[R] Collaborative Writing準備時短テク

はじめに

以前,下記のようなブログ記事を書きました。

一言で言えば,教師側で作ったテンプレファイルをフォルダごと学生と共有し,学生は自分の名前のついているWordファイル上で執筆活動を行い,教師側はリアルタイムでその進捗をモニタしつつフィードバックを出していくというようなライティング授業実践です。

今年度からは3年次のライティング授業も持っていて,その授業ではペアでのcollaborative writingも取り入れています。最初はペアはこちらで作ってファイルは学生に作らせてリンクを教師と共有という形でやっていましたが,それだとやっぱり使い勝手が悪い(教師側が自分のローカルからファイル閲覧できないとか他にも色々問題ががが)というのがあって,やっぱり教師が学生のファイルを作るほうがいいだろうという結論に至りました。

超えるべきハードル

1. 学生のペアリング

これは昔知り合いの川口先生がブログ記事に書いていたような気がするなと調べたらすぐ見つかったので,そこの記事で紹介されているものをそのまま使いました。

2. ペアリングした文字列をファイル名に転用できるようにする

上記ブログ記事先のやり方でやると,リスト形式で学生のペアリングリストが手に入ります。ただし,それをファイル名に転用できるようにしようとするとひと手間工夫が必要です。リストのそれぞれの要素に入っているクォーテーションマークでくくられた名前を結合して1つにまとめる必要があるからです。

私がもともとやっていたのは,文字列ベクトルの1つ目から順番にとってきて,それをファイル名にするというものでした。今回はペアですので2人(もし奇数なら3人組もできる)の名前を1つのファイル名にしようということになります。

リスト内の要素を結合するには次のようにします。

sapply(pairing,paste,collapse="&")->pairing2

pairingがリスト形式のグループ分けです。最終的にpairing2という変数には

"TAMURA Yu&KAWAGUCHI Yusaku" "TERAI Masato&FUKUTA Junya"

といったように名前が&でつながれた文字列のベクトルが入っています。あとはテンプレファイル複製のやり方と同じです。

setwd(here("Week9&10"));getwd() #Create a folder before runnning this code
dirnow <-getwd()
list1<-list.files()
print(list1)
original<-file.path(dirnow,list1) #Use the original file name
filename1<-paste(pairing2,list1,sep="_")
print(filename1) #Check all the file names
for (i in 1:length(filename1)){
file.copy(from=original,to=paste(dirnow,filename1[i],sep="/"))
}
list.files()

私は”rename”というフォルダ内にその週の課題ファイルを入れるフォルダを作っています。そのrenameという場所にRStudioがあるので,そこがワーキングディレクトリとなっています。それをその1つ下の階層に移してあげるのが1行目です。”Week9&10″というのがフォルダ名ということですね。そこに, “2022_Spring_AW_Week9&10.docx”という名前のテンプレファイルが1つはいっています。

3,4行目はそのコピー元ファイルがちゃんとあることの確認ですね。6行目でペアリングされた学生の名前が&で結ばれたものと,テンプレファイル名をアンダーバーでくっつけています。こうすることで,filename1という変数内には,

"TAMURA Yu&KAWAGUCHI Yusaku_2022_Spring_AW_Week9&10.docx" "TERAI Masato&FUKUTA Junya_2022_Spring_AW_Week9&10.docx"

のような最終的に変換されるファイル名が入ります。あとはfor関数の中でfile.copy関数を使ってファイルを複製し,そのときのファイル名をさきほど作ったfilename1の1番から最後までにしてあげるということになっています。

最後に元のテンプレファイルをフォルダから削除し,renameフォルダ内から”Week9&10″をひとつ上の階層(私の場合授業のフォルダ)にあげてからフォルダごと共有リンクをLMSに貼ればOKです。学生側はフォルダにアクセスし,自分の名前が入ったファイル上でペアと一緒にライティングをしていくことになります。

補足

もしも,ペアリングは自動ではなく手動でやりたいという場合は,エクセルなんかで2列になったものをコピーして,pairing変数にいれてあげればあとは同じようにできると思います。

おわりに

このRのルーティンを作るのに調べ物とかも含めて1時間くらいかかりました。そこで気づいたのですが,自分の担当しているのクラスは12人という少クラスで6ペアしかできないので,こんなことしなくても手作業複製とファイル名変更したほうが作業効率がよかったのではないか…という。

もっと大人数のクラスでcollaborative writingをやろうと思っていて,でもファイル管理がめんどくさい…という方の助けになれば。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

「業績的価値」が低く見積もられる論文を書く意味

はじめに

水曜の会議で,研究科の紀要への投稿が少ないみたいな話題が出ていました。私は(研究科の担当をしていないため)厳密には研究科委員会の構成員ではないのですが,慣例で学部教授会構成員は出るような感じなので大学院はこういう感じなのだなぁといつも思いながら話を聞いています。この話題に関しては思うところがちょっとあったので,Twitterに書いたことも含めて再構成してまとめておこうと思います。ちなみに,分野横断的に通じる話ではないと思いますので,私が所属しているのは外国語学部(そしてその上にあるのは外国語教育学研究科)であるということを念頭に以下をお読みください。

「業績的価値」

一応カッコ書きにしました。研究の価値を決めるための代理指標としては一定程度論文が掲載される媒体というのが機能している部分は否めないと思います。そして,そのことを研究者(または研究組織)の業績評価に使用している部分もあると思います。査読システム自体を全否定するほどラディカルな意見は私は持っていません。ただし,現状の査読システムは問題も多いとは思っています。今回はその話はしません。あくまで現状として,査読があるかないか,紀要であれば地方レベルか全国レベルか,国内誌か国際誌か,国際誌でいえばSJRはどれくらいかというような,それなりに研究者が持っていそうな(あるいは表立ってはいないけれども組織内で数値的に優劣がつけられていそうな)「業績的価値」が低いと考えられているような媒体へ投稿することにはどんな意味があるだろうか,そこに院生が投稿しようと思えるにはどうしたらいいのか,そういうことを書きます。

そもそも研究科の紀要とはどういったものか

ウェブで公開されている情報が少ないですが,編集規定は以下のようになっています

ポイントとしては,

  • 学生主体で刊行(院生協議会の会員は在籍院生に限られるという規約があります)
  • 研究科に在籍している院生しか投稿できない(費用が院生の学費から捻出されているという理由で修了生の投稿が認められなくなったらしいです)
  • 原稿のタイプは論文だけに限らず割と幅広い(実践報告や書評もある)
  • オンラインで公開されていない

あたりでしょうか。「5. 論文の掲載」の記述がややこしいですね。査読があるとは書いてありませんが,「掲載を許可される」というのは,拒否されることもあるというようにも読めます。ただし,院生の研究成果を報告する様式では「その他紀要等(査読なし)」のカテゴリに「【『千里への道』を含む】」とあります。したがって,無査読という扱いになっているのは間違いないでしょう。

院生にとってのメリット

さて,投稿する院生にとってどういうメリットがあるのかなと考えてみます。まず,論文を書いて出版するということの(私が考える)最も大きな動機は自分の研究を多くの人に届けたい(そしてそのことによって研究者コミュニティやもっと広く社会に貢献したい)ということがあると思います。そう考えると,インターネット上で公開されているかどうかというのは非常に大きな要素になります。学内紀要のようなものであっても,大学の学術レポジトリに登録されていればインターネットに接続した世界中の人たちがアクセスできるわけですから,たとえその「業績的価値」が低く見積もられたとしてもそこに投稿するメリットはあると言えるはずです。なんなら学部生とかに論文を探してこさせるとその多くは学内紀要みたいなものだったりすることもしばしばあります。そういうところに掲載されたものは読者側に価値判断をする力がないといけないことが多く,その判断力に乏しい学生が内容を鵜呑みにしてしまうと良くないという問題がありますが,これは今回の記事の内容からずれるので深堀りしません。

院生忙しい問題

これは特にうちの研究科に特有の問題である気もしますが,院生からすると「そんなとこに書いてる暇ない」というのがありそうな気がしています。フルタイム院生の数があまり多くないので,例えば私が名古屋大学大学院に所属していたときのように常時フルタイム院生が一定数いて,なおかつ毎日研究室に来るほど熱心な院生が多かった(ちなみに研究室に行くことを私の半径数メートル以内では「出勤」と言っていました)環境とは訳が違います。そういった環境なら,就活に求められる業績を目指しつつも,そのレベルではないなという論文を出す先としては無査読の媒体があればそこに出す選択を取れる院生もいました。また,フルタイムだからこそ,「なんか書いて出して」って言われたら書いて出せるくらいの余裕はありました。そして,それが『基礎研報告論集』であったわけです。

