@article{oai:mue.repo.nii.ac.jp:00001508,
 author = {半沢, 裕太 and 田端, 健人 and 野坂, 実央},
 issue = {3},
 journal = {宮城教育大学教職大学院紀要, Bulletin of Miyagi University of Education Graduate School for Teacher Training},
 month = {Mar},
 note = {本研究の目的は、子どもの言語活動の成長を、数量的エビデンスと教師の実践感覚とを架橋しながら可視化することである。そこで本稿では、4月から8月にかけて毎月1回、計5回、中学1年生28名の教室で実施された「子どもの哲学p4c」の対話と振り返りシートの言語データを収集し、それを形態素解析システム「jReadability」にかけ、リーダビリティ・スコア、語彙レベル構成、延べ形態素数、異なり形態素数の4指標を計測し、解析結果を、対話のファシリテーターであった教師の実践感覚と照らし合わせながら、解釈した。成果として、「7月の対話が最も深まった」という教師の実践感覚が、対話とシートのリーダビリティ・スコアの差として実証された。また「単元にかける時数が多いほど、生徒の理解や思考が深まる」という実践感覚が、対話の延べと異なりの形態素数の有意な増加として、さらに4月から8月にかけての生徒の言語能力の伸び、ならびに対話の場のセーフティの高まりが、形態素数の増加として実証された。加えて、本共同作業から、数値の意味が、対話非当事者の非実践者にはわからないが、対話当事者の実践者にはよくわかるという現象が新たに顕在化した。これによって、データサイエンスには、統計・コンピューター・人間の3構成要素が不可欠であることが具体化され、コンピューターにより統計的に処理された数値には、教師に蓄積された膨大な実践感覚から、深い意味を掘り起こす働き「センスマイニング」があることも明らかになった。},
 pages = {79--93},
 title = {子どもの哲学対話データサイエンス : 中学1年生言葉データの定期的な形態素解析による事例研究},
 year = {2022}
}