Asynchronous learning networks and student outcomes: The utility of online learning components in hybrid courses

DeNeui, D. & Dodge, T. (2006). Asynchronous learning networks and student outcomes: The utility of online learning components in hybrid courses. Journal of Instructional Psychology, 33(4), 256-259.

　Blackboard (BK)を用いたＬＭＳとその使用と学習効果は心理学の分野でも着目されるようになった。しかしオンライン学習の定義、オンライン学習のタイプ、どの程度コースに取り入れるのかなど、未だに分野内で一致していない。Ｈａｒａｓｉｍ（2001）は3つのモードを分類化している：adjunct mode, mixed mode, totally online mode. Adjunct modeは通常の顔を合わせて行う授業にオンライン教材を使うことをいう。mixed modeはより頻度高くオンライン上の教材を使い、ネットワーク目的に使う道具を授業の一環として取り入れることをいう。Totally online modeとは完全にオンライン上で授業を行うことをいう。Swerson & Evans（2003）によるとadjunctとmixed modesを合わせhybrid coursesと呼んでいる。
　テクノロジーを用いての教育は近年人気があるが、学習到達度テストテクノロジーが学習効果に与える効果を調査した研究はすくない。よって、研究目的は以下の1点である。
　BKの使用はテスト得点と正の相関があるか。
　研究体調者は心理学基礎を履修した80名である。2クラスでBKを用いて授業が行われた。オンライン上には授業情報、メールアドレス、レジュメをアップした。BKの使用は強制ではないが、アクセスするように指示した。データとして、学習者のアクセス回数と3つのテスト得点の平均を用いた。男子生徒（M=106.23 SD=52.02）と女生徒（M=67.43 SD=52.03）のアクセス回数平均をt-testで検証したところ、女生徒のほうがアクセス回数が多いとういう結果となった。テスト得点平均は79%となった。女生徒（M=.82 SD=.90）の得点平均ほうが男子生徒（M=.76 SD=.12）のほうがt-testの結果高いことがわかった。アクセス回数とテスト得点平均の相関は.23で有意となった。結果としてアクセス回数とテスト得点は相関があるといえる。しかし、この結果を一般化することは避けるべきである。また今後どのようBkを学習に活かしているのかを検証すべきである。

The impact of formative feedback on student learning in an online classroom

Klecker, B. (2007). The impact of formative feedback on student learning in an online classroom. Journal of Psychological Technology, 34(3), 161-165.

　オンライン上のクラス学習環境はチャレンジングでユニークなものである。オンライン上の評価の利点は全学習者が全項目に解答できることと各学習者に教員がフィードバクを与えることができることである。Ricketts and Wilks（2002）によるとオンライン上の評価は学習に影響を与えるといっている。
　授業は隔週にしか行われない。しかし、オンライン上で学習者が質問すれば迅速にフィードバックを与えることができるのが利点である。また、教員からのフィードバックは学習者にとっての学習動機付けになる。
　研究目的は以下の２点である。
１．毎週実施する選択式テストとそのフィードバックの使用は学習度合に影響があるか
２．毎週実施する選択式テストとそのフィードバックの使用は授業評価に影響するか
　研究参加者は教育学部に属す大学院生67名である。オンライン授業は2クラスで行われ、それぞれ34名（Class A）、33名（Class B）が履修した。Class Aではオンライン上で20項目からなる選択式クイズを隔週実施し、学習者へのフィードバックとして得点が与えられた。また、質問に対する回答がオンライ上で与えらてた。期末テストの結果、Class AとBの得点平均は54.45、51.56となり、independent t-testを行った結果、有意となった。The norm-referenced Individual Development and Educational Assessmentを授業アンケートとして用いたが、2グループ間に差異はなかった。

Measuring implicit and explicit knowledge of a second language

Ellis, R. (2005). Measuring implicit and explicit knowledge of a second language: A psychometric study. Studies in Second Language Acquisition, 27, 141-172.

　最も暗示的と明示的知識に関しての研究で問題なのはテストの妥当性である。つまり、既存研究ではそれぞれ異なる尺度が使われていおり、またその知識を測定していないかもしれない尺度が使われているので、結果の解釈が困難であるということである。
　文献研究ではまずチョムスキー、connectionists、批判論など言語学理論について紹介した。理論の主張は異なるが共通しているのは言語能力には暗示的、明示的知識があるとした点である。しかし、明示的、暗示的知識とはなにかについて大きく意見が異なっていて、立場によって明示的知識は暗示的知識になる、ならないなど論争されている。そして既存研究の批評を行っている。
　明示的知識と暗示的知識は以下の点に違いがあるとしている：(a) awareness, (b) type of knowledge, (c) systematicity and certaintity of L2 knowledge, (d) accessibility of knowledge, (e) use of L2 knowledge, (f) self-report, and (g) learnability.
　また明示的知識と暗示的知識を駆使するには以下の点で違いがある：(a) degree of awareness, (b) time available, (c) focus of attention, (d) systematicity, (e) certainty, (f) metalinguistic knowledge, and (g) learnability.
　研究目的は以下の一点である：　明示的知識と暗示的知識の尺度の開発の可能性について。よって、テスト妥当性検証についての研究である。
　研究参加者は111名である。開発したテストは以下のものである： (a) imitation test (k=44), (b) oral narrative test, (c) timed grammatical judgement test (k=68), (d) untimed GJT (k=68), and (e) metalinguistic knowledge test (k=41).　信頼性アルファは.81~.90と高い。主成分分析を行い、回転はせず解釈したところ、2因子抽出され、2因子で74.624のtotal varianceで2因子で情報量は多い。(a)~(c)は因子１、(d)~(e)は因子2に負荷し、因子1は暗示的知識、因子2は明示的知識を測定しているのではと主張した。
　よって、(a)~(e)のテストの妥当性は高いことが実証された。