基礎研論集の話

名古屋大学大学院の学生の多くは外国語教育メディア学会中部支部に所属していました。私がちょうど入学する前くらいの当時の院生を中心に,その支部学会の研究部会として,「外国語教育基礎研究部会」というものが発足しました。部会の活動の一環として,毎年報告論集を発行しています。この報告論集は学会の所属とはまったく関係なく投稿を受け付けているので(というか部会の活動自体が学会員限定になっていないはず。昔の例会の発表は除く),過去の論集を見ると「え!この人が!」みたいなのがあったりします(2014年度報告論集)。とはいえ,投稿者の多くは名古屋大学大学院の学生が占めてきていたと思います。私も過去に部会長をやっていましたし,投稿の経験があります。過去に「キソケンとはなんだったか」という記事でこの組織がどういうものだったかというのを振り返って書いたりしているので気になる方はそちらをお読みいただくとして,論集に関してはこう書いていました。少し長いですが引用です。

…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。

キソケンとはなんだったか

院生の業績ハードルもあがってる(下がってる?)

これは私たち(mid 30世代。いいですか私達がもうmid 30ですよ)世代よりも下の世代で顕著になってきているのかなと思います。海外の大学院でPh.Dをやっていて,院生時代から国際ジャーナルにどんどん論文を出している世代と同世代の国内の院生は結構プレッシャーに感じているところもあったりするんじゃないかなと思っています。昔(私が大学院生の頃とかそれより前も多分)なら院生で国内全国誌に通っていればとりあえずはまあ院生としてはいい方だという認識もあったように思います。ただ,今では院生でも国際雑誌に投稿するのは何も珍しくないことになってきているように思います(私も投稿自体は院生時代に何回かした経験があります)。そうなると,それが「当たり前」のような雰囲気になっているところがあるような気がします。ある意味では,国際誌投稿のハードルが下がっていると捉えることもできるとは思いますが,自分が院生時代にその環境だったらどうだっただろうと思うと,きついよねぇと思います。御存知の通り,どこに投稿するにせよ国際雑誌投稿は出版までにかかる査読のプロセスにかかる労力がすごいです。最近はOpen Data, Open Materialとか事前登録とか国際雑誌の基準自体もあがっていますから,そこに出そうと思ったら査読なしのところに出している余裕なんかあるかいなとなりますよね。

また,もしそこに出せなかったとしても,査読付きの国内誌や地方学会紀要に出すという判断も当然理解できます。特に,うちの研究科では博士号の審査にかかるときに「いいとこ」に載っていることが推奨されるので,査読なしの論文に手をかける暇なんてないでしょうね。私の記憶が正しければ,私が名古屋大学大学院国際開発研究科で博士号をとったときはそもそも博士論文の内容が査読付き雑誌に載った論文の内容に基づいていることすら要件ではなかったと思います。査読付き雑誌に2本?だったか論文が掲載されたことがあるというのは要件だったと思いますが。このことは私が着任した1年目か2年目に研究科委員会でも話題になったように記憶しています。要するに,「いいとこ」に載っている論文の内容がベースなら博士論文の質も担保されるでしょうというようなロジック。それ自体は私も十分理解できます。

それに加えて,上述のようにそもそもフルタイムの院生が少なく,博士号取得にかかる期間も長い人が多いわけですから,より一層とにかく学位取得に全エフォートを注ぎ込まないといけないという状況になっているのだと思います。そういう環境に身を置いていたら,そりゃあ査読なしで公開もされない学内紀要に投稿なんてしないという判断を責められないですよね。だってその仕組みをつくっているのは教員なんですから。

先輩・後輩の縦横つながり問題

また,そういう院生が自分の学位論文取得に注力せざるを得ない状況というのはもう一つ,縦の関係の意味でもあんまりよくないんだろうなと思います。院生時に論文を出版できるかどうかは,教員の引き上げかもしくは院生同士の切磋琢磨,この2つの要因が大きいのではと個人的に思っています。この中で後者の部分においては,(院生指導していないので実態はよくわかっていないですが),少なくとも自分が経験した大学院生活とはずいぶん違う環境なんだろうなとは思っています。フルタイムの院生が少ないと,そもそも院生同士のつながりがそこまで強固に形成されにくいんだと思います。私がいた名古屋にいた頃は「全寮制なんでしょ?」といじられるほどに縦横のつながりが外部からも認識されていたわけですが,おそらくうちの研究科にはそういうものはなさそうです。そうなると,先輩が後輩の面倒を見て論文の出版を後押しするみたいなことや,院生同士で「なんかネタない?」とか,「あれちょっと書いてまとめとこうや」みたいなことにもなりづらいんだと思います。

大学院を担当される先生方は授業担当という意味でも,学内のその他の業務担当という意味でも私のような若手(学内だと次の公募で私より下の方が来なかったらまだ私が当分は最若手では…?)よりも業務量が多いです。となると,そういう先生たちも学位論文指導以外の面で院生の研究をサポートするところまでできるというようにはあまり思えません(繰り返しますが実際に先生方がどうなさっているかは知りません)。また,教員側からしても投稿するメリットを学生になかなかアピールしづらかったり,そもそもそれを言いづらい(学位論文に注力してもらわないと困るわけなので)という現状もあると思います。

そもそも査読なし媒体自体の価値が見出しづらい?

メソ研論集も一時期すごい活気があったように思いますが,あれも投稿が集まりづらいのは時代なのかなぁと思ったりもします。もちろん,10年前くらいに今の私たちくらいの年齢でイケイケだった人たちが今や学内組織や学会組織を回す側になり,研究以外の業務で忙しくなってしまったので余裕がなくなってしまったというのもあるでしょう。メソ研論集や基礎研論集はそれでもインターネット上でオープンに公開されていますから,それでもなかなか集まらないとなったらインターネット上でも公開されていないものに投稿が集まらないなんて当然では?と思います。なんのために発行しているの?という媒体そのものの価値を見直さない限りは投稿も増えることは見込めないでしょう。私としては,上で自分の過去記事を引用したような部分が査読なし媒体の存在価値だと思っていますので,利用する機会がなくなったりはしないかなと思います。

ただし,やっぱり広く読まれるのは国際誌だと思っていて,例えば全国英語教育学会紀要(ARELE)に載ってもたいして引用されないですよね。自分のやった研究が学術コミュニティの議論に貢献しているのかなと思うので,よほど理由がなければ(あるいは国際誌に出すほどではないかぁという質のものでなければ)国際誌を基本的には目指してやるだろうなぁと思います。先日届いたARELEの編集後記に投稿数が減っているみたいなことが書いてありましたが,昔ならARELEに出していたようなものを国際誌に投稿するようになっているんだと思います。コロナで研究活動が滞っているということも原因としてなくはないでしょうが,今後も国内の紀要は全国誌・地方誌,査読ありなしに関わらず存在意義を突きつけられていくのではないでしょうか。

公開はまずい的議論

査読なしで公開することに関して,「やばいのが公開されたらやばい」というロジックで公開に後ろ向きな人がいるのだろうなぁとか,そういう議論がされてきたこともあるだろうなぁということは想像できます。つまり,公開しないのは質が低いから,みたいな話です。一理あるとは思いますが,別に査読がないからといって著者以外の誰も原稿に目を通さずに公開に至ることはないわけですし(「専門家の講評」があると編集規定に書かれていますし),教員や院生同士で投稿前の原稿をそれなりのレベルに引き上げるプロセスをすればいいだけでは?と個人的には思います。教員側にその余裕がないのであれば,院生同士が自主的に切磋琢磨しあえる環境を作るようにしていけばいいですし,それも難しいのであれば院生限定でしか投稿できない媒体を維持すること自体が難しいという結論になると思います。

さらに身もふたもないことを言えば,公開されたからといってそんなにたくさん「読まれない」とも思います。有名な研究者の書いたものならまだしもどこの者ともしれぬ院生が出した論文であれば,データベースに載ったりしない限りは研究者の目に引っかかることもあまりないでしょう。研究者の目に引っかからないということはつまり,厳しい目で読まれることもないわけですから,「こんなやべえ論文出してる組織やべえな」ってなることもあまりないように思います。多くの場合は,へーこんな研究やってる院生がいるのねーとか,ここの院生は頑張ってるねーくらいの感じで目次やアブストを眺めるくらいなんじゃないでしょうか。基礎研論集だってちゃんとダウンロードして中身読んだらこれ大丈夫か?みたいなのも見たことありますよ。それでどういう評判になっているかは私のところに聞こえてくることはないですけれども。

