遠隔およびオンライン介入による親の関与と自己調整の促進 (Lupis)
遠隔およびオンライン介入による親の関与と自己調整の促進:クラスターランダム化比較試験の研究プロトコル
親は、子供の発達と学習において重要な役割を果たします。 保護者関与(PI)は、家庭(例:宿題を手伝う)や学校(例:教師との面談に参加する)での活動に現れる行動プロファイルによって特徴付けられます。 関与する親は、子供がさまざまな能力を発達させる機会をより多く作り出す傾向があります。 これらの能力は、子供の学業的成功、すなわち自己調整(SR)戦略の知識と使用に関連しています。 SR戦略により、子供は自分の行動、思考、感情を制御し責任を持つことができ、それによって目標(例:学業目標)を達成し、それがより高い学業成績とウェルビーイングにつながります。
広範な研究により、PIとSRが子供の学業的成功の強力な予測因子であることが明らかになっており、これらを積極的に促進する必要性が強調されています。 したがって、この調査(Lupisプログラム)の主な目的は、小学校1年生と2年生の保護者を対象とした遠隔・オンライン介入プログラムの有効性を開発・評価することです。 Lupisは物語ベースの介入となり、その設計には賢明な介入技術を利用します。 Lupisプログラムは、PIを促進し、その結果として子供のSR能力を高めることを目指します。
一般的に、子供のPIとSR能力を促進する効果的な介入プログラムを開発することが期待されています。 さらに、Lupisは、保護者と子供が就学前教育から小学校への移行における課題を予防・対処し、子供の学習と学業的成功に不可欠な能力を身につけるのに役立つことが期待されています。
調査の概要
詳細な説明
親は、子供の発達と学習に対して主たる責任を有します。 親と子供の間での学校に関するコミュニケーション、つまり親が子供に対して抱く期待や願望、さらに学校側の側面、例えば親の学校行事への出席や参加などは、一般的に「親の関与(Parental Involvement: PI)」と呼ばれています。 子供の生活におけるPIの増加は、子供の発達、特に自己調整(Self-Regulation: SR)能力の習得に対して、好影響を及ぼすことが示唆されています。 SR能力とは、個人が自ら設定した目標を達成するために、自身の行動、認知、感情を制御し、責任を負う複雑なプロセスです。 SR行動は、個人が目標を追求する際の抑制と注意の制御と密接に関連しています。 したがって、実行機能(Executive Functioning: EF)との関連性があり、SRという能動的なプロセスを可能にするのはEFであると言えます。
育児に関する文献は、SRが個人に影響を受けるプロセスであり、したがって効果的な子育てを通じて教えられ、改善され得るという点で一致しています。 親向け介入プログラムは、親の教育的ニーズに対処し支援するための貴重なツールとして登場しています。 これらのプログラムに親が参加することは、子供の学習プロセスを助ける親の能力を高めます。 しかしながら、対面式プログラムへの親の参加は困難を伴います(例:移動の困難、費用、コースの提供状況)。 これらの困難を克服するため、研究者らは遠隔およびオンラインプログラムの有効性を調査しました。 研究者らは、これらの介入が効果的であり、低コスト、時間の柔軟性、容易なアクセス性といった障壁の克服を可能にすることを発見しました。
一般的に、親向けの介入は、問題中心のニーズ(例:子供の言語発達)に対処するために設計されています。 これらのプログラムは通常特定のトピックに焦点を当てていますが、周辺的な意識が失われる可能性があります。 特定の教育的問題に焦点を当てるのではなく、親が日常的に対処しなければならない社会的、感情的、行動的問題といった日常的な問題に取り組む、予防的なプログラムを親向けに開発することが必要です。
したがって、本研究は文献で強調されているこのニーズに対応することを目指し、主目的として、小学校1年生と2年生の子供を持つ親を対象にFacebook®を通じて提供される、遠隔・オンライン介入プログラム(ルピスプログラム)を開発し、その有効性を評価し、PIを促進し、子供のSR戦略の発達に影響を与えることを目的としています。 この目的は、PIとSRが子供の教育的軌跡の強力な予測因子として認識されること、そして子供の学習の初期段階で親が介入する能力を促進することが極めて重要であることから生じています。
