからないからという理由で日々の業務でお忙しい先生に「会場を使わせていただきたい」というのも忍びないし,会場設営などをお手伝いいただいたりするのも申し訳ない。そんな状況でした。

つまり,「割と背伸びしすぎた」しわ寄せが下の世代にいってしまったのでした。私としては,背伸びしていて足攣りそうだったとも思いますが,それもポジティブにとらえています。院生がこんな経験はなかなかできないし,そういう経験をしたことが今後にも生きてくるだろうというように。いずれは「大学院生だから」というお守りもなくなってしまうわけで,そのときに強く生きていけるだけの力はついたのかなと思います。とはいっても,その負担が開催して得られるメリットよりも大きいと感じられるのなら,あえて負担しなくてもよいことでしょう。その時間で別の生産的なことはいくらでもできるでしょうから。

「なんでもできる場所」ということについては,自分の中にあった問題意識を形にできる場所というのもありました。「自己満足」と言われれば「そうでしたすみませんでした」という他ないのですが,第4回の若手シンポジウム,第5回のキャリアパス座談会は,私がやりたいと思っていたことを形にしたものです。どちらも,早稲田大学の石井雄隆先生に多大なご尽力をいただきました。若手シンポジウムは,自分たち世代(80年代後半生まれ世代)が教育実践を語る場を作りたかったというものです。学会での研究発表は院生時代から盛んにやられていても,自身の教育実践について発表する機会はあまり多くないように思っていたからです。ですが,そういう若手でも授業運営については信念をもって取り組んでいるはずで,そのことを話す機会を作りたかったのです(実は最初は若手論者バトル的なことを考えていましたけど)。はじめから狙っていたわけではありませんが,結果的に若手シンポジウムの登壇者が大修館の『英語教育』でリレー連載をすることになり,「やってよかったな」とホッとしました。キャリアパスについても,企画していた時点では「そういう話は表立ってしづらいし,表立ってできることはあまり役に立たない」みたいな意見をいただくこともありました。実際にやってみて,当日はフロアからやウェブ上でのコメントも活発でした。報告論集に書き起こし原稿を載せてありますので,そちらの反応はこれからかなと。私としては,関係者の皆様にご協力いただいたことに感謝しつつ,それでもやって無意味だったというような評価はしていません。もちろんもっと良く出来たかもしれませんが。

最後に,報告論集についても,「書きたいことを書いて載せられた」という点で自分にとっては良かったです。私は2014年度から2016年度まで,つまり私が博士後期課程に在籍している間は毎年1本を報告論集に投稿していました。キソケンの報告論集は査読なし扱いなので,査読なしだから出しても意味がないというように思う人もいるかもしれません。それはそれで有りだと思います。ただ,私にとってはだからこそ,「書いて残しておきたいもの」ではあるけれども「ジャーナル論文にするような性格のものではないようなもの」を書いて出すのにちょうどよい場所でした(そういうアイデアが当時割とあったとも言えます)。例えば,2014年度には「実験研究の過程と手法のよりよい理解のためにーマイクロリサーチ体験という試みー」と題した論文を出しました。これは,2014年度に静岡で行った学生向けのワークショップについてまとめたものです。マイクロリサーチ体験というのは,事前テスト-処遇-事後テスト-分析-結果-議論といった一連の流れをその場で実演し,研究の進め方についての理解を深めるというものでした。これは,キソケンのメンバーで行ったWSであったので基礎研論集に出したということもありますが,例えばどこかの学会誌に出そうとしたとしてもどの枠で出せばいいのかわかりません。ただ,どうしてもやって終わりではなく文章として形にしておきたかったのです。

2015年度は,「外国語教育研究における二値データの分析ーロジスティック回帰を例にー」というテクニカルレポートを書きました。これは,当時自分で勉強していたことをまとめたかったことと,Rのコードとともに残すことで自分の後輩にも読んでもらいたかったという意図がありました。院生時代にもデータ分析に関する相談を受けることは多く,その際に一般化線形モデルや一般化線形混合モデルを使ったらどうでしょうということがしばしばありました。そのときに,もちろんそれに関する書籍を紹介することもできましたし,グーグル検索すればロジスティック回帰に関する記事はたくさん見つけることができます。ただ,外国語教育研究の例で,Rのコードとともに,ということになるとなかなか例がありませんでした。そこで,「この論文がウェブで無料で公開されていますので読んでください」と言いたかったということです。これも,もちろんmethodological reviewというような形でジャーナルに投稿することもできたかもしれません。私にはその力はなかったというのもありますが,そこにリソースを割くよりも手っ取り早くpublishしたかったというのもあります。

2016年度は査読付き雑誌に2回落ちた論文を横流しする形で出したので,それまでのものとはやや性格は異なります。ただ,これも「教育実践について形になった論文をとにかく出したかった」ということと,同じような研究をやっている方々に読んでもらうためにオープンにウェブで公開したかったということが理由です。実際,自分も関わったプロジェクトに関する論文で引用したりもしました。草薙さんと共著で書いた「外国語教育研究における事後分析の危険性」という論文も,読まれる価値はあるけれども,学会誌等の投稿規定にはそぐわないだろうということがあって基礎研論集に書きました。

さて,長くなってしまいましたが,例会にしろ,論集にしろ,私は自分が運営として携わりながらもこうしたキソケンの活動を自分の研究活動の幅を広げるために大いに有効活用できたと思います。もちろんそこに色々な人達の協力と犠牲があったわけなのですが。キソケンは私にとってはそういう自由な表現ができる場所だったということです。週例会にも「自分を成長させるためにはどんな場所であるべきか」という視点があればいいなと思います(今はないということではないですが)。どんなことでも,義務感にかられてやるのは長続きしないものですし,活動自体も有意義なものにはなりにくいです。とくに学年が上になってくるとどうしても「初学者に教えるDの院生」的なことになりがちです。もちろんそこにもたくさんの学びの機会が転がっていることは間違いないのですが,一歩間違うと「なんでこんなこと教えてやらないといけないのか。なぜこんなことも知らないのか。時間がもったいない」となってしまいます。そうならないためにも,「自分の学びはどこにあるのか」という視点を全員が持って活動していけると,たとえ規模が縮小しても有意義な活動を続けていけるのではないかなと思います。そして,そういうことは院生時代だからこそできる機会だなとも就職した今は思います。

ちょっと説教臭くなってしまいましたが,後輩に向けたエールということでお許しください。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。