それに,審査のプロセスがあった上で「やばい」のがあったら審査した側の責任も問われるべきだと思いますが,無査読であれば(よほど倫理的にやばいみたいなのを覗いて)研究の質が低い・論文の質が低い,みたいなものの責任を負うのは執筆者自身でしょう(編集規定にも「応募論文に関する一切の責任は執筆者が負う」とあります)」。そのことで組織の評判が落ちることを気にするのであれば,やっぱり教員が介入するなり院生同士のネットワークを強化するなりして,院生の投稿を支援する仕組みづくりが欠かせないはずです。あとは,大学院の授業のタームペーパーとして論文のベースになりそうなものを求める授業があるかどうかということも院生の投稿を促すことにつながると思います。実際,名大ではそういうケースでMの院生がタームペーパーをもとに論文化することがありましたし,それは今でもおそらくそうなっていると思います。

おわりに

一言でまとめると,院生が「出してみようかな」と思える環境にそもそもなっていないというか,それを後押しする要素が欠けているということに尽きるのではないかと思います。よって,査読なしであっても院生が投稿しようと思うような媒体にすること(ウェブ公開)と,組織としてそれを支援する仕組みを作ること(教員のサポート&院生同士の切磋琢磨)が取り組むべき課題かなというのが私の結論です。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

学生からの質問と回答の蓄積

はじめに

学生からの英(単)語学習についての質問を受けつけるというのを同僚の先生と一緒に担当している授業の学期の最初の方で毎年やっています。昨年度から,個別に返すのではなく学生からの質問とこちらからの回答をセットにしてQ&A集としてまとめ,それを学生と共有して資料にすることにしました。

なんか今年はコメントの質&量が違う?

この科目を担当しだしたのは着任2年目(2019年度)からでした。2019年と2020年は,学生からの質問は個別にLMS上で返すようにしていました。2021年は,質問と回答をまとめてWordファイルにして,そこにどんどん追記していく形にしました。それをクラウド上で学生が見れるようにしていて,今年度は,昨年度作ったQ&A集を見てから学生にコメントを求める形式に変更しました。昨年度以前も鋭いコメントを書いてくる学生はちらほらいましたが,今年度はコメントの質・量ともに昨年度よりあがっているような感覚が個人的にあります。もちろん,全体の中でいうとやっつけっぽいコメントがあったりとか,本当に資料を見てから書いているのかな?と思うコメントもあります。ただそれ以上にびっしりコメントを書いている学生が多いような印象がするのです(LMSからダウンロードして昨年度と今年度の文字数を比較したらどちらが多いかわかりますけどめんどくさいのでそこまではしません)。

1年生のこの時期は非常に真面目なので,同じ課題をもう少し時期をずらしてやったら全然違う結果になるだろうなとは思いますけどね。ただ,鉄は熱いうちに打てじゃないですけど,そうやって一生懸命書いてくれたことにたいして,こちらも全力でぶつかろうじゃないかという気持ちでいます。その中で,私が研究しているようなことだったり,あるいは言語そのものだったりに興味を持つ学生が少しでも増えてくれたらいいなと思います。

自分自身の研鑽にもなる

私は着任5年目ですが,英語科目(と基礎ゼミ)以外の専門科目を教えたことがないので,学生からの質問に対して,自分の持っている専門的な知識で答えるということがあまりありません。専門科目を教えていらっしゃる先生方は日常的に自分の専門に関わる質問を学生から受けているのだろうなと思うと,専門科目を担当すること自体が研究的な意味での自分自身の研鑽になるなと思いました。自分と同年代でそういう(専門科目を担当する)機会があるという話を聞くと単純に羨ましいなと思います。もちろん授業の準備は大変でしょうけど。ただ,専門科目の授業準備は研究とも繋がっているはずなので,英語の授業の準備とはまた全然違いますよね。自分がそういう科目を任されていないのは,それだけの知識があるとみなされていない(研究者としての力量が不足している)ということだと思うので,講義を任せてもらえるように勉強・研究に励みたいと思います。

いつか講義資料になったらいいな(希望的観測)

さて,冒頭で紹介したQ&A集の中には,研究に言及しながら質問に答えている部分もあります。そういう部分を書いていると,昔読んだ論文をまた読み直したり,あるいは関連する新しい論文を探したりして,結構楽しいです。今は私がそうやって時間を費やして回答したものがどれだけの学生に読まれているのかということはわかりませんが,いずれ,今書いているようなものが自分が専門の授業を担当したときの講義資料の一部になったらいいなと思ったりしています。

1年生に向けて書いているということもあって,柔らかめの言葉遣いで文章を書いています。ただ,いつか講義資料になったらいいなということを念頭に置きながら文章を書こうとすると,内容的な部分でそういう講義資料の一部になってもおかしくないようなクオリティの文章を書かないといけないという気持ちになります(気持ちになるだけで実際にクオリティがあがるかどうかというとまた別の話なんですが)。

絶対に読まないといけない資料ではなく,「読んでね☆」くらいで提示しているものなので,まあ興味のある学生しか読まないのだろうとは思いますけれど,それでもなんていうかこういうところでしか自分の研究者としての知識を授業にダイレクトに反映させる機会もないので,なんか気合いが余計に入っちゃうんですよね。正直言ってそこをサボったところで授業の質が落ちるわけでもないと思うのですが,なんか楽しいから頑張っちゃうんですよね。いつか「あーあのとき頑張っててよかったナイス自分」と思える日が来るといいなと思います。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

WebClassのtips

自分の所属先のFDで,3月10日にWebClassというLMSのtips紹介みたいなことをやりました。他の大学でもWebClassを使っているところがあれば参考になるかもしれないなと思い,当日使ったファイルの共有リンクを貼っておきます。

https://www.dropbox.com/s/khjzajqeys3qbs8/2022MarchFD_Tamura.html?dl=0

HTMLファイルになっていて,Dropbox上でのプレビューが見れないと思いますので,ダウンロードしてご自身のデバイスで御覧ください。

大学でどういった運用をしているかや設定等によって使えない機能があったり見た目が違うということもあるかと思いますのであくまで参考としてください。細かいことについては私は開発者や導入者ではないのでわかりかねます。その点ご了承ください。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

[R] 初心者向け pivot_longer関数で縦型変換

はじめに

以前(というかかなり昔),tidyrやdplyrについての記事を書きました。

どちらの記事を書いたときからもだいぶ月日が経っていて,dplyrのアップデート等もあって色々とやり方が変わっているのですが,自分自身が研究で分析をする際にアップデートしていたことをブログ記事には反映させられていないので,上の2本の記事のアップデート版のようなことを書いておこうと思います。

まずはサンプルデータ

#事前・事後・遅延事後でCAFのデータを取ってるというデザイン
pre.fluency <-rnorm(50,mean=10,sd=2)
pre.accuracy<-rnorm(50,mean=7,sd=2)
pre.complexity<-rnorm(50,mean=4,sd=2)
post.fluency<-rnorm(50,mean=14,sd=4)
post.accuracy<-rnorm(50,mean=10,sd=3)
post.complexity<-rnorm(50,mean=7,sd=2)
delayed.fluency<-rnorm(50,mean=12,sd=2)
delayed.accuracy<-rnorm(50,mean=8,sd=1)
delayed.complexity<-rnorm(50,mean=6,sd=1)

#それぞれの列を横にくっつける
dat<-cbind(pre.fluency,pre.accuracy,pre.complexity,post.fluency,post.accuracy,post.complexity,delayed.fluency,delayed.accuracy,delayed.complexity)
dat<-as.data.frame(dat) #データフレーム型に変換
dat$subject<-rep(1:50) #実験参与者のID列をつける

