Ehime University Institutional Repository

高橋, 基泰

Takahashi, Motoyasu

English

English wills in their historical context, 1383-1800

藤田, 勝久

Japanese

Zhangjiashan Hanjian "Jingguan ling" and the bamboo, wooden Tablets of the Han tombs

坂根, 照文

認知と情動
　　　　　色命名に及ぼす語意の効果
坂根　照　文
はじめに
　風光明媚な風景を目にして，不快な感1情がひき起こされることは極めて少な
いが，銃やナイフのような武器の場合はそうとも限らない。課題を遂行できな
ければ不快な状態がひき起こされる場合が多い。爽やかな秋空を目にして爽快
な気分がひき起こされるし，美しい音楽を耳にすれば穏やかな感情がひき起こ
される。このように感情は内的，あるいは外的な様々の要因によってひき起こ
されるが，ひき起こされた感情のうち，急激に生起し，短時間で終結する反応
振幅の大きい一過性の感1青状態また感情体験（今田，1999）を情動（emotion）
といい，怒りや恐怖感がその典型である。これに対し，気分とは，「憂諺な気
分」，「今日は気分が悪い」，「楽しい・幸せな気分」，「今日は気分が良い」のよ
うに（投石，！999），かなりの時間，時には何日間も持続する点で，情動とは
区別される。
　怒りのあまり合理的な行動ができない，あるいは恐怖に身がすくむなど，ひ
き起こされた情動がヒトの認知，つまり情報処理過程に影響を及ぼすことは広
く知られている。日常頻繁に見聞する事態とは異なり，怒りや恐怖感はヒトの
情報処理に対し，負の妨害効果を常に及ぼす訳ではない。一例をあげよう。人
込みでの顔効果（face－in－the－crowd　effect）と呼ばれる現象がある（Hansen＆
Hansen，1988）。多くの同じ顔の表情の中に，他とは異なる表情の顔を検出す
21
坂　　根　　照　　文
る時，喜怒哀楽を示さない中立の表情や，怒りの表情の中に幸せな表情を検出
するよりも，中立の表情や幸せの表情の中での怒りの表情が最も早く検出され
た。顔写真を用いた上記の研究だけでなく，両端が上がっているか下がってい
るかの眉，および上向きの弧，下向きの弧あるいは水平の線分で口を描くこと
により表情を表した線描画を用いても，この事実が確認された（Fox　et　aL，
2000；6hman　et　al．，2001）。人込みでの顔効果は正面を向いた顔では確認され
ているが，別の対象に怒りを向けていると考えられる横顔では，この効果は確
認されなかった（石川，2003）。
　言葉の意味もまたヒトに様々の感晴をひき起こす。視覚提示された言葉の提
示色を命名する時，好ましい形容詞よりも好ましくない形容詞の提示色の命名
に長い時間を要した。また事後のテストにおいて，好ましくない形容詞は好ま
しい形容詞よりも，記憶成績が良かった（Pratto＆John，1991）。
　このように，感情，あるいは情動はヒトの情報処理過程に様々の影響を及ぼ
している。本研究は，提示された言葉の提示色を命名する時，前もって提示さ
れた映像，および解決不可能な課題を遂行させられたことによってひき起こさ
れた情動と言葉の意味の両者がいかなる効果を及ぼすかを検討した。
方 法
被験者被験者は愛媛大学の男子学生9名と女子学生19名，計28名であっ
た。被験者は，裸眼視力，あるいは矯正視力で0．7以上であり，色覚は正常で
あった。被験者を，次に述べる4条件に7名ずつ無作為に割り振った。
実験計画　2×2×3の要因配置計画であった。第1の要因は被験者が第1段
階で観察する映像の内容の違いであり，被験者間変数であった。第2の要因は，
第2段階で被験者に課したアナグラム課題によって被験者にひき起こされるフ
ラストレーションの高低の違いであり，被験者間変数であった。第3の要因は
第3段階での色命名課題における刺激語の種類の違いであり，攻撃語，逃避語，
統制語の3条件を設けた。これは被験者内変数であった。
一22一
認知と情動　　色命名に及ぼす語意の効果
手続き　実験は連続する3段階から成っていた。
　第1段階一回忌観察
