41.1記述的調査とは？
記述的調査は、定量的または定性的の定義にうまく適合しません。研究方法論ですが、代わりに、同じ研究内で両方の要素を利用できます。記述的調査という用語は、特定のトピックに適用されるリサーチクエスチョン、デザイン、およびデータ分析のタイプを指します。記述統計は何であるかを示し、推論統計は原因と結果を特定しようとします。
研究者が尋ねる質問の種類によって、目前のトピックの正確な評価を完了するために必要なアプローチの種類が最終的に決まります。主に「何であるか」を見つけることに関係する記述的研究は、以下の質問を調査するために適用されるかもしれません：教師は学校でコンピューターを使用することに好意的な態度を持っていますか？ 6年生の教室では、テクノロジーに関連するどのような活動が発生し、どのくらいの頻度で発生しますか？社会科学を教える際の技術革新に対する学校管理者の反応はどうでしたか？過去10年間で、高校のコンピューティングコースはどのように変化しましたか？新しいマルチメディア教科書は、印刷ベースの教科書と比べてどうですか？学校でのChannelOneの使用についてはどのように決定されていますか。また、Channel Oneを使用することを選択した学校では、Channel Oneはどのように実装されていますか？学校でコンピューター機器へのアクセスを提供するための最良の方法は何ですか？インストラクショナルデザイナーは、ソフトウェアを学生にとってより魅力的なものにするために、ソフトウェア設計をどのように改善する必要がありますか？特殊教育の教師は、支援技術にどの程度精通していますか？マルチメディアコンピュータの経験と問題解決スキルには関係がありますか？動機付けの価値と学業成績の観点から、特定の衛星配信スペイン語コースはどの程度成功していますか？教師は実際に彼らが知覚する方法でテクノロジーを実装していますか？ AECT gopherサーバーを使用している人は何人いますか？
記述的調査は、定量的または定性的のいずれかになります。これには、テストのスコアやマルチメディアプログラムの特定の機能の使用を選択した回数など、連続体に沿って数値形式で集計できる定量的情報のコレクションが含まれる場合や、情報のカテゴリを説明する場合があります。グループの状況でテクノロジーを使用する場合の性別や相互作用のパターンなど。記述的調査では、イベントを説明するデータを収集し、データ収集を整理、集計、描写、説明します（Glass & Hopkins、1984）。読者がデータの分布を理解するのを助けるために、グラフやチャートなどの視覚的な補助を使用することがよくあります。人間の心は大量の生データの完全なインポートを抽出できないため、記述統計はデータを管理可能な形式に縮小する上で非常に重要です。少数のケースの詳細で説明的な説明が含まれる場合、調査では、分析中に出現するパターンにデータを整理するためのツールとして説明を使用します。これらのパターンは、精神が定性的研究とその意味を理解するのに役立ちます。
ほとんどの定量的研究は、イベントを説明する研究と、推論または因果関係を発見することを目的とした研究の2つの領域に分類されます。記述的研究は「何であるか」を見つけることを目的としているため、記述的データを収集するために観察および調査方法が頻繁に使用されます（Borg & Gall、1989）。このタイプの研究は、学校でのマルチメディア使用の現状や、コンピューターでのグループワークに起因する活動のパターンを説明している可能性があります。この例は、Cochenour、Hakes、and Neal（1994）による、教育および民間部門での圧縮ビデオアプリケーションの傾向に関する研究です。
記述的研究では、中央値の測定値などの要約データが報告されます。平均、中央値、最頻値、平均からの逸脱、変動、パーセンテージ、変数間の相関などの傾向。調査研究には通常、そのタイプの測定が含まれますが、推論を引き出すために記述統計を超えることがよくあります。たとえば、を参照してください。署名者（1991）のコンピューター支援教育とリスクのある学生の調査、またはノーラン、マッキノン、ソラー（1992）の学校のコンピューターへの公平なアクセスの達成に関する研究。現象の厚くて豊富な説明は、定性からも明らかになります。研究、事例研究、観察研究、インタビュー、ポートフォリオ評価。ロビンソン（1994）の教室でのテレビニュース番組の事例研究とリー（1994）の学校再編に関する価値の特定に関する事例研究はeです。ケーススタディの優れた例。