ルピスプログラム - 理論的根拠 ルピスは、Hoover-DempseyとSandlerによって開発され、長年にわたって更新されてきたPIプロセスのHoover-Dempsey and Sandlerモデルに基づいています。 このモデルは5つの主要レベルに分かれており、そのうち2つのレベルは、親が子供の教育に関与する動機(例:自己効力感の認識 - レベル1)と、親がどのように関与するか(例:学習メカニズムの使用 - レベル1.5および2)に関連しています。 残りのレベルは、子供がこのPIをどのように認識するか(レベル3)、およびその発達、特にSR戦略の知識と使用、ならびに学業的成功(レベル4および5)への影響に関係しています。
SRに関して、ルピスプログラムの基礎となる枠組みは社会的認知理論であり、これは個人の学習を、個人的要因、行動的要因、環境的要因の相互作用の結果として説明します。 SRモデルは、個人がどのように自らの学習に関与するかを記述するものであり、循環モデルであり、3つのフェーズ(予備フェーズ、実行または意志的制御フェーズ、自己反省フェーズ)から構成されます。 後に循環PLEEモデル(すなわち、計画、実行、評価)として提案され、PLEEプロセスのこれらの各フェーズは、その内部で行われるPLEEサイクルを活性化します。
理論的ツール:
- 知識の種類と指導シーケンスを用いた物語ベースの介入プログラム。 文献は、物語ベースの介入プログラムが子供のSRを促進するのに効果的であると特定しています。 これらの介入は、個人に、登場人物が課題を克服するために用いた戦略を獲得し、実践し、振り返る機会を提供します。 ルピスプログラムへの親の参加は、学んだ内容と関連するSR戦略を自身の生活に移行させ、子供に教えることを助けます。 SR戦略の学習とこの知識を子供に教える方法に焦点を当てた親のトレーニングは、3種類の知識の根拠(宣言的、手続き的、条件的)に従った物語の内容の議論によって導かれます。
さらに、子供を訓練する能力を向上させるために、親は指導シーケンスアプローチを通じてSRの内容を学びます。 指導シーケンスは、直接指導、モデリング、フィードバック付きガイド付き練習、自律的練習の4段階を含みます。
- 賢明な介入を用いた介入プログラムの活動。 賢明な介入の主な目標は、個人(この場合、親)が目標を達成することを可能にする適応的な意味を構築するのを助けることです。 賢明な介入は、(a) 短時間、(b) 提示方法(臨床集団に特化しておらず、スティグマ化しない)、(c) 焦点(多くの相互接続された信念ではなく、単一の信念に焦点を当てる)によって特徴づけられます。
これらを踏まえ、ルピスは「三匹の子豚」(この伝統的な物語は、親と子供の両方に知られた人気のある世代間の物語であるため選ばれました)に基づく、物語ベースの遠隔・オンライン介入プログラムです。 ルピスの構造は、8つの週次モジュール(最初の7週間で7つのモジュール、最後の1つは3か月後)で構成されます。 各モジュールには2つの場面があります:(1) 遠隔場面(2つの部分からなる):(i) 親はSR戦略に関する短い振り返り動画(各2〜5分)をEdpuzzle®教育プラットフォームで視聴します。 アクセスリンクはFacebook®のプライベートグループで共有されます。(ii) 親は子供と行う3つの活動を提示されます。そして (2) Zoom®セッションによるオンライン場面で、親同士が学んだ内容について共同で振り返ります。 親は、プログラムへの関与レベルを選択することができ、介入モジュールの提案された非同期および同期ステップの最小限または全てを完了することができます。
プログラムの有効性に関する調査は、クラスター無作為化比較試験(cRCT)デザインに従い、小学校が3つの並行条件のいずれかに無作為に割り当てられます:(i) 実験群(EG):親が物語ベースの介入プログラムを通じてSR戦略(例:目標設定)に関するモジュールの恩恵を受ける。(ii) 能動対照群(ACG):親が学習方法(例:学習時間割の作成)に焦点を当てた一般的な教育コンテンツの恩恵を受ける。(iii) 受動対照群(PCG):親は介入の恩恵を受けない。 約150名の親/保護者(以下、親と称す)が参加し、これが研究の分析単位を表し、学校が無作為化の単位となります。