　15種類のナイフの映像，あるいは15種類の風光明媚な風景の映像が，パー
ソナルコンピュータ画面に1つの映像につき10秒間提示された。被験者は次々
に提示される映像を観察し，それを記憶する必要はないと教示された。
　第2段階一アナグラム
　パーソナルコンピュータ画面中央部に提示された平仮名文字列を意味のある
言葉に並べ替え，口頭で答えるアナグラム課題を被験者におこなわせた。
　低フラストレーション条件の被験者には，4文字の普通名詞の仮名を無作為
に並べ替えた文字列のアナグラム課題をおこなわせた。各文字列は3．5秒問提
示され，「 甯ｱ者は口頭で回答した。3分間の課題終了後，正答数を告知すると
ともに，実際の成績とは無関係に，「あなたの成績は参加者の平均値より高い」
と教示した。
　高フラストレーション条件の被験者には，8文字の仮名を漢字4文字熟語に
並べ替える課題をおこなわせた。各文字列は15．0秒聞提示された。提示され
た12の文字列の半数は正答がない文字列であった。3分間の課題終了後，正
答数を告知するとともに，実際の成績とは無関係に，「あなたの成績は参加者
の平均値より低い」と教示した。
　第3段階一色命名課題
　AVタキストスコープ画面の中央部に提示された2文字漢字の刺激語の提示
色を口頭で命名させた。図1にその一部を示したとおり，凝視点（＊）が，AV
タキストスコープ（岩通アイセッターS　一701　C＞画面の中央部に500皿秒間提
示され，500m秒間のブランクの後，赤，青，緑，黄色，白のどれかの色で刺
激語が提示された。提示された刺激語の色を，被験者に出来るだけ早くかつ正
確に口頭で命名させた。命名反応はボイスキーによって検：出され，刺激語が提
一23一
500m秒間＊
母
500m秒間
昌
「あか」突撃
3秒間
母
［
▽
「きいろ」出ロ
3秒間
号
「みどり」
昌
用意
」
図1　刺激提示の流れ
文照根坂
示されてから命名反応発声までの時間を1m秒
単位で測定した。命名反応により刺激語の提示
を終え，3秒間の刺激間隔時間をおいて，次の
刺激語が提示された。
　表1に示すとおり，刺激語は，「突撃」，「破
壊」のように攻撃に関連のある攻撃語を15語，
「退却」，「逃走」のように逃避に関連のある逃
避語を15語，攻撃とも逃避とも関連がない統
制語を15語，計45語用意した。45語の刺激
語の提示色は赤，青，緑，黄色，白の5種類の
どれかであり，計225項目用意した。
　225項目は，攻撃語，逃避語，統制語がそれ
ぞれ25語の75語から成る3ブロックに分けら
れ，各ブロック問に約2分間の休憩時間をおい
て，課題をおこなわせた。
表1　色命名課題での刺激語一覧
攻撃語　 統制語　 逃避語
却
走
棄
避
走
滅
避
難
口
亡
脱
動
念
却
退
退
逃
放
回
脱
消
逃
避
出
逃
離
移
断
退
撤
収
近
礎
業
素
識
意
果
間
介
像
画
環
案
察
吸
接
基
事
要
常
用
結
期
紹
想
絵
循
提
観
撃
撃
殺
息
壊
害
害
人
撃
撃
忍
打
問
力
滅
襲
攻
虐
窒
破
傷
危
殺
突
射
残
殴
拷
暴
破
一24一
認知と情動一色命名に及ぼす語意の効果
結 果
　色命名課題において，ボイスキーの不具合，及び誤反応の試行を除いた，全
試行の93．6％の反応時間を分析の対象にした。各条件ごとの平均反応時間と
標準偏差とを表2に示した。
　反応時間を逆数変換し，その値に分散分析をおこなった。その結果，第ユ段
階での映像の内容の違いの主効果はF（1，24？＜1．0でp＞．05，第2段階
でアナグラムによって引きおこされたフラストレーションの高低の主効果はF
（1，24？＜！．0でp＞．05，第3段階での色命名課題での刺激語の違いの主
効果はF（2，48？〈1．0でp＞．05であり，いずれも有意でなかった。
　交互作用については，第1段階での映像の内容の違いと刺激語の違いとの交
互作用がF（2，48？＝2．40であった。P＝O．　10でのF値がF（2，48）＝
2．4ヱであり，上記の交互作用にほぼ有意の傾向があるといえよう。風景を観
察したか，ナイフを観察したかの違いが，観察後に言葉の提示された色を命名
する時，言葉の意味の違いにより，命名に要する時間に違いを生じさせた。観
察映像の違いによる平均反応時間を図2に示した。