とりあえずこんな感じでいまデータを持ってるとする

head(dat)
##   pre.fluency pre.accuracy pre.complexity post.fluency post.accuracy
## 1    9.344978     3.921626      4.5778491    13.932376      2.241629
## 2    9.126920     7.307178      3.2309289    13.624622     12.813440
## 3   13.433524     6.048270      5.0082008     7.932601     11.832851
## 4   11.937755     5.859142      0.6414096    11.289177      7.009059
## 5    7.913083     5.748651      2.6099159    17.933721     10.765706
## 6    8.683515     4.363661      5.4608116    16.550468     16.483160
##   post.complexity delayed.fluency delayed.accuracy delayed.complexity subject
## 1        9.381369       10.628923         6.929672           7.923673       1
## 2        4.485729       14.456886         9.048825           5.306266       2
## 3        7.534226       13.031400         7.144670           7.781451       3
## 4        8.076248       12.390157         9.247418           6.244443       4
## 5        8.702016        9.604130         7.530200           5.927892       5
## 6        8.973912        8.060271         8.188526           6.458383       6

縦横変換

昔の縦横変換は,gatherでやっていました。現在は,pivot_関数を使います。その名の通り,縦長(long型)にするのがpivot_longer関数で,横長にするのがpivot_wider関数です。

library(dplyr)
dat %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = 1:9)
## # A tibble: 450 × 3
##    subject name               value
##      <int> <chr>              <dbl>
##  1       1 pre.fluency         9.34
##  2       1 pre.accuracy        3.92
##  3       1 pre.complexity      4.58
##  4       1 post.fluency       13.9 
##  5       1 post.accuracy       2.24
##  6       1 post.complexity     9.38
##  7       1 delayed.fluency    10.6 
##  8       1 delayed.accuracy    6.93
##  9       1 delayed.complexity  7.92
## 10       2 pre.fluency         9.13
## # … with 440 more rows

colsのところでどの列をまとめるかという指定をします。ここの指定は,上のやり方だと数字で列指定(1列目から9列目)としています。この部分はc()関数を使って文字列で指定してもいいですし,列指定のときに使えるstarts_with()やcontains() なんかもできます。例えば,まあこれはあくまで偶然そうなだけですけど,ここではまとめたい1列目から9列目はすべて”y”で終わっているので,以下のようにすることもできます。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(cols = ends_with("y"))
## # A tibble: 450 × 3
##    subject name               value
##      <int> <chr>              <dbl>
##  1       1 pre.fluency         9.34
##  2       1 pre.accuracy        3.92
##  3       1 pre.complexity      4.58
##  4       1 post.fluency       13.9 
##  5       1 post.accuracy       2.24
##  6       1 post.complexity     9.38
##  7       1 delayed.fluency    10.6 
##  8       1 delayed.accuracy    6.93
##  9       1 delayed.complexity  7.92
## 10       2 pre.fluency         9.13
## # … with 440 more rows

また,まとめたくない列を”!“で指定することもできるので,今回のようにまとめないでほしい列が少ないという場合については,次のようにも出来ます。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject)
## # A tibble: 450 × 3
##    subject name               value
##      <int> <chr>              <dbl>
##  1       1 pre.fluency         9.34
##  2       1 pre.accuracy        3.92
##  3       1 pre.complexity      4.58
##  4       1 post.fluency       13.9 
##  5       1 post.accuracy       2.24
##  6       1 post.complexity     9.38
##  7       1 delayed.fluency    10.6 
##  8       1 delayed.accuracy    6.93
##  9       1 delayed.complexity  7.92
## 10       2 pre.fluency         9.13
## # … with 440 more rows

「まとめる」という感覚がいまいちよくわからないなぁとか,どの列を「まとめ」て,どの列は「まとめ」なくていいのかというのがピンと来ない場合には,次のように考えてください。

分析の際に従属変数(応答変数)となる列をまとめる

さて,今の段階ではまとめた際の列名が”name”になっていて,数値の部分が”value”という列名になっていますよね。ここも次のように指定できます。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = "variable", values_to = "score")
## # A tibble: 450 × 3
##    subject variable           score
##      <int> <chr>              <dbl>
##  1       1 pre.fluency         9.34
##  2       1 pre.accuracy        3.92
##  3       1 pre.complexity      4.58
##  4       1 post.fluency       13.9 
##  5       1 post.accuracy       2.24
##  6       1 post.complexity     9.38
##  7       1 delayed.fluency    10.6 
##  8       1 delayed.accuracy    6.93
##  9       1 delayed.complexity  7.92
## 10       2 pre.fluency         9.13
## # … with 440 more rows

ただ,今回のケースではまとめた列に”pre”, “post”, “delayed”というテスト実施時期(test)という要因と,“complexity”, “accuracy”, “fluency”という測定値の要因が混在していますね。よって,あまり”name”の列名を変えることは意味がありません。むしろ,この列を分割してそれぞれの列に名前をつける必要があります。この列分割をseparate関数で行うという点は私が以前ブログ記事を書いた際と同じです。というわけで,次のようにします。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject) %>% 
  tidyr::separate(name, c("test","measure"), sep = "\\.")
## # A tibble: 450 × 4
##    subject test    measure    value
##      <int> <chr>   <chr>      <dbl>
##  1       1 pre     fluency     9.34
##  2       1 pre     accuracy    3.92
##  3       1 pre     complexity  4.58
##  4       1 post    fluency    13.9 
##  5       1 post    accuracy    2.24
##  6       1 post    complexity  9.38
##  7       1 delayed fluency    10.6 
##  8       1 delayed accuracy    6.93
##  9       1 delayed complexity  7.92
## 10       2 pre     fluency     9.13
## # … with 440 more rows

これで,完璧ですね。と思いきや…!実はpivot_関数には”name_sep”という便利な引数があります。これはどういう時に使うかと言うと,まとめた際に一つの列に複数の要因が混在してしまうときに,それを指定した区切り文字によって分割するために使います。まさに上で起こった問題ですよね。テスト実施時期と測定値が一緒の列になっていたのをseparate関数で分割したわけですが,なんとseparateを使わなくても縦型に変換する段階で分割までできてしまいます。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = c("test", "measure"), names_sep = "\\.", values_to = "score")
## # A tibble: 450 × 4
##    subject test    measure    score
##      <int> <chr>   <chr>      <dbl>
##  1       1 pre     fluency     9.34
##  2       1 pre     accuracy    3.92
##  3       1 pre     complexity  4.58
##  4       1 post    fluency    13.9 
##  5       1 post    accuracy    2.24
##  6       1 post    complexity  9.38
##  7       1 delayed fluency    10.6 
##  8       1 delayed accuracy    6.93
##  9       1 delayed complexity  7.92
## 10       2 pre     fluency     9.13
## # … with 440 more rows

このときのポイントは2点あります。1つは”names_to”で列名を2つ指定すること。縦型変換の際に列の分割もするので,ここでのnames_toの指定は分割後の列名とします。もう一つは,区切り文字は正規表現を受け付けるということ。区切り文字がドット(.)なので,ここでnames_sep= “.”としてしまうと,正規表現におけるドットだと認識されてしまいます。これでは任意の1文字ですので,列名がうまく分割されずに以下のようになってしまいます。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = c("test", "measure"), names_sep = ".", values_to = "score")
## Warning: Expected 2 pieces. Additional pieces discarded in 9 rows [1, 2, 3, 4,
## 5, 6, 7, 8, 9].
## # A tibble: 450 × 4
##    subject test  measure score
##      <int> <chr> <chr>   <dbl>
##  1       1 ""    ""       9.34
##  2       1 ""    ""       3.92
##  3       1 ""    ""       4.58
##  4       1 ""    ""      13.9 
##  5       1 ""    ""       2.24
##  6       1 ""    ""       9.38
##  7       1 ""    ""      10.6 
##  8       1 ""    ""       6.93
##  9       1 ""    ""       7.92
## 10       2 ""    ""       9.13
## # … with 440 more rows

したがって,正規表現ではありませんよということを追記する必要があります。このことをエスケープするなんて言いますが,Rにおけるエスケープは “\\”です。一般的にはエスケープは”\“ですが,R上では2つ重ねないといけないことに注意が必要です。

おわりに

とりあえず,long型に変換する作業をこの記事では説明しました。少し長くなってしまったので,記述統計を出すという話はまた別の記事にしたいと思います。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

追記(2022.03.16)

従属変数を3列待ちにしたい(横長にしたい)

