【研究】教育を科学する｜感情分析で可視化する学習者の『納得』と『驚き』

学習者が記述したワークシートや対話データを数値化し、そこから「学びの深化」の兆しを読み解く。私の現在のファシリテーションにおける「場の分析力」の根幹をなす研究プロセスをレポートします。

背景と課題：客観視しにくい「学びのプロセス」

理科教育において、実験や観察を通じた「解釈」や「再考」は極めて重要なプロセスです。しかし、生徒がその過程でどのような葛藤や驚きを感じているかを客観的に把握することは困難でした。

• 課題: 教員の経験や勘に頼らず、学習者の内面的な変容をデータとして可視化できないか。

• 狙い: テキストマイニングや感情分析の手法を用い、授業内の「発話」や「記述」に含まれる感情的な推移を分析することで、より効果的な足場かけ（スキャフォールディング）のタイミングを特定する。

今回のアプローチ：教育学×テクノロジーによる可視化

私は本研究において、授業データのデジタル解析を行い、教育学的知見に基づいた考察を行いました。

• 感情分析（Sentiment Analysis）の適用: 学習者の記述データから「期待」「驚き」「困惑」などの感情成分を抽出。どのような発問や実験操作が、生徒の「再考（考え直し）」を促す感情的トリガーになるのかを分析しました。

• 研究と実践の往復: 分析結果を単なる統計に留めず、実際の授業構成案（インストラクショナルデザイン）へとフィードバック。教育学の修士として、理論を現場の「指導の質」に変換するプロセスを重視しました。

• Speaker Deckでの知見共有: 研究内容はスライド形式で公開し、教育関係者が広く活用できる形でナレッジを共有。複雑なデータ解析の結果を分かりやすく伝える「情報の翻訳」にも注力しました。

結果と考察：エビデンスに基づく授業設計へ

本発表を通じて、感情分析が理科教育におけるリフレクション（内省）支援の強力なツールになり得ることが示されました。

• 成果: 学習者の「つまずき」や「確信」を感情データから予測し、適切な介入を行うための基礎資料を提示。

• 活動への反映: この研究で培った「発話・記述データの分析力」は、現在UFMYが提供している企業研修やワークショップの事後評価・分析レポートにも直接活かされています。

まとめ：提供する「教育・学習分析」支援

私は、教育学の理論にデータサイエンスの視点を加え、根拠に基づいた「学びの場」を設計します。

• 授業・研修プロセスの分析と可視化: ワークシートや発話データを分析し、参加者の学びの質を客観的に評価します。

• 理科・STEM教育のプログラム開発: 科学的なプロセスを大切にしつつ、学習者の感情を揺さぶり、思考を深める教材を設計します。

• 研究成果の可視化・プレゼンテーション支援: 専門的な調査結果を、Speaker Deckやnote等を用いて魅力的に伝える「情報の翻訳」をサポートします。

データに基づいた質の高い教育プログラム、または理科教育・STEM教育の支援をお考えの方は、ぜひ以下のお問い合わせよりご相談ください。