　上記以外の，映像の内容とフラストレーションとの交互作用はF（1，幻
＝1．17でp＞．05，フラストレーションと刺激語との交互作用はF（2，48？
＝！．18でp＞．05，3要因の交互作用はF（2，48）＜1．0でp＞．05であり，
いつれも有意でなかった。
　交互作用について単純主効果の検：定をおこなった。その結果，3種類の刺激
表2　色命名課題での平均反応時間（上段）と標準偏差（下段）
　高フラストレーション
攻撃語　　統制語　　逃避語
　低フラストレーション
攻撃語　　統制語　　逃避語
ナイフ　　638．9　　625．0　　630．4
　　　　75．　1　69．　9　74．　1
風景684．4　691．1　694．1
　　　　92．3　96．6　107．5
660．　9　654．　7　651．　9
98．3　83．6　86．4
631．7　640．1　631．0
68．　0　64．　9　69．　1
単位はm秒
一25一
　680
平660
捜640
露62・
間600
ミリ秒
坂　　根　　照　　文
。一一一’“’一一一一t’‘）一一S一一一一一一一D
A一．一．．．一
　　　　　一一一一一tAh一”””一．一一一””一一一一A
Cト風景
△…一・ナイフ
oL－A－A－L一一一i一一
　　攻撃語　　　　　　統制語　　　　　　逃避語
図2　観察映像の違いによる色命名課題での反応時間
語のいずれについても第1段階での映像の違いの効果は，すべてF（1，Z勿
〈！．0でp＞．05で有意でなく，映像の違いによる刺激語の違いの効果もすべ
てF（2，72）＜1．0でp＞．05で有意でなかった。
考 察
　穏やかな風景を眺めた後とは違い，ナイフを観察したことにより，提示され
た言葉のうち，逃避に関連する言葉，および攻撃や逃避と関連のない言葉の処
理がより早くおこなわれたことが示唆された。社会通念によれば，恐怖心を持っ
ていたのに言葉を正確に覚えているとは考えにくく（朝日新聞，2006），恐怖
感や怒りなどの情動は適切な情報処理を妨げると考えられているが，本研究の
結果は，それが真実ではないこどを示唆している。穏やかな風景を眺めたこと
により，処理できるの情報のチャンネル数が増し，提示された漢字の意味，読
み，文字の大きさ，提示色等の中で，処理しなければならない属性に加えて他
の属性も処理され，その結果，色の処理に時間が長くかかったのかもしれない。
あるいは，ナイフを観察したことが，提示された漢字の種々の属性のうちの処
理しなければならない属性のみに処理を集中させ，その結果，色命名反応を速
やかにおこなわせたのかもしれない。恐怖心や怒りなどの情動は適切な情報処
一26一
認知と情動　　色命名に及ぼす語意の効果
理を促進する。これは先に述べた，入込みでの顔効果と通底する現象であると
考えられる。
　Rapid　serial　visual　presentation（高速連続視覚提示）とは，いくつかの文字や
数字，あるいは言葉のような視覚刺激を！つずつ同一位置に，1秒間に10項
目以上の非常に短い提示時間で，連続して継時的に提示することをいう。高速
連続視覚提示法により，連続して提示されるアルファベット文字の中に2つの
数字を混ぜ，2つの数字を報告させる時，始めの数字と2番目の数字とが500
m秒以下の非常に短い提示開始時間をおいて提示されると，1つ目の数字は高
い確率で確認されるが，2番目の数字の報告成績は低く，Shapiroらは
（Raymond　et　a1．，1992；Shapiro　et　aL，1997）この現象をattentional　blink（注意
の瞬き）と呼んだ。
　視覚提示された言葉の意味の違いによって，注意の瞬きが生じたり，生じな
かったりすることをOgawaとSuzuki（2004）が報告している。　OgawaとSuzuki
は高速連続視覚提示法を用いて，漢字を連続的に提示した。黒色で連続的に提
示された漢字の中に，1つの漢字が白色で提示され，被験者は白色提示された
漢字を報告するとともに，白色漢字の後に提示された特定の漢字の再認を求め
られた。その結果，白色提示された漢字は80％以上の成績で正しく確認され
たが，漢字の意味の違いによって，再認を求められた漢字の成績に違いがあっ
た。「殺」の急な否定的な意味の漢字の再認率は80％を超えていたが，「喜」