よく考えたら,分析するときはcomplexity, accuracy, fluencyの3つの列があったほうが便利ですよね。ということで,その形に変形させましょう。ここで,横長に変換するためのpivot_wider関数を使います。“names_from”の引数で「分解」したい列を指定します。ここでは,accuracy, complexity, fluencyの入っている“measure”の列を「分解」して横長にするので,“measure”を指定します。あとは,横長にしたときに持ってくる数値がどこに入っているかを“values_from”の引数で指定します。これは“score”に入ってますから,これを指定すればいいですね。というわけで,次のようになります。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = c("test", "measure"), names_sep = "\\.", values_to = "score") %>% 
  tidyr::pivot_wider(names_from = "measure", values_from="score")
## # A tibble: 150 × 5
##    subject test    fluency accuracy complexity
##      <int> <chr>     <dbl>    <dbl>      <dbl>
##  1       1 pre       10.1     10.0        3.97
##  2       1 post      15.8      8.50       9.81
##  3       1 delayed   15.5      8.59       4.67
##  4       2 pre       12.0      6.40       1.03
##  5       2 post       6.90    10.1        7.30
##  6       2 delayed   15.0      8.54       7.70
##  7       3 pre        9.07     8.49       2.78
##  8       3 post       7.11    10.2        8.55
##  9       3 delayed   10.7      7.97       5.54
## 10       4 pre       12.5      6.03       2.26
## # … with 140 more rows

もしも,fluency, accuracy, complexityなどの順番が気になる場合は,select関数で指定してください。

dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = c("test", "measure"), names_sep = "\\.", values_to = "score") %>% 
  tidyr::pivot_wider(names_from = "measure", values_from="score") %>%
  dplyr::select(subject, test, complexity, accuracy, fluency)
## # A tibble: 150 × 5
##    subject test    complexity accuracy fluency
##      <int> <chr>        <dbl>    <dbl>   <dbl>
##  1       1 pre           3.97    10.0    10.1 
##  2       1 post          9.81     8.50   15.8 
##  3       1 delayed       4.67     8.59   15.5 
##  4       2 pre           1.03     6.40   12.0 
##  5       2 post          7.30    10.1     6.90
##  6       2 delayed       7.70     8.54   15.0 
##  7       3 pre           2.78     8.49    9.07
##  8       3 post          8.55    10.2     7.11
##  9       3 delayed       5.54     7.97   10.7 
## 10       4 pre           2.26     6.03   12.5 
## # … with 140 more rows

この変換後のデータを別の変数に保存するのを忘れずに!

dat2 <- dat %>% 
  tidyr::pivot_longer(!subject, names_to = c("test", "measure"), names_sep = "\\.", values_to = "score") %>% 
  tidyr::pivot_wider(names_from = "measure", values_from="score") %>%
  dplyr::select(subject, test, complexity, accuracy, fluency)

head(dat2)
## # A tibble: 6 × 5
##   subject test    complexity accuracy fluency
##     <int> <chr>        <dbl>    <dbl>   <dbl>
## 1       1 pre           3.97    10.0    10.1 
## 2       1 post          9.81     8.50   15.8 
## 3       1 delayed       4.67     8.59   15.5 
## 4       2 pre           1.03     6.40   12.0 
## 5       2 post          7.30    10.1     6.90
## 6       2 delayed       7.70     8.54   15.0

手元に蓄積されることと共有されることのバランス

はじめに

ひと月前くらいからぼんやり考えていて,ブログにまとめようと思っていてなかなか時間が取れなかったことを書きます。

教科書に何かを書き込めるということは,書き込んだことがいつも学習者の手元にあり,それがいつでもその学習者自身にとって閲覧可能な状態であるということです。その一方で,その状態ではクラスメイトと学習の過程や成果を共有することは難しくなります。そんなジレンマの話。ちなみに,語学授業のことを念頭に置いています。

教科書(または配布資料)への書き込み

語学の教科書には,なにかと空欄があって,そこを埋めることが学習となることがよくあります。数学なんかだと問題自体は教科書にあって,その計算の過程なんかはノートに書いていくみたいなことが多いような自分の小中高の記憶がありますが(大学はどうなんでしょう?),語学の教科書はノートというものを学習者が教科書とセットで使うということがたぶんあんまり想定されていないですよね。中高の英語の教科書はいわゆる「本文」の扱いが大きいからか,大学で使われるような教科書よりも書き込みが求められる部分が少ないようなイメージもあります。とはいえ,教科書に書き込む(それが穴埋めだったり選択肢を選ぶものだったりあるいは短文回答だったりする)ことは語学の授業では日常的に観察される光景だと思われます。

教科書に書き込まれた答えを共有するのは口頭で周りの人と話し合ったり,あるいは教員が学習者を指名して発言することで行われることが多いと思います。その「共有」という営みは,教室の授業の時間の中で行われ,(真面目にメモを取ったりしていない限り)その場で流れていってしまうことになります(そして多くの場合,間違っていたら直す程度で他の人のコメントなりをメモする学習者はかなり少ないと想定されます)。多肢選択の答え合わせ程度であれば,それでも特に問題はないと思いますが,答えが一つに定まらないような問いに答えるようなケースであれば,できるだけその共有がどこかに「ストック」されているほうがいいなと思うことがよくあります。

一方で,教科書をベースにしていても,いわゆる「ワークシート」と呼ばれるような配布物を授業中に配布して,そこに何かを書き込ませる形で授業を進めていく先生も多くいらっしゃると思います。教科書をより発展させたスピーキングやライティングの活動だったり,あるいは教科書とはまったく独立したものをワークシートとして提供したりするケースです。この場合も学習者はそのワークシートに何かしらを書き込み,上で述べたのと同じような共有の過程が授業の中で行われるでしょう。

いずれの場合においても,ペアワークやグループワークを通じてクラスメイトとの意見の交換が求められ,それをメモするスペースが確保されているような場合にはクラスメイトの意見と自分の意見が同じ場所に「保存」されることになります。そうでなければ,先述のように共有のプロセス自体は授業中に行われていてもその共有物自体はそこで流れていってしまうでしょう。

LMSやクラウドサービス等を通じての共有

コロナ禍で「オンライン授業」が全国的に広がったことを背景に,学習者が学習に取り組んだその成果物が教科書に書き込まれたままでは以前のように教室内での共有が難しくなりました。そこで,それを補完する目的でLearning Management System(LMS)やDropboxやGoogle Drive等のクラウドサービスを通じて成果物の教員-学習者間,そして学習者同士の間で共有されるようなケースもでてきたと思います。こうしたオンライン上での共有サービス利用のメリットは,(その仕組み構築のやり方によっては)共有されたものが「流れていってしまう」ことを防ぎ,「ストック」されていくことです。

私の勤務先の大学では,2020年度の秋学期,そして一部オンライン授業もありましたが2021年度も基本的には対面授業が行われました。オンライン授業で得られたそうしたLMSやクラウドサービス等を対面授業でも継続して活用し,対面授業の中でも共有のプロセスが流れていってしまわないようにされた先生方もいらっしゃったのではないでしょうか。

このとき,例えばこれまでであれば教科書に書き込んでいたようなものをLMS上に移植することで,各学習者の答えが教室内だけではなくオンライン上で共有され,そしてそれがいつでも学習者にとってアクセス可能な状態にできるというメリットが生まれます。こうした方法を利用することによって,正答・誤答があるような問題であれば,その場で誤りの傾向に対してフィードバックができるというメリットも生まれます。

オンライン上での共有の問題

ところが,いつでも学習者にとって利用可能であるということはメリットである一方で,デメリットもあります。なぜなら,そこ(オンライン上の共有された場所)にアクセスしない限りは利用可能性がないという点です。もちろん,LMS上にログインしてその授業のページを開いて教材をクリックするとか,あるいは教員から送られてきたリンクをクリックすることのハードルがそこまで高いとは言いません。そうは言っても,手元にある教科書を開いて閲覧することに比べると圧倒的にオンライン上へのアクセスを手間だと思う学習者は多いでしょう。そうなると,自分の学習のために共有されたものが教員側の想定のように活用される可能性は,そうした活動を教員側が用意して導かない限りは限りなく低くなってしまうでしょう。

さらに,多くの場合こうした共有物はオンライン上で別々の場所に保存されることがほとんどだと思います。どうやって頑張って工夫をしたとしても,実在物として教科書1冊のなかにまとめられている,あるいはワークシートがファイルにまとめられているというような一覧性を確保することは難しいでしょう。ここに,共有を重視することによってもたらされる弊害が見えてきます。