記述的調査は、使用される変数の数が独特です。他のタイプの調査と同様に、記述的調査には分析のために複数の変数を含めることができますが、他の方法とは異なり、必要な変数は1つだけです（Borg & Gall、1989）。たとえば、記述的研究では、ピアソンの製品モーメント相関、回帰、または重回帰分析などのテストを使用して、複数の変数間の相関を分析する方法を採用する場合があります。この良い例は、効果に関するKnupfer and Hayes（1994）の研究です。現在の出来事の知識に関するチャンネル1放送の、マスメディアの有効性に関するマナエフ（1991）の研究、ラジオ番組の属性とそれのリスナー、オーリーとネルソンへのアピールとの関係のマッケナ（1993）の研究「ハイパーメディア環境との学習者の相互作用の（1994）調査、および記憶と決定プロセスのシャピロ」（1991）の研究。
一方、記述的研究は単にパーセンテージの要約を報告するかもしれません単一の変数で。この例は、Anglin and Towers（1992）による選択されたインストラクショナルデザインおよびテクノロジージャーナルの参照引用の集計です。広告とチャンネル1を取り巻く論争のバリー（1994）の調査、教育におけるメディアの国際的利用に関するルー、モーラン、レルクロラーン、リー、ダイク（1993）の調査（1993）。およびPettersson、Metallinos、Muffoletto、Shaw、およびTakakuwaの（1993）による、さまざまな国の地理教育における言語視覚情報の使用の分析。
記述統計は、データ収集および分析手法を利用します。中心傾向、変動、および相関の測定に関するレポートを生成します。その特徴的な要約と相関統計の組み合わせ、および特定のタイプの調査質問、方法、および結果に焦点を当てることが、記述統計を他の調査タイプと区別するものです。
調査の3つの主な目的は、調査結果の説明、説明、検証です。説明は、創造的な調査の後に明らかになり、調査結果を説明に合わせるために整理し、テストまたは検証するのに役立ちます。それらの説明（Krathwohl、1993）多くの調査研究は、それらの形態、構造、活動、経時変化、oとの関係などの自然または人工の現象の説明を求めています。その他の現象など。説明は、他の方法では気付かない、あるいは遭遇することさえないかもしれない知識を明らかにすることがよくあります。いくつかの重要な科学的発見と、私たちの一般的な経験以外の出来事に関する人類学的情報は、そのような説明をすることから生じました。たとえば、天文学者は望遠鏡を使用して宇宙のさまざまな部分の説明を作成し、人類学者は私たちとは異なる社会的に非定型の状況や文化のライフイベントを説明し、教育研究者はテクノロジーの実装に関する教室内の活動を説明します。このプロセスにより、星や恒星のイベントが発見されたり、価値体系や他の文化の実践に関する新しい知識が得られたり、学校内に新しいテクノロジーが実装されたときの教室生活の現実さえも明らかになることがあります。
教育研究者は、観察、調査、およびインタビューの手法を使用して、コンピューターベースの活動中のグループのダイナミクスに関するデータを収集する場合があります。これらのデータは、コンピューターを実装したり、教育戦略を改善したりするための特定の戦略を推奨するために使用できます。共同グループの役割に関する2つの優れた研究が、Webb（1982）とRysavy and Sales（1991）によって実施されました。 Noreen Webbの画期的な調査では、記述的調査手法を使用して、教室内で作業する共同グループを調査しました。RysavyandSalesは、コンピュータで作業するためのグループコラボレーションの役割を調査するために、記述的アプローチも適用しています。RysavyandSalesアプローチでは、
記述的研究は教育研究において重要な役割を果たしています。それらは学校で何が起こっているかについての私たちの知識を大幅に増やしました。重要なもののいくつかは、教室での調査で明らかになりました。教育の本は、このタイプの研究を報告しています：フィリップ・ジャクソンによる教室での生活;サラ・ローレンス・ライトフットによる良い高校;教師と機械：1920年以来の教室での技術の使用、ラリー・キューバンによる;学校と呼ばれる場所John Goodlad; Visual Literacy：A Spectrum of Learning、by DM Moore and Dwyer; Computers in Education：Social、Political、and Historical Perspectives、by Muffoletto and Knupfer;と現代のアメリカの遠隔教育の問題、M。G。ムーア著。
ヘンリーJ.米国中の学校へのコンピューターの実装に関するBecker（1986）の一連の調査レポート、および教師の意見とコンピューターの使用パターンに関するNancy Nelson Knupfer（1988）のレポートも、部分的に次の領域に収まっています。記述的調査。どちらの調査も、データのカテゴリを説明し、統計分析を使用して特定の変数間の相関関係を調べます。また、どちらも記述的調査の範囲を超えて、調査の質問に適した統計手順をさらに実行するため、コンピューティングの実装についてさらに推奨することができます。草の根の変化と学校内の公平な慣行をサポートする方法でのテクノロジー。最後に、Knupferの研究は、教育コンピューティングに関与する教育設計者に提案をもたらすために、分析と結論を拡張しました。