の様な肯定的な漢字，および「図」の様な肯定的でも否定的でもない中立の意
味の漢字の再認成績は60％に達しなかった。肯定的な漢字，および中立の漢
字では注意の瞬きが確認されたが，否定的な漢字では注意の瞬きが生じなかっ
た。望ましくない，否定的な意味の情報は，肯定的な，あるいは中立の情報よ
りも処理を受けやすいこと，言い換えれば否定的な情報に対してヒトの情報処
理システムはより鋭敏であることが示唆されている。本研究の結果は，情動状
態と情報処理システムとの相互作用を示唆しており，相互作用の詳細をさらに
明確にしなければならない。
一27一
．坂 根 照 文
付 記
　　本研究の一部は2004年9月関西大学で開催された日本心理学会第68回大会
℃発表された。
　　本研究．は，筆者の指導による2004年3月愛媛大学法文学部卒業の池田あゆ
み氏の卒業論文の実験データに基づいている。データを提供してくださ6た池
田氏に感謝するとともに，本論の責1ヰ筆．者にあることは言うまで．もない。
文　献
朝日新聞　2006　「声かけ」男性，無罪　10月6日朝刊
Fox，　E，，　Lester，　V，，　Russo，　R．，　Bowles，　R．　J．，　Pichler，　A，，　＆　Dutton，　K．　2000　Facial
　expressions　of　ernotion　z　Are　angry　faces　detected　more　efficiently　？　Cognnition　and　Emotion，
　　14，　6！－92．
Hansen，，C，　H．，　＆　Hansen，　R，　D．　1988　Finding　the　face　in　the　crowd：　An　anger　superiority
　effect．　Joumat　of　Personality　and　Sociat　Psychology，　54，　9177924，
今田純雄　1999　情動　中島義明（編）心理学辞典　東京：有斐閣．
石川暁子　2003　視覚探索課題における表情の違いの効ee　一正面顔．と横顔の比較　愛媛大学
　法文学部人文学科平成！0年度卒業論文（未公開）
投石保広．1999　気分　中島義明（編）心理学辞典　東京：有斐閣．
Ogawa，，　T．，　＆　Suzuki，　N，　2004　On　the　saliency　of　negative　infQrmation：Evidence　from
　attentional　blink：　Japanese？sychological　Research，　46，　20－30，
Ohman，　A，，　Lundquvist，　D．，　＆　Esteves，　F．　2001　The　face　in　the　crowed　revisited：　A　threat
　advantage　with　schematic　stimuli．　・　Journal　of　Personality　and　Social　Psychotogy，　80，　381－
　396．
Pratto，　F．　＆．John，　Q．　P．　199！　Automatic　vigilance　z　The　4ttentiontgrabbing　power　of　negative
　social　information．　Journal〔of　Personality　and　Social　P』ychotogy，61，380－39ユ．
Raymond，　J．　E．，　Shapiro，　K．　L．，・＆　Arnell，　K，　M．’　1992．Temporary　suppression　of　visual
　processing　in　an　RSVP　task：　An　attentional　blink？　Journal　of　Experi’mental　Psychology：
　Human　Perception　and　Peoformance，　18，　849－860．
Shapiro，　K．　L．，　Arnell，　K．　M，，　＆　Raymond，　J．　E．　1997　The　’atentiona　blink．　Trends　in
一28一
色命名に及ぼす語意の効果
29
動
情
騰と
2
湘．
R
　
ム
　
砥
　
配
　
，
躍
　
～
　
蛇
　
纏
　
0
8
　
C