蓄積と共有のバランス

例えば,過去記事で紹介した『Getting Things Done [Book 1] Tasks for Connecting the Classroom with the Real World』(GTD)のUnit6 “Daily scenes”では,最後の活動で自分の学校の中のある場所を描写するライティングの課題が設けられています。この描写課題は教科書に書き込むスペースが設けられていますので,授業内で他の学習者の書いたものを読む機会を与えたりしない限りは共有ができません。じゃあ,ということで,これは教科書に書かせずにLMS上でタイプして提出させる宿題にすることにしたとします。こうすることで,例えば下の画像のような形で他のクラスメイトの書いたものを一覧で見ることができるようになります。

私の担当した授業の一つで課題として出したエッセイ課題の学生のプロダクトの一部(学生からの見え方)

このような共有の形をとることで,クラスメイトの書いたものと自分の書いたものを様々な観点から比較することができます。特に,ライティングのクラスでは(ちなみに上の画像はライティングのクラスではないです),クラスメイトのプロダクトが閲覧可能な状態であることが自身の学習に役に立ったというコメントを多くもらいました。先ほど例にあげた”Daily scenes”のユニットの最後の課題であれば,読んだ上でどの場所についての描写なのかについて答えさせるリーディングの活動につなげることもできます。

一方で,オンライン上で共有させることで教科書自体にはプロダクトが残りません。もちろん,教科書に書いたものを写真にとってその画像ファイルを提出させるという手段はありますが,やはり画像ファイルはテキストよりも一覧性が落ちます(一つ一つファイルを開いて閲覧しなくてはいけないため)。教科書に学習の成果が蓄積されていくことと,その成果をどのような形で共有し,それによってさらなる学習を生み出していくのか,そのバランスというか良い方法を探っていくというのが,2022年度に意識しようかなと思うところです。結局の所,共有についてもただ共有という状態を作るのではなく,そこから学習を生み出す仕掛けを教員側が用意する必要があるだろうなということは感じています。来年度は新しく担当する科目もあるので,そういった仕掛けをどう組み込んでいくのか,この春休みに少し考えてみようと思っています。

おわりに

この記事では,教科書に書き込むことのメリットとデメリットについて,プロダクトの共有と学習成果の蓄積という観点から考えてみました。教科書を作るという経験をしなければ,そしてコロナ禍が続いてオンライン授業が緊急避難的なものではなくalternativeとして機能するレベルにならなければこうしたことにも考えが及ばなかったかもしれないと思います。2021年は,授業のことについて書こうと思っていたのですが,結果としてほとんど授業に関する記事がアップできない年となってしまいました。2022年は少しはそういう記事も書けたらなと思います(控えめ)。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

[宣伝] タスク・ベースの英語教科書:Getting Things Done Book1

【2022年度新刊】タスクで教室から世界へ[ブック1]

はじめに

このたび,私が編著者として関わる英語の教科書が三修社さんから出ることになりました。その宣伝記事です。以前,三修社さんから『コミュニケーション・タスクのアイデアとマテリアル:教室と世界をつなぐ英語授業のために』というタスク教材集が出ました。この本では,いわゆるメインタスクの部分が中心として紹介されています。そのメリットとしては,「料理」の仕方でどのようにも使えるということがあります。目の前の学習者に合わせて様々な調整を加えて使ってほしいというのが著者陣の願いです。とはいっても,やっぱり準備にも時間がかかるし,どうやって1コマ分の授業を構成するのかというのは悩むところでもあると思います。そこで,その素材を「料理」して「一食分の食事」という形でパッケージングした教科書を作りました。それが,Getting Things Done (GTD)です。この本で言われているタスク(Tasks)というのは,タスク・ベースの言語指導(Task-based Language Teaching)の文脈でのタスクですので,コミュニケーション活動のようなものとほぼ同義で使われるゆるい「タスク」とは違うというのは強調しておきたいです。

ちょっとした背景

もともと,「教師用ブック」と「学生用ブック」という形で先生向けのものと学生向けのものを2つ作るという構想のもとで制作がスタートしました。教師用ブック(『コミュニケーション・タスクのアイデアとマテリアル』)は先生が購入し,必要に応じて素材をコピーするなどして教室で使うことが想定されていました。それに対応させる形で学生用ブックを作ったわけですが,この教科書だけで完結するものがよいのかどうかというのはかなり議論を重ねました。構想段階では,教師用と学生用が合わさってはじめて使えるようなものが考えられていました。つまり,教師用ブックの購入が前提だったわけですね。なぜなら,もしも学生用ブック単体で利用できるのであれば,教師用ブックが売れなくなってしまうのではないかということを懸念したからです。かといって,教師用ブックを別途購入しなければ使えない教科書であったとすれば,すでに教師用ブックを購入されている人にはいいけれども,教師用ブックは買っていない人が学生用ブックを教科書として授業で使おうとするのはハードルが高くなりますよね。

こういった議論を重ねたあとで,あくまで学生用ブック単体で「教科書」という体裁をとりながらも,教師用ブックに掲載されているオリジナリティのある「アイデア」の部分は教師用ブックを参照してもらうという方向性にしました。イメージとしては,教師用ブックのほうは「唐揚げ」みたいな感じで載っていて,付け合せのヒントみたいなのも載っている感じ。学生用ブック(GTD)の方は,唐揚げ定食というユニットになってるというか。唐揚げって書いてあるだけだと,他に何品か作ってあって,「あと一品なにかないかなー」というときに,「あ,冷凍の唐揚げチンして出しちゃおうか」みたいな使い方もできますし,「今日のメインはこの冷凍の唐揚げで酢鶏にしちゃおう」というのもできますよね。素材っていうと唐揚げというよりは「鶏もも肉」と例えるほうが適当だとは思うのですが,それはまあ置いておきましょう。

一方でGTDは前述のとおり,唐揚げ定食です。「今日のご飯は何にしようかな,あ,唐揚げ定食でいいか」,という。献立はもうあるので,何を作るかは考えなくていいわけですね。それが嫌いな人もいるだろうし,楽な方が良いという人もいるでしょう。それはやっぱり万人受けするものを作るのは難しいですからね。アレンジが大好きな人は教科書はなし,教師用ブックに載っている素材で15回分の献立を考えてもらって構いません。ただ,15回分の献立を考えるのは難しいという方はGTDを教科書として採用してもらったらいいですよということです。

中身の話

GTDの中身ですが,なんと三修社さんのGTD紹介ページから期間限定(2022年3月31日まで)で全ページサンプルがダウンロードできます。

https://www.sanshusha.co.jp/text/isbn/9784384335101/

教科書のサンプルってだいたい1つのユニットだけ限定とかが多いと思いますが,三修社さんは全ページのPDFが見れます。この方式は,GTDのような教科書の採用を検討される際にはぴったりだと思います。ぜひこの機会にサンプルPDFを見ていただければと思います(もちろん見本の請求もできます)。なぜ全ページ見れるといいのかというと,ユニットのメインタスクによって,プレタスクやポストタスクでどのようなことをやるのかもまったく異なるからです。

多くの場合,教科書の構成というのはユニット間で統一感があり,ユニットの一番最初にやるのは単語の確認とか,最後はミニプレゼンとか,やることが決まっていることが多いと思います。しかしながら,GTDはセクションタイトルは全ユニット共通(下記参照)ですが,そこで学習者は多種多様な活動に取り組むことになります。

  1. Getting warmed-up: トピックの導入
  2. Getting ready: メインタスクへの準備
  3. Getting into it: メインタスク
  4. Getting better at it: 言語形式に焦点をあてた振り返り
  5. Getting further: タスクの繰り返しや発展
  6. Getting it done: まとめ(多くの場合ライティング)

実はこうした構成になっていることがGTDの特徴である一方で,制作段階では逆にハードルになりました。つまり,活動のアイデアは一度出せば全ユニット共通で使えるものでないわけですから,すべてのユニットでそのユニットのメインタスクを最も引き立てるプレ・ポストタスクを考えなければいけなかったということです。毎回最初はきんぴらごぼうで最後はゆずシャーベット,みたいなわけにはいかないということですね。もちろん全部が全部異なっているわけではないのですが,それでも殆どのユニットで学習者は飽きることなく様々な活動に取り組むことになると思います。こうした教科書を作ることができたのも,合計6人の著者陣がいたからだと思います。1人や2人だと,アイデアもなかなか多く生まれにくいところでしたが,6人いることでそれぞれが自分の特徴を最大限に発揮し,個性豊かなユニットを作り上げることができたと考えています。私は編著者として,そこにゆるやかな統一感をもたらし,教科書としての質を高めることに注力しました。