41.1.1自然記述的研究の概要
研究の記述的機能は、測定と観察のための計装（Borg & Gall、1989）。研究者は、結果として得られる測定が正確で信頼性が高く、一般化できるように、そのような機器を完成させるために何年も働く可能性があります。電子顕微鏡、さまざまな目的のための標準化されたテスト、米国の国勢調査、コンピューターの使用に関するMichael Simonsonのアンケート、徹底的に検証されたアンケートのスコアなどの機器は、貴重な記述データを生成する機器の例です。機器が開発されると、これらは、研究者が関心を持つ現象を説明するために使用できます。
いくつかの記述的研究の目的は、政策立案者や教育者が関心を持つ教育の側面に関する統計情報を作成することです。国立教育センター統計はこの種の研究を専門としています。その調査結果の多くは、教育統計のダイジェストと呼ばれる年次ボリュームで公開されています。センターは、教育進捗状況の全国評価（NAEP）も管理しており、国の若者がさまざまな分野でどれだけうまくやっているか。典型的なNAEPの出版物は、過去20年間の中学生と高校生の読書成績に関する説明情報を提供する読書成績表です。
より大規模な国際教育到達度評価学会は、教育到達度評価学会（IEA）は、米国を含む多くの異なる国の学生の学業成績レベルを比較する主要な記述的研究を行ってきました（Borg & Gall、1989）。米国内では、教育における技術に関する政策に影響を与える技術評価局によって、膨大な量の情報が継続的に収集されています。遠隔教育のテクノロジーの可能性についてのガイダンスを提供する方法として、そのオフィスは、遠隔教育とその可能性の説明を提供する「Linking for Learning：A New CourseforEducation」という本を出版しました。
定量的研究（40.1.2を参照）と定性的研究の価値について研究者の間で継続的な議論があり、特定の発言は、従来の実験的で定量的なデザインよりも純粋ではないとして記述的研究を対象としています。若い研究者が教育工学研究開発やこの分野の他の権威あるジャーナルに掲載されるためには、定量的研究を行わなければならないという噂がたくさんあります。一方のキャンプは、教育研究への科学的アプローチの利点を主張し、したがって実験的で定量的なアプローチを好み、もう一方のキャンプは、教育研究の質問のユニークな人間的側面を認識する必要性を主張し、したがって定性的研究方法論を使用することを好みます。記述的研究は定量的および定性的方法論の両方にまたがるため、必要に応じてイベントを多かれ少なかれ詳細に記述し、さまざまな研究手法のさまざまな要素に焦点を当て、定量的統計を使用して情報を意味のある方法で整理することができます。この章内の引用は、記述的研究が確かに一流のジャーナルに掲載できるという十分な証拠を提供します。
記述的研究は、重要な推奨事項につながる豊富なデータを生み出すことができます。たとえば、Galloway（1992）は、記述データに基づいてコンピュータのアナロジーで教えるための推奨事項に基づいており、Wehrs（1992）は、アカデミックアドバイスをサポートするエキスパートシステムの使用について合理的な結論を導き出します。一方、記述的研究は、その目的と限界を理解していない人々によって誤用される可能性があります。たとえば、使用された統計の範囲を超えているため、原因と結果を示す結論を導き出すことはできません。
Borg and Gall（1989）は、教育研究の結果を、説明、予測、改善、説明の4つのカテゴリに分類しています。彼らは、記述的研究は、政策立案者や教育者にとって興味深い自然または人工の教育現象を説明していると言います。教育現象の予測は、特定の生徒が危険にさらされているかどうか、教師がさまざまな手法を使用して生徒に指示する必要があるかどうかを判断しようとします。改善に関する研究では、特定の手法が生徒の学習を改善するのに役立つかどうか、特定の介入が因果比較、相関、実験の方法を適用することで生徒の学習を改善できるかどうかを尋ねます。説明の最後のカテゴリーは、研究が一連の現象を説明することができ、それが現象を高いレベルの確実性と正確さで記述、予測、および制御する能力につながることを前提としています。これは通常、理論の形をとります。
記述的調査のためのデータを収集する方法は、目前の調査の質問に応じて、単独で、またはさまざまな組み合わせで使用できます。記述的研究では、準実験的研究デザインが必要になることがよくあります（Campbell & Stanley、1963）。記述的調査の領域内の質問に適用される一般的なデータ収集方法には、調査、インタビュー、観察、ポートフォリオなどがあります。