Cognition and emotion : The effect of word meanings on color naming

山本, 久雄

Structure of cost burden in prussian school maintenance law (1906)

河村, 泰之

吉村, 直道

愛媛大学教育学部紀要　第54巻　第１号　103～107 2007
103
１．はじめに
1999年３月29日に「学校教育法施行規則の一部を改正
する省令」が出され、高等学校において新教科「情報」が
必修教科として設置され、基準は「高等学校学習指導要
領の全部の改正」という形で告示された。以来、内容に
ついては様々な議論がなされ（1）、現状にまとまった。時
期をほぼ同じくして本学でも教育学部で教科｢情報｣の教
員養成コースが設置された。
本稿では一般的に普及しているデータベース論の講義
と比較し、教育学部に求められるデータベース論につい
て言及する。
２．データベース論
２．１　データベースの歴史
データベースは情報の基地（base）の意味で、1950年
代にアメリカ国防省で軍事情報を集約したことが語源
とされている。1959年にMcGeeは現在でも用いられ
ている機能を提唱した。それらの機能を実現するため
に、様々なアルゴリズムとデータ構造の研究が重ねら
れている。1970年頃、一人の天才Coddによって新し
いモデルであるリレーショナルデータベースが提唱さ
れた（4）。長年の協力者Dateは「Coddの最大の功績は、
データベースを科学の領域へ導いたことである」とい
う（3）。その後、データベースに関して大きな変革は無
いと言っても良いだろう。Dateの言葉からデータベー
スには工学的な側面と科学的な側面の２つがあること
がわかる。
これが一般的なデータベース論の捉え方である。シ
ステム実現に向けての工学的な教育と操作を数学的に
表現する科学的な教育が求められているため、基礎か
ら学ばせるには総合的な背景が必要である。
２．２　一般的なデータベース論
これまで、データベース論と言えば、特定の企業の
研修か、工学部情報系学科のような環境における専門
科目の講義が一般的であった。多くの場合、データベ
ース論の目的はシステムエンジニアの養成であり、デ
ータベースの設計ができることや、顧客から問題を聞
きだしモデル化する能力を身に付けさせることであ
る。資格試験は能力をはかる１つの基準として用いら
れる。
これらの教育は非常に専門的で、情報科学の基礎科
目である「プログラミング」や「アリゴリズムとデータ
構造」の知識を前提としている場合も多々ある。
２．３　教育学部のデータベース論
それに対し、教育学部にはいわゆる文系の学生も多
く在籍し、基本的な論理演算の訓練すら十分とは言い
がたい。高等学校でデータベースの基礎を教えること
が講義の目的となる彼らにとって、高度に専門的すぎ
る知識は必要なく、概念を正確に把握することが重要
である。実際には教科｢情報｣の授業で入門的にデータ
ベースのユーザーを育てることができれば十分であろ
う。また、本質的に教育学部ではどの講義の中でも、
教育学部における講義「データベース論」のありかた
（教育学部数学教室） 河　村　泰　之
（教育学部数学教室） 吉　村　直　道
A Perspective on the Lecture "Database Theory" in the Faculty of Education
Yasuyuki KAWAMURA and Naomichi YOSHIMURA
（平成１９年６月８日受理）
河　村　泰　之・吉　村　直　道
104
それぞれの内容に加え教員としての資質を育むことが
重要視される。
３．現状調査
本学教育学部で教科「情報」の教員免許を取得するため
の教科に関する科目「データベース論」は二年生対象の科
目となっている。今年度の二年生は2003年からはじまっ
た普通高校の教科「情報」を受けた第一陣である。
今年度のデータベース論の講義で、「データベースと
は？」のアンケートをとってみた。すると、多くの学生
がMicrosoft Access の名を挙げ、おこずかい帳や住所録
管理などと言った入門として扱う典型的なテーマを答え
てきた。あとでわかったこと※注だが、一年生の講義「コ
ンピュータ演習II」でMicrosoft Accessを経験していると
いうことだった。表１に本学部の教科に関する科目の表
を掲載する。「コンピュータ演習II」という科目名から内
容が想像できなかったが、次回のカリキュラムからは実
情に合わせたよう講義名を修正するような案が練られて
いるようだ。もちろん、その方が望ましい。
さて、Microsoft Accessを利用する授業を半期経験し
ていることがわかった。しかしながら、習熟しているわ
けではないようだ。「表を作って検索するだけならば