もう一つのGTDの特徴は,教授用資料(Teacher’s Manual)の充実具合だと思います。当初は,答えが必要になるもの(間違え探しの答えなど)だけを提示した簡素な冊子体を教授用資料とするという方向で進めていました。そうすることで,詳しいことは教師用ブックを買って読んでくださいねという販促が可能だからです。ただ,私はこのGTDはタスク・ベースの考え方に馴染みがない(またはそうした授業展開を経験したことがない)先生方にとっては非常にハードルの高い教科書になってしまわないかということを懸念していました。

前述のとおり,この教科書はユニットごとに各セクションで行われる活動が異なります。つまり,大枠での意図(メインタスクへの準備等)は同じでも,その中で実際に学習者が取り組むことが語彙にフォーカスを当てているのか,あるいは自分の意見を考えるアイデア・ジェネレーションなのか,というのが異なってくるわけです。それはサブタイトルという形で教科書本体に記載されています。しかし,それだけでは不十分ではないかと思ったのです。そこで,そのセクションがどういった意図をもってデザインされているのか,そしてそこで気をつけるべきことはどういったことなのかということを説明することで授業準備の負担を軽減したいと思いました。また,教室内でどのようなことが起こるか,あるいは教員はどう振る舞うべきなのかなどを事前にシミュレーションすることもTMを読むことで可能になると思います。

かといって,TMもついているから教師用ブックは買わなくてもいいね,ということにはならないようにしました。活動のバリエーションや活動条件,タスクを成功させるためのtipsやタスク・ベースの言語指導に関する基本的な知識などについてはやはり教師用ブックを読んでいただかなくてはいけません。ちなみに,GTDを50部以上採用いただいた先生には三修社さんから教師用ブックを献本いただけるということです。詳しくは三修社さんにお問い合わせください。

TM内では,各ユニットの冒頭で授業前に必要な準備というセクションをつけました。これも,各ユニットで毎回同じ準備をすればよいわけではない教科書だからこそ必要になるものです。そこに「とくになし」とあれば,実際に何も準備をせずに「えいやっ」と教科書を持って教室に行くこともできます。そして,印刷物があれば印刷が必要だというのが一瞬でわかります。そうやって,まずはTMの一番最初の部分を見るというクセができたとしたら,おそらくそこに書いてある他のことも見てもらえるでしょうし,見てもらえれば必ず授業がよくなる情報を提供しているという自負があります。もしかすると,TMはあまり読まれないかもしれませんが,著者陣全員が,そして編集担当の方も,教科書本体に向けた情熱と同じかそれ以上の情熱をTMにも注いでいると思います。TMに書いてあることは見る人によっては「そんなこと言われなくてもわかる」というようなことかもしれません。ただ,タスク・ベースの言語指導に馴染みのない先生方にも安心してGTDを使っていただくことを念頭に置いてTMを作ったということはご理解いただければと思います。TMに書かれていることは,必ずしもGTDを使っていただく一人ひとりの先生方の自由な発想を制限するものではありませんので。

最後に

このブログ記事には書いていないGTDのコンセプトについては,見本PDF(https://www.sanshusha.co.jp/text/isbn/9784384335101/に期間限定でリンクがあります)のpp. 1-5に書いてありますので,そちらをお読みいただければと思います。すでにお気づきの方もいらっしゃるかとは思いますが,Book1というのがタイトルについていまして,Book2も鋭意製作中です。来年度の冬には同じように宣伝ができると思います。もうすでに来年度のシラバスや教科書の採用が決まってしまっているかもしれませんが,ぜひGTDの採用をご検討いただき,また実際に使ってみての感想等もお寄せいただければ幸いです。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

2021年の振り返り

毎年恒例の振り返り記事です。今年はギリギリの更新になってしまいました。これまでの振り返り記事も興味がお有りの方はどうぞ。

過去の振り返り記事

ブログのこと

この記事を書いている2021年12月31日時点でのこのブログのpage viewは143,927です。2020年はこのブログを開設して以来の最多view数(26,805)でしたが,2021年は21,592と少し減りました。20,000は超えたのでよかったかなと個人的には思っています。ただ,投稿数はむしろやや増えていて,月2本よりも少し多いペースでした。年々一つの記事あたりの分量は増えていて,長文の記事が多くなってきているなぁというのが感覚としても,そして実際の記録を眺めてみていても思うことです。

今年の記事で閲覧数が多かったのは以下のような記事でした。

2つとも,研究に関わる記事ですね。前者のほうが閲覧数が後者の倍くらいはあります。

仕事のこと

今の所属先にきてから4年目になり,初めての業務を担当しています。授業のコマ数もそれまでよりも少なかったのもあって,割と研究にも時間を割くことができるようになったと感じます。

教科書の編集作業に携われたことは,自分としては貴重な経験になったなと思います。

Getting Things Done [Book 1] Tasks for Connecting the Classroom with the Real World

論文を投稿するプロセスもようやく回り出してきて,これまで溜めてしまっていたものを少しずつではありますが出版に近づけられているという感覚はあります。とはいえ,夏以降にはプライベートでショッキングな出来事があったのと,その時期に2週連続でまったくテーマの違う講演の依頼があったことで研究にまったく手をつけられなくなってしまいました。

共同研究の論文は私のせいでとめるわけにはいかないのでなんとかしてますが,査読中の自分が第一著者の論文二編は結局年内に修正を終えて再投稿するところまでいきませんでした。1月以降はまずこれを最優先にしてやっていきたいです。

運動習慣

2020年に身につけた運動習慣は,2021年も継続してできました。ただ,2020年はかなりランニングをやっていたのですが,股関節痛を発症してしまい一年近く整骨院に通っていて,走ると痛みが出るのでほとんど走らなくなってしまいました。その代わり,通勤で自転車に乗る機会が増えたことと,筋トレの強度をあげるようになりました。対面授業でキャンパスに出勤するときでも,研究室においてあるダンベルを使って筋トレをすることや,雨の日など自転車に乗れないときは最寄り駅を使わずに2キロ歩くということを寒い・暑い関係なく億劫ならずにできたことは自分を褒めて上げてもいいのではないかなと思います。

8月から体重が6キロ近く落ちて,体脂肪率も5%近く落ちたので,かなりしまった身体にはなってきている実感があります。腹筋も見え始めているので,この調子で心の目で見なくてもしっかりと腹筋が見えるような締まった身体づくりを2022年は目指したいなと思います。一時期はお酒を飲まずには寝られないというレベルでお酒に依存していましたが,今はそういうこともなくなりました。やっぱり健康は大事ですね。

おわりに

2021年は,とくに最後の数ヶ月で自分が周りの方たちにどれほど支えられているのかを強く実感しました。このブログを読んでいただいている方も,そうでない方も,私に関わるすべての方たちに,感謝の気持ちを届けたいです。ありがとうございます。

最後になりましたが,みなさん,今年1年お世話になりました。来年もよろしくお願いいたします。

今年の大晦日は,だいぶ久しぶりに一人で過ごすことになりました。なんか勢いでこれから映画を見ます。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

2021シーズンに観戦したG大阪の試合

2021シーズンに観戦したG大阪の試合をまとめる完全自分用のメモ記事です。過去の記事↓

2020シーズンに観戦したG大阪の試合

2019シーズンに観戦したG大阪の試合

リーグ戦

  1. 4/7 vs. 福岡(Home)△ 0-0
  2. 4/18 vs. 清水(Home)△ 0-0
  3. 7/21 vs. 神戸(Home)● 1-2
  4. 7/24 vs. 鹿島(Home)● 0-1
  5. 7/27 vs. 大分(Home)○ 2-1
  6. 8/6 vs. 横浜F(Home)● 2-3
  7. 8/21 vs. FC東京(Home)△ 0-0
  8. 8/28 vs. C大阪(Home)● 0-1
  9. 9/12 vs. 仙台(Home)● 2-3
  10. 9/26 vs. 柏(Home)○ 2-1
  11. 10/2 vs. 札幌(Home)● 1-5
  12. 10/23 vs. 鳥栖(Home)○ 1-0
  13. 11/20 vs. 名古屋(Home)●1-3
  14. 12/4 vs. 湘南(Home)△ 0-0

カップ戦

  1. 6/16 vs. 関学大 ○3-1(天皇杯2回戦)
  2. 8/18 vs. 松本 ○ 2-0(天皇杯3回戦)
  3. 9/5 vs. C大阪 ● 0-4(ルヴァンカップ準々決勝第2戦)
  4. 9/22 vs. 湘南 ○ 4-1(天皇杯ラウンド16)
  5. 10/27 vs. 浦和 ● 0-2(天皇杯準々決勝)

