質問の枠組みが子どもたちの反応に与える影響
調査によると、質問の言い回しが子供の理解やスキル評価にどんな影響を与えるかがわかったよ。
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感情や行動を測る分野では、研究者たちは子供がさまざまな状況にどう反応するかを理解するためにアンケートを作ることがよくあるんだ。質問の言い回しが子供の回答に影響を与えることがあるよ。たとえば、ポジティブなことを聞く質問は、ネガティブなことを聞く質問とは違う反応を引き出すかもしれない。この研究では、質問がポジティブに framing されているかネガティブに framing されているかが、子供の理解度やスキルをどれだけ分類できるかにどう影響するかを探っているんだ。
背景
アンケートは、教育者や心理学者が子供の社会的・感情的学習(SEL)を測るために使う重要なツールだよ。SELには、感情の調整や社会的な能力、学びの行動などのスキルが含まれている。研究者たちは、これらのアンケートが効果的で、子供の感情的・社会的な能力について正確なデータを提供できることを確認したいんだ。
アンケート設計でよくある疑問は、なぜ特定の質問が他の質問よりも効果的なのかということなんだ。ある質問は子供が答えやすいかもしれないし、他の質問は子供の能力や感情をより効果的に区別できるかもしれない。研究者たちは、異なる種類の質問が回答にどう影響を与えるかを理解するためのさまざまなモデルを開発してきた。でも、アイテムの識別がどう機能するか、つまり質問がどれだけ回答者の理解の異なるレベルを見分けるかにはあまり注目されていなかったんだ。
言葉の問題
特に幼い子供向けのアンケートを作るときは、質問の言い回しがすごく大事なんだ。質問はポジティブに framing されることもあれば、「自分の順番を待てますか?」のようにネガティブに framing されることもある。「他の人をよく妨げますか?」みたいにね。言い回しによって、子供が質問をどのように解釈するかや、どう答えるかが変わるんだ。この研究は、ネガティブに framing された質問がポジティブに framing された質問と比べて、子供のスキルの異なるレベルを区別するのにどれだけ効果的かに注目しているよ。
方法論
この問題を探るために、研究者たちは幼稚園児向けの4つのSELアンケートを調べたんだ。質問の言い回しが、子供の感情的・社会的スキルの異なるレベルを見分けるのにどれだけ影響するかを見たかったんだ。研究者たちは、1,000人の幼稚園児からデータを集めて、フレーミングが回答に与える影響を分析したんだ。
アンケートの概要
アンケートには、子供のスキルを評価するためのSELのいくつかの測定が含まれていたよ。たとえば:
- 感情の調整:子供が感情をどれだけうまく管理できるか。
- 社会的能力:子供が仲間とどのように社会的に関わるか。
- 学びの行動:子供が学習活動にどれだけ関与しているか。
- 社会的スキル:子供がどれだけうまくコミュニケーションを取り、 relaciones を形成できるか。
それぞれのアンケートは、ポジティブまたはネガティブに framing された質問を含んでいた。たとえば、ポジティブに framing された質問は「落ち着いていることができるか?」と聞くかもしれないし、ネガティブに framing された質問は「頻繁にコントロールを失うか?」と聞くかもしれないよ。
回答の分析
回答を分析するために、研究者たちはさまざまなタイプの質問がどのように機能するかを特定するために統計モデルを使ったんだ。特に、ネガティブに framing された質問がポジティブに framing された質問と比べて、識別力が低いかどうかを見たんだ。もし、ネガティブな質問が子供のスキルをうまく区別できないと、子供の能力について誤解を招くことにつながるかもしれないよ。
研究者たちは、ネガティブに framing された質問が4つの異なるアンケートで一貫して識別スコアが低いかどうかを分析した。一般的に、質問の framing がアンケートの効果に与える影響を明らかにすることが目的だったんだ。
発見
研究者たちは、4つのアンケートのうち2つで、ネガティブに framing されたアイテムが子供の感情的・社会的スキルのレベルを区別するのに明らかに効果が低いことを発見したんだ。たとえば、特定のアンケートでは、子供たちはネガティブに framing された質問に対してポジティブに framing された質問よりも高いスコアを得ていた。この結果は、ネガティブに framing された質問が子供の能力を区別するのにポジティブに framing された質問ほど効果的ではなかったことを示しているよ。
さらに、回帰の不連続性と呼ばれる特定の分析を用いて、ポジティブに framing された質問からネガティブに framing された質問に切り替えると、質問が子供のスキルを区別する能力が大幅に低下するという証拠が得られたんだ。
意義
この発見は、SEL評価のアンケート設計に重要な影響があるよ。ネガティブに framing されたアイテムが効果的でないなら、研究者や教育者はそういう質問を使うときに注意が必要だってことさ。ネガティブに framing された質問を多く使いすぎると、子供の能力を正しく評価できなくなるかもしれない。