手順と無作為化 本研究は、社会・人文科学研究倫理委員会(CEICSH 037/2022)によって承認されました。これは現在の研究登録で参照できます。 本研究の評価プロトコルの実施は、教育省が調整する学校調査モニタリング(調査番号 0461200037)によっても承認されました。
国内北部の小学校の理事会は、プログラムへの参加を招待されます。 その後、参加を受け入れた学校の教師と親にプロジェクトが提示されます。 親と教師の両方が、研究への参加に関するインフォームド・コンセントに署名します(教師はデータ収集への参加許可のみを行います)。 インフォームド・コンセントには、例えば以下が含まれます:(i) 介入プログラムの説明とタイムライン;(ii) データ収集への参加許可;(iii) 幼い子供(1年生と2年生)とのデータ収集許可。 ただし、子供も、親が参加に同意した後、データ収集への参加について同意(アセント)を与えます。
したがって、プログラムへの参加を受け入れた各学校は、1:1:1の割合で、グループ(すなわち、EG、ACG、PCG)のいずれかに関連付けられた番号を無作為に割り当てられます。 個人レベルでの無作為化は不可能です。なぜなら、同じクラスと学校の参加者は、グループ間の混交を防ぐために、同じ処置条件に割り当てられなければならないためです。
参加者の維持とインセンティブ 介入プログラムへの親の関与を促進し、離脱を最小限に抑えるために、研究者は文献で提示されている優れた実践に従います。例えば、すべてのセッションで、親はインターネット接続、プラットフォームへのログイン、カメラやオーディオに問題がないか確認するよう求められます。
最初のモジュールでは、研究者は紹介と歓迎の動画を作成し、ガイド文書(FAQと研究チームの連絡先)やその他の資料を配布して、参加者がルピスプログラムをフォローするのを助けます。 最後に、研究者はGoogle Calendar®およびFacebook®の投稿を通じて通知とリマインダーを提供し、親がモジュール活動を認識できるようにします。 さらに、研究者は活動に関するフィードバックを提供し、グループ討論を促進し、Edpuzzle®に短いクイズを含めます。
介入プログラムの評価 プログラムの測定は、親(PIの認識、介入プログラムへの関与に関して)、子供(SRを測定するため)、教師(PIの認識と子供のSR戦略の使用に関して)によって回答されます。 すべての測定は、評価の3つの時点で回答されます。
統計分析計画 記述的分析は、社会人口統計学的データの処理においてサンプルを特徴づけるために使用されます。
研究者は、各参加親の行動に違いがある可能性があると予想しています。 したがって、分析戦略は個人中心アプローチに焦点を当てます。すなわち、研究者は、各実験条件(EGおよびACG)における参加者の関与のクラスターを考慮して、介入プログラムの影響を評価します。 標準化された変数に対する階層的クラスタリングを使用してクラスター数を決定し、その後k-means法を使用してクラスターの適合を洗練させます。 介入効果は、時間(事前、事後、FUP)を被験者内要因とし、群(EGおよびACG)とクラスターを被験者間要因とする混合計画ANOVAを用いて検討され、時間×群の交互作用に焦点を当て、時間×群×クラスターの交互作用を探索します。
その後、PCGにおいて時間経過に伴う自然な変化があるかどうかを確認するための分析が行われます。 このために、時間(事前、事後、FUP)を被験者内要因とする混合法ANOVAを実施し、PCGにおける時間経過に伴う変化を検討します。 すべての分析は、IBM SPSS Statisticsソフトウェアを使用して行われます。
予想される結果 個人中心分析の後、EGおよびACG内で、介入プログラムへの関与レベルとPIの認識に応じて、親の異なるプロファイルが現れることが予想されます。