今年もアウェイ戦は一試合も行かず。合計で19試合でした。2019シーズンはホームとアウェイ合わせて17試合,2020シーズンはホームだけで14試合だったので,ファンクラブ入会以降では最多となりました。2021シーズンも年間チケットは発売されなかったので,毎試合チケットを購入して,有観客試合はカップ戦含めて全試合観戦することができました。来シーズンからは年間チケットが復活するので,毎試合チケットの発売日を気にする必要がないのはありがたいなと思っています。

つらかったシーズン

昨年度はリーグ戦で2位となり,元日は天皇杯決勝で川崎に0-1で惜敗でシーズンが終わりました。ACL出場権も獲得して補強も積極的に行い,2021シーズンこそはタイトル奪還ということでスタート。リーグ開幕前のゼロックス・スーパーカップでは新システムの4-3-3で川崎相手に破れはしたものの好ゲームを披露して,開幕に向けて期待感をもたせてくれました。開幕戦はアウェイでの神戸戦で0-1で負けてしまいました。しかし,その後チーム内で新型コロナウィルスのクラスターが発生してチームの活動が停止。4/3のアウェイ広島戦まで1ヶ月近く試合ができませんでした。ホームでの開幕は4/7の福岡戦となりましたが,これはスコアレスドロー。そこからは緊急事態宣言によるリモートマッチが続き,なんとパナソニックスタジアム吹田でガンバ大阪の勝利を目の前で見ることができたのは6/16の天皇杯2回戦の関学大戦でした。実に開幕戦から4ヶ月弱。そこからはセントラル開催のACLに入り,夜中まで起きていてACLの試合をDAZNで見る日々が続きました。残念ながら予選リーグ敗退となってしまい,けが人も続出。そして,リーグ戦にいたってはACLから帰国後の7/27大分戦でホーム戦初勝利となりました。

この試合は,0-1とリードされる展開から後半終盤に追いつき,後半ロスタイムにエース宇佐美選手の劇的決勝弾で勝利。宇佐美選手は試合後涙を流すという今シーズンのハイライトにもなったゲームだったのではないかと思います。

決勝ゴールは5:59あたりからです

印象に残っていること

現地で見ていた劇的勝利ですので,上の大分戦の宇佐美選手のゴールが最も記憶に残っている試合だと思います。それ以外だと,10/23の鳥栖戦での電光石火のカウンター攻撃でしょうか。

CK後の高速カウンターは,ロシアW杯の「ロストフの悲劇」を彷彿とさせました

若手の活躍

生で観戦していたわけではありませんが,関学大から特別指定選手として加入してプレーしていた山見選手の2つの決勝ゴール(8/13清水戦と9/1C大阪戦)はガンバの未来を明るく照らしてくれたような気がします。

実際,6/16の天皇杯で関学大チームで出場していた山見選手を見て,これはプロでもやっていけるというプレーを見せてくれていました。出場時間は短い試合が多く,1試合を通して,またはシーズンを通して安定したパフォーマンスを見せてくれるかどうかというところは今後に期待したいところかなと思いました。来季は正式にガンバの一員なので,もっとパナスタでプレーを見せてほしいですね。

昨シーズンブレイクした山本選手は,今シーズンはスタメンに定着しきれない時期もありました。不用意なボールロストや球際で劣勢になる部分が散見されたのが原因かなと思いますが,ボールロストについてはチームのビルドアップによる部分が多く,彼がリスクを負って相手を剥がせないとボールを運べない(つまり失敗したらピンチになる)状況だったからだと思っています。そこで相手を剥がして前向ける技術は彼にはあるので,それが成功すればチャンスになるのですが,そこだけに頼ると狙われてしまいますよね。

連戦が続いたこともあり,関大出身の左SBである黒川選手はリーグ戦,カップ戦ともに出場時間を大きく増やしました。ただ,藤春選手が復帰して以降はコンディション不良もあって試合に絡むことが少なくなってしまったのが残念でした。ビルドアップ時にボールを持って運べる貴重なSBですが,攻撃時のクロスの精度等が課題かなと思います(ガンバはSBの選手のアシストがリーグ戦では今シーズンはゼロなので,黒川選手だけではないと思いますが)。

他には,アンダー世代の日本代表にも入ってる中村仁朗選手にも期待しています。

新クラブコンセプト

ガンバ大阪は30周年を迎えて新しいクラブのコンセプトを打ち出しました。

ロゴ,エンブレムを刷新して,サッカーファンだけでなく,より広い層に愛されるクラブを目指していることが伺えます。これはかなり大きな変化で,グッズもより普段遣いを意識したスタイリッシュなものがいくつか発売されています。私もいくつか注文したので,今から届くのが楽しみですね。

最後に

シーズンも終わり,選手の退団・加入の報道が出てくる時期になりました。私としては,小野選手の退団が残念でした。ガンバ大阪には少ない気持ちを全面に出して戦う選手で,ファンの心を掴んでいたと思います。怪我が多くなかなか試合に貢献できていなかったことが原因なのかもしれませんが,それでも小野選手のプレーにはいつも心を動かされました。ガンバに来てくれてありがとうございました。

2021シーズンは,リーグ戦の有観客試合でのホーム戦勝利がなんと3試合がなかったことに加え,得点数もリーグワースト3位の33点。2022シーズンは,もっと多くのゴール,そして勝利を期待したいと思います。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。

失敗に寛容な社会

はじめに

学内の広報誌に原稿を書きました。字数の制限があったので,結構削って以下のツイートで言及していただいているような文章になりました。

記事執筆の構想は,主にツイッターにいくつかつぶやいたことがもとになっています。

迷惑と寛容さ

政治的なことと社会の「雰囲気」

初稿

削る前の初稿は以下のとおりです。

私の専門は第二言語習得と言われる分野です。人間は,障害があるなどの場合を除いて第一言語の獲得に失敗することはありません。この文章を読んでいる方も,私の書いた日本語の文章を理解することにほとんど苦労することはないと思います。しかしながら,第一言語を身につけたあとに学習する第二言語(日本で生まれ育つ多くの人にとってはおそらく英語)の学習は,私達が日本語を身につけたように英語を身につけた人たちのようにはなかなかなりません。そして,なかなか身につかない英語に対して苦手意識をもったり,英語を使うときに間違うことを恐れるようになったりします。しかしながら,どのような言語を身につける赤ん坊や幼児であっても,言語を身につける過程で誤りを犯します。誤りを犯しながら,ときにはそれを周りの大人から(優しく)修正されながら(大人は修正しているという意識すらないこともあるでしょう),ときには自然と,言語の知識を身に着けていくのです。そのことに対して,間違ってはいけないと厳しく叱りつけたりする大人はいないはずです。言語の習得,もっと言えば広く学習とは誤りを犯しながらも知識を拡張していく営みだからです。
翻って,学校で英語を学んだ(多くの)人達は,子どものように間違いを犯せなくなります。間違ったら恥ずかしい,間違ったら怒られるという意識が出てきてしまうからです。考えてみると,間違うこと,失敗することに対する否定的な考え方はなにも英語に限らず,社会のあらゆる場面にはびこっているような気がします。学生の皆さんでいえば大学受験に失敗すること,就活に失敗することは避けたほうがいいことだと思う人が多いでしょうしょう。大学を卒業してからも,就職してすぐ会社を辞めることを否定的に思う人が多いと感じる人が(実際に否定的な考えのヒトが多いかはともかく)多いでしょうし,結婚をして,その後離婚をすることになった人についてもネガティブなイメージがつきがちです(本当は我慢して婚姻関係を継続している人より「バツ」のついた人のほうが幸せかもしれないのに)。
人間は,失敗して,そこから学び,そして成長していくものですし,人生とはそういうものだと思います。それなのに,社会は周りと同じペースで同じステージに進まなかった人に対してあまりにも否定的すぎると思います(結婚はまだか,子どもは作らないのか,みたいな発言も,言っている人は善意だったり相手を心配しているのかもしれませんが,そもそも「世間一般」と違うことを心配するんじゃあないよと)。私が死ぬまでには,もう少し失敗すること,そこから学びを経て前に進もうとする人に優しい社会であってほしいと願っています。

なにをゆう たむらゆう。

おしまい。