前回に引き続き、アメリカの大学院、教育学部・博士課程の大学院生のResearch Assistantship、即ち教授の研究の助手の仕事について

 

前回のブログでお伝えした、教授の研究の助手を行うResearch Assistantshipなる仕事。このおかげで死ぬほど高い学費が免除され、生活費が補充される、博士課程の院生が行うべき仕事なんですが、私が行っている仕事をお伝えして、こんな感じのことをアメリカの教育学部の院生はやってんだ、ということを理解してもらえればそれ幸い。

 

<理系授業の教員評価>

 

毎週10時間助手をしている教授(台湾人の助教授)の研究テーマが、Science Education(理科系教育)。アメリカは、小中校関係なく、一応理科、理系授業を概してScience Educationなる英語で表記していて、この理系の授業をどう評価するか(Evaluation)が教員評価(Teacher Evaluation)の影響で注目されてきています。

 

一般的にTeacher Evaluation(教員評価)は、州レベルの学力テストを行っている英語(Engalish Language Arts)と数学(Math)の先生が対象となっていて、テストを行っていない先生(Teachers in nontested subjects)の教員評価はどうなるんだ?という問題が起こっています(まー、当たり前ですが・・・)。

 

そこで、それに目をつけた教授陣が、Science Educationの先生にぴったりの教員評価方法を研究しようっていう流れになり、私が一緒に働く教授のような方が研究しています。

 

ただ・・・、アメリカの場合、Science Educationの授業は(日本とは大違いで)教科書中心の授業よりも、実験や発表、グループワークが中心とした授業が良しとされ、教科書を使った授業はTraditionalな古臭い授業だという評価を下しがち・・・という根本的違いがあります。

 

というわけで、実験やグループワーク、発表などを中心としたScience Edcuationの教員評価をどうすべきか?が研究テーマになってます。

 

<Classroom Observation>

 

英語や数学と違い、テストそれ自体をやっていないことが多いScience Education。結果として、教員評価方法で一番用いられている手法が、

 

Classroom Observation(授業参観・観察して、先生の授業方法・風景を評価する方法)

 

テストがないなら、授業を観察して評価を下す、という方法を使う流れにはなったのですが、問題は、

 

どんなClassroom Observation方法が良いか?という評価方法が確立していない

 

これです。そのため、いくつかの(Science Eduationの授業の評価に適した)理論を確立し、その理論を基に作ったClassroom Observation方法でやったら、きっちりとした結果が得られるか?という研究をしています。

 

具体的に私がやっているは、教授が過去に100以上の授業をビデオ撮影した授業ビデオを見て、そのビデオを見ながら、評価(4段階評価)を下す、ということ。

 

今仕事をしている先生が過去に100以上の授業を訪れビデオ撮影したビデオを毎週見て、ある理論に基いて作られた評価方法で4段階評価を下し、毎週のミーティングで私が行った評価結果の確認を行い、あれこれ話し合いをしています。

 

<助手の仕事>

 

既にふれたように、毎週Science Educationの授業を撮影したビデオを見て、評価を下し、その結果を毎週教授と確認して、データを打ち込み、まだまだ先ですが、100以上あるビデオを全て評価し終わった後、統計学上のデータ分析を行う予定です。

 

前回のブログでふれましたが、評価結果を統計学上処理すること、これが重要で、統計学上の分析するのは、Classroom Observation方法がきっちり期待できるような教員評価結果を生み出すことができているか?を立証するためです。

 

私のようなScience Educationの素人が評価方法を行う・・・ということは、その評価方法の評価基準があるわけで、この評価基準はある理論に基いて作られている、というのがポイントです。つまり、ある理論に基いて作られた評価基準を正しく機能すれば、私のような院生が観察した結果でも、それなりに期待できる評価結果がでるはず・・・という前提で研究が行われています。

 

専門的なことを言うと、色々ありますが、Classroom Observation Tool(授業評価方法)を作るのって、こんな地味で時間のかかる作業なんだ・・・と再認識した感じです。

 

というわけで、ぶっちゃけ教授の研究にめちゃくちゃ興味あるわけではないですが(笑)、これも仕事なんで、毎週責任を持ってちゃちゃっとやっています・・・。