Microsoft Excelで十分ではないか？」という問いに答え
られる学生はいなかった。また、操作についてもマニュ
アル通りに作業しただけでどんな意味があるのか考える
機会が少なかったようである。
４．指導要領からの引用と解説
表２に情報Aに関する指導要領の解説でデータベース
という単語を含む部分を抜粋した。表３では同様に情報
Bの部分を抜粋した。データベースに関して述べるなら、
情報Aでは活用に重点を置き、情報Bでは簡単なデータ
ベースを設計したり管理したりする指導が求められてい
る。
しかし、実情ではどうであろうか。情報関連企業に就
職したとしてもデータベースを管理することは稀で、ほ
とんどの場合はデータベースを利用するだけである。ま
して、現職の高校教員でデータベースを設計できる者の
割合は低いと言わざるを得ない。実際には教科「情報」で
データベースを取り扱う高校すら少ない（2）。それは、実
際に利用できる有用なデータベースをイメージできる現
職教員が少ないことに起因する。教員に素質がないわけ
ではなく、むしろ能力はあるのに触れる機会がなかった
ためにイメージできない場合が多い。
次節では実際に教員となったときに役立つであろうデ
ータベースの実例を取り入れた講義を提案する。
５．提案内容
教育学部の学生には常に教員となることを心がけるよ
う指導すべきである。学校で役に立つものとして、担任
業務をイメージさせ、主に成績管理をするためのデータ
ベースを設計する課題について提案する。実際の経験を
元に、具体的に高等学校における担任業務においてデー
タベースが利用される機会を考える。
５．１　データベース利用例
・個人調書
生徒の名前、生年月日、住所、両親の名前、出身
中学校などの情報である。これらは個人情報の中で
も特に慎重に扱わねばならない。
・成績
各定期試験と実力試験の結果を記録する。入門的
なデータベース演習としてイメージが容易で、入力
方法や出力内容によって中級向けに課題を工夫する
こともできる。例えば、実力試験では学校内の順位
だけでなく様々な統計情報を計算できるようにし、
進路指導に役立たせる。選択科目を考慮することで
成績の管理はかなり複雑になる。
・課外活動
部活動や生徒会活動の記録をつける。保護者懇談
のときに利用したり、卒業時の調査書を作成すると
きに必要となる。しかし例えば部活動については詳
細な活動内容や公式な成績は顧問しか把握すること
ができないため、担任は生徒から話を聞き顧問から
情報を集めるしかない。学年の途中で退部したり入
部したりすることも多く、どの生徒がどこで活動し
ているか把握することは難しい。
・自転車登録等
例えば自転車通学に用いる登録情報は多くの高等
学校で保有している。学内では登録のない自転車を
整理したり、マナーの悪い停め方を注意することに
※注　４月採用だったため、他の科目は科目名以外に詳しい内容までは把握していなかった。
教育学部における講義「データベース論」のありかた
105
用いられる。しかし、重要なのは外部からの放置自
転車などの問い合わせへの対策である。そのため、
一人の生徒が複数台登録した自転車を記録しておく
ことが重要である。どこかから問合せがあったとき、
新しい番号しか残していないと対応ができないため
である。さらに複雑化するのは、弟妹が入学してき
た場合に自転車を引き継いでいる場合である。単純
なデータベースだと最初に登録した生徒の情報を出
力することになり、最新の情報が得られないことも
ある実用的な例題である。盗難や買い替え等のイベ
ントもしばしばあり、現場では随時更新を求められ
る繁雑な作業である。
５．２　考えられる課題
これらの情報の管理はどの高等学校でも求められて
いることで、現場では時によってデータベース化され
ていることも期待されているが、実際にシステムが機
能しているのはごく一部の学校だけである。もし現場
でこれらの業務に直面したとき、データベースを構築
できるスキルが身についているとたいへん重宝される
人材となる。自ら構築することができなくとも、構築
が困難な箇所を把握しているだけでシステム化する際
にSEと打ち合わせができる。しかし、先にも述べた
ようにデータベースシステムの構築に関わることは非
常に高度で情報系学科の学生でも卒業時にその能力を
身につけていることは難しい。指導要領にもとづいて
教育をする教員を養成にとりくむ教育学部では主にデ
ータベースを活用する能力を持った学生を育てるべき
だろう。そこで先に挙げた実際の担任業務に必要とな
る最低限のデータベースを作成しておき、それを利用
する課題を提案する。それらの経験を通して、生徒で
あったときには考えることの少ない担任の業務を意識
させ、教員となる資質を育む。
・用意するデータベース
演習に用いる架空の名簿を生成する。日本人に多い
姓やその地方に多い姓の割合を考えて収集し、対象と
