日本教育工学会 第 31 回全国大会 『研修設計マニュアル』計量テキスト分析の試み Quantitative Text Analysis of Training Design Manual 鈴木 克明 Katsuaki SUZUKI 熊本大学大学院 教授システム学専攻 Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University ＜あらまし＞ 人材育成の文脈でインストラクショナルデザインの基礎を扱った大学院レベルの 教科書について、計量テキスト分析を行った。55,278 語を対象とした分析結果では、4,544 文で 5,528 語の異なる語句が用いられており、最頻出語句は「研修」 （1,722 回）で、次に「学習」 「組織」 「自分」 「評価」「必要」「行動」「受講」「目標」が続いた。対応分析の結果、課題４に関する章で他と比べて 独特な語句が用いられる傾向がみられた。 ＜キーワード＞ インストラクショナルデザイン １．はじめに 人材育成の文脈でインストラクショナルデザ インの基礎を扱った大学院レベルのテキスト『研 修設計マニュアル』を刊行した（鈴木 2015） 。本 発表では、鈴木・合田（2013）の手法に従って、 本書の概要をより客観的に把握するために行っ た計量テキスト分析の結果を報告する。 ２．研究方法 計量テキスト分析ツール KH Coder を用いた。 翻訳版の入稿時本文テキストデータをもとにし て、本書の構成（５部・11 章）に従って<h1><h2> タグを挿入した。分析前処理では、本 文で用いられている略語「ID」「ROI」 「HPI」 「HPT」 「HRD」 「SME」 「e ラーニン グ」を強制抽出語に指定した。 計量テキスト分析 KH Coder 研修設計 門や担当者としての自己成長を扱った課題４に 関する章に異なる語句が用いられている傾向が 見られた。 謝辞 本研究は、科研費基盤研究 B（課題番号：23300305） の補助を受けたものである。 参考文献 鈴木克明（2015）研修設計マニュアル：人材育成のた めのインストラクショナルデザイン．北大路書房 鈴木克明・合田美子（2013） 『インストラクショナルデ ザインとテクノロジの動向と課題（仮） 』 計量テキ スト分析の試み. 日本教育工学会第 29 回全国大会 （秋田大学）発表論文集, 679-680. ３．結果と考察 KH Coder は、テキストデータに含ま れている総計 135,012 語のうち 55,278 語を自動抽出した。合計 4,544 文で 5,528 語の異なる語句が用いられてお り、最頻出語句 100 語は表１に示す通 りで、 「研修」が 1,722 回でトップだっ た。次に「学習」 「組織」 「自分」 「評価」 「必要」 「行動」 「受講」 「目標」が続い た。 図１に共起分析（段落ごと、最小出 現数 90 回）の結果を示す。また、課題 ごとの頻出語句の特徴を調べた対応分 析（最小出現数 90 回）の結果を図２に 示す。個別の研修プログラムの設計に 関わる他の課題に比べて、研修担当部 図１ － 47－ 共起分析の結果 2015 年 9 月 21 日（月）9：00〜 11：00 会場：A301 1a−A301−05 表１ 最頻出語句 100 語 抽出語 研修 学習 組織 自分 評価 必要 行動 受講 問題 目標 学ぶ 考える 事例 方法 思う 表 レベル 情報 職場 成果 時間 行う 場合 人 担当 出現回数 1722 552 354 332 316 299 278 275 258 256 240 238 224 215 209 205 196 194 183 176 172 167 166 164 161 抽出語 部門 効果 調査 課題 結果 計画 確認 知識 提案 モデル 人材 可能 教育 分析 開発 戦略 実施 解決 仕事 使う 達成 業務 章 専門 教える 出現回数 159 140 136 135 134 131 130 130 130 129 127 126 126 126 124 122 118 117 117 116 116 113 111 110 108 抽出語 示す 経験 年 ID 支援 社員 顧客 応用 活用 職務 内容 改善 管理 自己 選択 理由 スキル 目指す 前 例 言う 持つ 変容 e ラーニング 工夫 出現回数 107 104 104 103 103 103 102 101 100 99 98 97 97 96 96 96 92 91 90 90 88 88 88 86 84 抽出語 次 多い 変化 視点 設計 テスト 文化 求める システム 実現 妥当 見る 項目 事前 書く 状況 役割 ニーズ 学び 知る プロセス 経営 上司 得る 用いる 出現回数 83 83 83 82 82 81 80 79 78 78 77 76 76 76 76 76 76 75 75 75 74 74 72 72 72 図２ 対応分析の結果 － 48－
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