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１　どのように研究課題を設定するのか

■    研究課題の種類(pp.62-64)

・      探索型と検証型の2種類

■    研究課題選択の判断基準(pp.64)

・      関連する分野の先行研究がどの程度蓄積されているか否か

十分されている場合    ：検証型（明確な仮説や予測を立てることができる）

あまりされていない場合：探索型（当該分野での位置づけを明確にする意識が必要）

■    研究課題の目的と成果を一致させる(pp.65)

・      研究目的が仮説検証なのか、現象理解・仮説生成なのかを常に意識し、成果を一致させる

■    研究課題のレベル(pp.66-67)

■    研究課題の精緻化(pp.68-70)

・      良い研究課題には、PECO(PICO)の4つが含まれている

(1)   研究対象者（参加者）（participant）   → 研究結果の適用範囲

(2)   要因・介入（exposure/intervention） → 研究分野内での位置付け

(3)   比較対象（comparison）             → 目的に応じた効果の有無の判断

(4)   成果・結果（outcome）              → 何におけるどのような効果か

２　データ収集法にはどのようなものがあるのか？

■    研究デザインとデータの収集方法(pp.71-74)

３　どのようなデータのタイプがあるのか

■    データの種類(pp.75-76)

・      質的データ：観察記録やインタビューの文字起こしなど、数値化を伴わない（言語）データ

→ 得られたデータの内容面に焦点をあてることに適している

・      量的データ：調査対象を数値によって表したデータ

→ 得られたデータの全体の傾向を把握することに適している

■    データ収集の種類(pp.76-84)

(1) 観察によるデータ収集

(2) 聞き取りによるデータ収集

(3) テストによるデータ収集

・      留意点

　測定したい能力の構成概念を明確化し、課題や評価方法が適切かどうかを検討する

　内容・所要時間等に関して、十分か否か、予備（事前）テストを極力行い、確認する

4 データの分析・解釈にはどのような方法があるのか

■    質的アプローチ(pp.84-85)

・      与えられたデータについて、数値を伴わずに分析する方法

・      対象は、特定の学習者や現象　＝　合目的的抽出（purposive sampling）

・      研究者の主観的な（独自の）視点に基づくデータの収集・分析・解釈を積極的に活用

■    量的アプローチ(pp.85-87)

・      数量化されたデータを分析する方法

・      記述統計により手元のデータを要約し、推測統計により母集団への一般化を図る

・      無作為抽出によるサンプリング

※    両アプローチを組み合わせて設定された研究課題に答える混合研究法（mixed methods）もある

片方だけではたどり着けない発見を示すことができるかもしれない