各EGおよびACGプロファイルにおける時間経過(事前 - 事後)の被験者内分析では、PIと子供のSRの増加が予想されます。 見つかった差異は、各EGおよびACGプロファイルにおいて統計的に有意であると予想されます。 FUPでは、PIと子供のSRで見つかった差異がEGプロファイルでは安定して維持され、ACGプロファイルではわずかに減少する(事後 - FUP)ことが予想されます。
被験者間分析では、PIと子供のSRに関して類似したEGとACGプロファイルを比較すると、EGプロファイルは時間経過に伴い(事前 - 事後)より大きな増加を示すと予想されます。 FUPでは、EGプロファイルではPIと子供のSRの結果が安定して維持され、ACGプロファイルではこれらがわずかに減少する(事後 - FUP)ことが予想されます。 これらの差異は統計的に有意であると予想されます。
副次的アウトカムとして、研究者は教師のPIと子供のSRに関する認識を得ます。 第一に、教師の認識は、各EGおよびACGプロファイルにおいて時間経過(事前 - 事後)に伴い増加すると予想されます。 見つかった差異は統計的に有意であると予想されます。 FUPでは、教師の認識の差異がEGプロファイルでは安定して維持され、ACGプロファイルではわずかに減少する(事後 - FUP)ことが予想されます。 EGおよびACGプロファイルにおける教師のPIと子供のSRに関する認識を比較すると、EGプロファイルにおいて教師の認識がより大きく増加する(事前 - 事後)ことが予想されます。 FUPでは、教師の認識の差異がEGプロファイルでは安定して維持され、ACGプロファイルではわずかに減少する(事後 - FUP)ことが予想されます。 これらの差異は統計的に有意であると予想されます。
PCGにおける自然な変化に関しては、時間経過(事前、事後、FUP)に伴い、PI、子供のSR、および教師のPIと子供のSRに関する認識に有意な差異はないと予想されます。
倫理的配慮 研究チームは、このプロジェクトが商業的または財政的利益相反なしに実施されることを宣言します。 参加者はボランティアであり、誰も参加に対して報酬や報奨を受け取らず、この研究に関連する費用は発生しません。 健康または教育に関連する特定の支援ニーズを持つ参加者には、研究者が提携している団体によって提供される代替案が提供されます。
評価プロトコルは、研究チーム以外の誰も参照することはできません。 参加者のプライバシーと匿名性を確保するために、研究者は仮名化システムを利用し、個人データを、追加情報(例:復号キー)が提供されない限り個人と結びつけることができないデータセットに変換します。 これらのデータは複数の場所に保管され、主要研究者のみが完全なデータセットにアクセスでき、それは研究目的のみに使用されます。 最後に、個人データの保存、処理、保護に関するすべての手順は、一般データ保護規則(GDPR)2016/679のポリシーに準拠します。例えば、すべての質問票は研究終了後5年で破棄されます。 最後に、公平なアクセスを確保し、すべての参加者に利益を保証するために、ACGおよびPCGグループの参加者は最終評価完了後、ルピスプログラムへの参加を招待されます。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Braga District
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Braga、Braga District、ポルトガル、4710-057
- University of Minho - Campus de Gualtar
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
参加基準:
- 小学校1年生および2年生の児童の保護者で、インフォームド・コンセント書を提出した方;
- カメラとスピーカーを備えたスマートフォン/コンピュータにアクセスできる保護者;
- インターネットにアクセスできる保護者;
- 口頭での同意と保護者の同意がある児童;
- インフォームド・コンセントを提出した教師.
除外基準:
- インフォームド・コンセントを欠く保護者、児童、教師;
- インターネットやオンラインコンテンツにアクセスするための電子機器を持たない保護者.
