【生徒の問題行動の教師バーンアウトに及ぼす影響は中程度から強度】A multivariate meta-analysis of student misbehavior and teacher burnout

概要

生徒の不正行為 (misbehavior) と教師のバーンアウトの3側面 (感情的疲労、離人感、個人的な達成度) との関係を調査するため、多変量メタ分析を実施した
合計21の独立サンプル、合計63効果量を分析対象とした
その結果、生徒のmisbehaviorが教師のバーンアウトの3側面と強く関係していることが明らかになった
最大の影響は生徒のmisbehaviorと教師の感情的疲労、次に離人症、そして個人的な達成度であった
モデレーター分析により、学年レベル、教師の年齢、国、女性教師の割合、出版年のそれぞれが効果間のばらつきを説明していることが示された

問題と目的

• USAでは、新人教師の半分が5年以内に退職する (Lambert & McCarthy, 2006)

• そのうち1/4は、生徒のmisbehaviorが理由だとされている (Ingersoll, 2003)

• 多くの対人関係職種は、クライエントにネガティブな感情を抱いている (Maslach,1976)

生徒の Misbehavior

• 指導・学習プロセスを阻害する行動

• スキップ、授業への遅刻、指導の妨害 (順番を間違えて話す、悪口を言う、許可なく席を立つ)、教師への暴言や無礼、従わない (指示に従わない)、任務外の行動、いじめ、嫌がらせ、ギャング活動

• この種の行為は、国立教育統計センターの犯罪と安全に関する学校調査 (NCES SSOCS) の懲戒問題のカテゴリーに分類され、武器や麻薬の所持のような犯罪行為、強姦、窃盗、武器の有無にかかわらない物理的な攻撃などのより犯罪的で暴力的な行為とは区別される

生徒の Misbehaviorと教師のバーンアウト

• 教師は、生徒のmisbehaviorに多くの時間を費やし (Beaman, Reynolds & Stephenson, 2011)

• 1/3の教師が生徒のmisbehaviorが授業の妨げになると回答し (Robers et al., 2012)

• McCormick & Barnett (2011) によれば生徒のmisbehaviorは最も顕著なストレッサーである

方法

• Multivariate Meta-Analysis (Becker, 2000)

• withinモデルとbetweenモデルの2ステップにより推定する

• 分権のセレクションはかなりオーソドックスなので割愛したので関心のあるものは原著を読まれたい

パブリケーションバイアス

• funnel plot asymmetry testとして、Egger's regression test Egger et al., 1997) を行った

• その結果、各バーンアウトの下位要素について非対称性を認めなかった

結果

対象文献一覧

バーンアウト下位要素とmisbehaviorの効果量分布

教師バーンアウトと生徒Misbehaviorの関連

教師バーンアウトと生徒Misbehaviorは中程度から大きな関連

• 情緒的消耗 .44 (95%CI=.37-.50,p<.001)

• 離人症 .36 (95%CI = .28-.44, p<.001)

• 個人的達成 -.31 (95%CI = -.38--.24, p<.001)

モデレータ分析

①パブリケーションタイプ

影響なし

②学年

学年が高いほうが教師バーンアウトと生徒misbehaviorの関連が強い

③misbehaviorの測定項目数

影響なし

④研究された国

米国がやや高いが研究間の異質性はみあたらない

⑤出版年

新しい研究ほど教師バーンアウトと生徒misbehaviorの関連が小さい

⑥教師の年齢

年配になるほど教師バーンアウトと生徒misbehaviorの関連が小さい

⑦女性教師の割合

女性教師の割合が多いほど教師バーンアウトと生徒misbehaviorの関連が大きい

補足：分析方法をよく調べる

• ES(ij)は相関係数/信頼性係数

• Variance for each ES(ij)はr(ij)の分散/信頼性係数

• ESの共分散 Cov(r(ist),r(iuv))は母集団の当該研究の母相関により規定

between study analysis はmvmetaとmetaforパッケージにしたがい結果を求めたとしか記載がない
少なくともメタ分析によるモデレータアナリシスの手順といえる

文献

1. Aloe, A. M., Shisler, S. M., Norris, B. D., Nickerson, A. B., & Rinker, T. W. (2014). A multivariate meta-analysis of student misbehavior and teacher burnout. Educational research review, 12, 30-44.

2. Becker, B. J. (2000). Multivariate meta-analysis. In H. E. A. Tinsley & S. D. Brown (Eds.). Handbook of applied multivariate statistics and mathematical modeling (pp. 499–525). Academic Press.

3. Egger, M., Smith, G. D., Schneider, M., & Minder, C. (1997). Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. Bmj, 315(7109), 629-634.

4. Ingersoll, R. (2003). Is there really a teacher shortage? Philadelphia, PA: University of Pennsylvania, Consortium for Policy Research in Education.

5. Lambert, R., O’Donnell, M., Kusherman, J., & McCarthy, C. J. (2006). Teacher stress and classroom structural characteristics in preschool settings. Understanding teacher stress in an age of accountability, 111, 105-120.

6. Maslach, C. (1976). Burned out. Human Behavior, 5, 16–22.

7. McCormick, J., & Barnett, K. (2011). Teachers' attributions for stress and their relationships with burnout. International journal of educational management, 25(3), 278-293.

8. Reynolds, K., Stephenson, J., & Beaman, R. (2011). Teacher perceptions of non-compliance in rural primary schools in New South Wales. Education in Rural Australia, 21(2), 105-124.

9. Robers, S., Zhang, J., Truman, J., & Snyder, T. D. (2012). Indicators of school crime and safety: 2011 (NCES 2012-002/NCJ 236021). National Center for Education Statistics, U.S. Department of Education, and Bureau of Justice Statistics, Office of Justice Programs, U.S. Department of Justice. Washington, DC.