アンケートは、質問がどれだけ良いかによって決まるよ。特定のタイプの質問が、特に異なる能力のレベルを区別する点でうまく機能しない場合、教育者が子供の感情的・社会的な発展を理解したり支援したりするのに影響を与える可能性があるんだ。
今後のアンケートへの推奨事項
この発見を基に、研究者たちは子供の社会的・感情的学習を評価するための今後のアンケート設計に向けていくつかの推奨事項を提案しているよ:
ポジティブに framing された質問を優先する:可能な限りポジティブに framing された質問を使うことを強調して、異なるスキルレベルの間での識別力を向上させる。
ネガティブに framing された質問を制限する:若い回答者の混乱や誤解を避けるために、ネガティブに framing された質問は控えめに使う。
異なる言い回しを試す:子供にとって最も効果的な言い回しを見つけるために、質問の言い回しを実験する。
フィードバックを集める:アンケートを実施した後、回答者からのフィードバックを集めることで、どの質問が混乱を招いたり答えるのが難しかったかについての洞察を得る。
パイロットテスト:大規模なアンケートを実施する前に、小規模なパイロット研究を行って、どの質問がより良く識別できるかを確認する。
結論
質問の framing がアンケートの回答にどう影響するかを理解するのは、幼い子供の社会的・感情的学習を評価する上で重要なんだ。この研究は、子供がポジティブに framing された質問とネガティブに framing された質問にどのように反応するかの重要な違いを強調していて、正確な測定を確保するための慎重なアンケート設計の必要性を強調しているよ。質問の言い回しの効果に焦点を当てることで、研究者や教育者は、より効果的な評価を通じて子供の感情的・社会的な発展をより良く支援できるようになるんだ。
この発見は、異なる要素が子供のアンケート回答に与える影響を引き続き研究する重要性を強調しているよ。今後の研究は、これらの洞察をもとに、評価ツールを洗練させて、子供の発展を理解するための最も正確で有用な情報を提供できるようにしていくことができるんだ。
タイトル: Polytomous Explanatory Item Response Models for Item Discrimination: Assessing Negative-Framing Effects in Social-Emotional Learning Surveys
概要: Modeling item parameters as a function of item characteristics has a long history but has generally focused on models for item location. Explanatory item response models for item discrimination are available but rarely used. In this study, we extend existing approaches for modeling item discrimination from dichotomous to polytomous item responses. We illustrate our proposed approach with an application to four social-emotional learning surveys of preschool children to investigate how item discrimination depends on whether an item is positively or negatively framed. Negative framing predicts significantly lower item discrimination on two of the four surveys, and a plausibly causal estimate from a regression discontinuity analysis shows that negative framing reduces discrimination by about 30\% on one survey. We conclude with a discussion of potential applications of explanatory models for item discrimination.
著者: Joshua B. Gilbert, Lijin Zhang, Esther Ulitzsch, Benjamin W. Domingue
最終更新: 2024-06-07 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2406.05304
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2406.05304
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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