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:防止
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- マスキング:独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:実験群 - プライベートFacebook®グループを通じた遠隔およびオンライン介入。
このグループは、遠隔およびオンライン形式で提供される自己調整戦略に関する8つのモジュールに参加します。これらは、親の関与を促進し、結果として子どもの自己調整を促進することを目的としています。
参加者は、小学校1年生と2年生の生徒の親になります。
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物語に基づく介入 - 各モジュールで取り上げる自己調整戦略(例:目標設定や助けを求めること)。 各モジュールには以下が含まれます:i)「三匹の子豚」の物語に組み込まれた自己調整戦略について議論するビデオ;ii)ビデオ内容に関連する3つのアクティビティ;iii)調整役として訓練を受けた教育心理学者による週1回の同期グループビデオ会議セッション。 |
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実験的:Active Control Group - At-distance and online intervention across a private Facebook® group
このグループは、保護者の関与を促進し、結果として子どもの自己調整能力を高めることを目的とした、遠隔・オンライン形式で提供される研究方法に関する8つのモジュールに参加します。
参加者は、小学校1年生と2年生の生徒の保護者となります。
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各モジュールには以下が含まれます:i) 研究方法を議論するビデオ;ii) ビデオ内容に関連する3つのアクティビティ;iii) 訓練を受けた教育心理学者が仲介役として参加する週次同期グループビデオ会議セッション。
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介入なし:受動的対照群
この保護者グループは介入の恩恵を受けず、評価の場面に反応します。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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親 - 社会人口統計学的アンケート
時間枠:ベースライン(介入前)
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これらの措置には、個人(例:性別、年齢、教育水準)およびその家族(例:子供の数)に関する質問が含まれます。
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ベースライン(介入前)
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親の役割構築:子どもの教育への関与
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3ヶ月後;ベースラインから19週間後)
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この測定は、親の子供の教育への関与に関する信念を評価し、2つの部分に分かれた16項目で構成されています:(i) 第1部(役割活動信念、子供の教育に関連して何が行われるべきかについての親の信念に関する10項目、例えば「私は宿題を手伝うことが自分の責任であると信じています」)。
親は、1(「非常に強く反対する」)から6(「非常に強く同意する」)までの6段階のリッカート様尺度で回答します。また、(ii) 第2部(学校に対する態度、学生時代の学校体験についての親の感情に関する6項目、例えば「私の学校体験は…でした」)。
親は、1(「悪い」)から6(「良い」)までの6段階のリッカート様尺度で回答します。
オリジナルのクロンバックのα係数はそれぞれ.80および.85でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3ヶ月後;ベースラインから19週間後)
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親が子供の学校での成功を支援するための自己効力感
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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この尺度は、7項目(例:「私は子どもが学ぶのを助けるための自分の努力について成功を感じている」)を通じて、子どもが学校で成功するのを助けるための親の自己効力感に対する認識を評価します。
親は、1(「まったく同意しない」)から6(「非常に強く同意する」)までの6段階のリッカート様尺度で回答します。
元の研究におけるクロンバックのα係数は.78でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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「子供からの具体的な参加への招待に対する親の認識」
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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この尺度(6項目)は、子どもの誘いに対する親の関与の認識を評価します(例:「私の子どもが、学校の特別行事に参加するよう私に頼んだ」)。
親は、これらの誘いの頻度を、1(「まったくない」)から6(「毎日」)までの6段階のリッカート尺度で示します。
原研究におけるクロンバックのアルファ係数は.78でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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教師からの具体的な参加への招待に対する保護者の認識
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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この尺度(6項目)は、保護者が子供の教師からの招待に対する自身の関与の認識を評価します(例:「私の子供の教師は、学校の特別イベントに参加するよう私に依頼しました」)。
保護者は、これらの招待の頻度を、1(「一度もない」)から6(「毎日」)までの6段階のリッカート様尺度で示します。
原研究におけるクロンバックのアルファ係数は.81でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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親の認識された生活状況
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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この尺度(15項目)は、保護者の子供の教育への関与に対する制約(例:時間とエネルギー、知識とスキル)の認識を評価します。
保護者は、時間とエネルギーに関する6つのステートメント(例:「私は子供と学校の一日について効果的にコミュニケーションをとる十分な時間とエネルギーを持っています」)と、知識とスキルに関する9つのステートメント(例:「私は子供の宿題の科目について十分に知っており、彼または彼女を助けることができます」)に対して、1(「非常に強く反対する」)から6(「非常に強く同意する」)までの6段階のリッカート尺度で回答します。
元の研究におけるクロンバックのアルファ係数は、それぞれ.84および.83でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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保護者関与メカニズムの測定
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入後3ヶ月;ベースラインから19週間後)
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この尺度(51項目)は、親の関与戦略と「メカニズム」を評価します。
親は、6段階のリッカート様尺度で、1(「全く当てはまらない」)から6(「完全に当てはまる」)で回答します。回答項目は以下の通りです:(i) 励ましに関する13項目(例:「私たちはこの子が新しいことを学べると信じるよう励まします」)、(ii) モデリングに関する10項目(例:「私たちはこの子に、新しいことを学ぶのが好きだと示します」)、(iii) 強化に関する13項目(例:「私たちはこの子が新しいことを学びたいと思っている時、それを喜んでいると示します」)、(iv) 指示に関する15項目(例:「私たちはこの子に、学校の課題を行う際に自分のペースで進めるよう教えます」)。
元の研究における4つの次元のクロンバックのα係数は、それぞれ.91、.88、.90、.93でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入後3ヶ月;ベースラインから19週間後)
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モジュール評価 - プラットフォームでのエンゲージメント
時間枠:5週間の介入期間中、ベースライン(介入前)から介入直後(6週目)まで
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親のオンラインプラットフォームでのやり取りは、プログラムへの親の関与の観察指標として収集されます。
観察指標には、Edpuzzle®ビデオの内容に対する参加者の回答、Facebook®投稿へのコメント、およびZoom®での参加セッション数が含まれます。
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5週間の介入期間中、ベースライン(介入前)から介入直後(6週目)まで
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シェイプ・スクール
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3ヶ月後;ベースラインから19週間後)
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子どものSR戦略を評価するために、研究者は実行機能の神経心理学的検査を実施します。
Shape Schoolは、さまざまな色(赤、青、黄色)の異なる幾何学的形状(正方形と円)を特徴とする漫画を含む絵本形式をとっています。
この検査は、4つの実験条件(対照、抑制、切り替え、両方)から構成されます。
各条件について、正しく識別された刺激の数と反応時間が記録され、効率値は各条件の反応時間で正しい刺激の数を割って計算されます(効率 = 正解数/総時間)。
Escola de Formasの内的整合性の値は、条件B(α = .89)、
条件C(α = .71)、
および条件D(α = .71)で適切な結果を示しています。
2つの項目を除いて、子どもたちの回答は条件A(α = 1)で正解でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3ヶ月後;ベースラインから19週間後)
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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教師 - 社会人口統計学的測定
時間枠:ベースライン(介入前)
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教師は、性別、年齢、学歴、経験年数などの社会人口統計学的データに関する簡単な質問に答えることから始めます。
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ベースライン(介入前)
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学習自己調整プロセスのインベントリー
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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児童の自己調整戦略の使用に関する教師の認識を調査するために、研究者は学習自己調整プロセス目録(IPAA)を適応します。
したがって、教師はSRプロセスの3つの段階に基づいて適応された9項目に回答する必要があります:(i)計画に関する3項目;(ii)実行に関する3項目;(iii)評価に関する3項目。
教師は、生徒におけるこれらのパラメータの観察頻度に基づき、5段階のリッカート様尺度(1(「決してない」)から5(「常にある」))で適応項目を評価します。
元の研究におけるサブスケールの信頼性は、それぞれα = .84、α = .77、α = .85です。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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学校ベースのエンゲージメント
時間枠:ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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教師のPIに対する認識に関する情報を収集するために、教師は学校ベースの関与調査(Yamamoto et al., 2016)の改訂版を完了します。
したがって、教師は、6段階のリッカート様尺度(1「全くない」から6「常にある」)を用いて、5つの項目(例:「保護者(父親および/または母親)が教室を訪問した」)で、保護者が子どもの学校活動にどのくらい頻繁に参加しているかについての認識を評価します。
元の研究のクロンバックのアルファ係数は.82でした。
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ベースライン(介入前);介入直後(ベースラインから6週間後);フォローアップ(介入から3か月後;ベースラインから19週間後)
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Sandra Mesquita, MSc、Psychology Research Center, School of Psychology, University of Minho, Braga, Portugal
- スタディチェア:Armanda Pereira, PhD、Centre for Trandisciplinary Development Studies, University of Trás-os-Montes and Alto Douro, Vila Real, Portugal.
- スタディチェア:Pedro Rosário, PhD、Psychology Research Center, School of Psychology, University of Minho, Braga, Portugal
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- CEICSH 037/2022
- 2021.07428.BD (その他の助成金/資金番号:FCT (Foundation for Science and Technology))
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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