する世代に多い名前をランダムで組み合わせる※注。
稀に、明らかに不自然な名前等が生じるのでできあ
がる架空の氏名はすべてチェックする必要がある。
念のため、実在の著名人や受講者と同じ名前も除外
した方が良い。
データベースの演習のための名簿なので演習のと
きに問題になりそうな同姓同名を数例だけ混在させ
ておく必要がある。統計をとったわけではないが、
経験では100人に2組いたら多いと感じるのではな
いだろうか。すなわち、自然に同姓同名の学生を複
数組混入するためには200～300人程度の名簿が適
切である。
・課題１：クラス分け
ここで作った名簿を元にクラス分けを行う。男女
比を均一化することが望ましい。実際の高等学校の
クラス分けでは、学力差や人間関係を考慮している
場合もあることを説明しておくと学生は興味を持
つ。このクラス分けを課題にしても良い。クラス分
けに必要な情報を名簿から抽出する処理は、入門的
な統計処理である。ここで、学力も男女比も均等に
なるようなクラス分けを自動化しようとすると、最
適化問題を解くことに相当するのでデータベース論
の講義には適した方法ではない。やはり、クラス分
けのために必要なチェッククエリの作成程度が良
い。
・課題２：成績推移記録作成
次に担任業務を想定して、３年間で起こるイベン
トを時系列順に紹介する。演習のため簡略化して、
成績入力、課外活動の記録は少し経験させる程度で
良い。（残りのデータは、自動的に読み込ませるよ
うに予め準備しておくと良い。）これらを使って、三
者面談のときの資料作成を課題とする。ここでデー
タベースが単に情報の蓄積だけでないことを認識さ
せる。いくつかの視点から簡単に問合せができるよ
うに活用することが重要だと認識させ、実際的なデ
ータベース活用能力を養う。
・課題３：調査書作成
３年生の担任の大きな仕事である調査書の作成を
課題にする。演習に取り組む学生は、実際に生徒と
関わっているわけでもなく、架空の試験成績と課外
活動の記録だけで適切な個別の所見等を作成するこ
とは期待できない。逆に言えば、この演習を通して
どのような視点で生徒を見ればよいか考えさせるこ
とができる。このような課題を通して実際の担任業
※注　ランダムで組み合わせるとき、フリガナや性別も同時に扱わないとあとで無駄な苦労をしてしまう。
河　村　泰　之・吉　村　直　道
106
務について説明し、教員としての心構えを持ってお
くように指導する。一見、データベース論とは無関
係に思われるがこの点こそ教育学部全般の講義に求
められていることであり、いかに講義内容と結び付
けるかは、担当する教員や受講する学生の背景によ
って適切に考慮する必要がある。
６．おわりに
専門的知識が不十分な学生に限られた時間で求められ
る全ての内容を伝えることはできない。教員になったと
き、実際に教えることのできる最低限の知識と錬度が必
要であるので、データベース論の基礎は演習を通して行
うのが良い。重要なのは、データベースを扱うときに、
足りない部分があると感じた場合にそれを補うために自
ら学ぶための素地を作ることである。
また、在学時に教員の仕事に関連するテーマを取り上
げることで実際に教員となるためのイメージ作りに役立
ち、より興味を持たせることができる。
情報化は進んではいるものの、まだまだ現場では機械
に強い新人が重宝される。実際の業務をデータベースを
用いて効率化するスキルを持つことは学生自身のために
なる。
７．参考文献
（1） 高橋参吉：高等学校教科「情報」の現状と大学初年
度の情報基礎教育のあり方, サイバーメディアフォー
ラム, No.6,大阪大学, September 2005.
（2） 西之園晴夫：高等学校段階における情報教育カリ
キュラムの開発と大学教育の連続性に関する研究, 科
研総合（A）研究成果報告書，p.201－208, 1996.
（3） C.J.Date: The Database Relational Model: A
Retrospective Review and Analysis. Addison-Wesley
（Reading, MA）,  2001.
（4） E.F.Codd: Derivability, Redundancy and Consistency
of Relations Stored in Large Data Banks. IBM
Research Report, San Jose, California RJ599, 1969.
教育学部における講義「データベース論」のありかた
107


A Perspective on the Lecture "Database Theory" in the Faculty of Education

佐藤, 公代

33
愛媛大学教育学部紀要　第54巻　第１号　33～35 2007
（問題と目的）
佐藤の「大学教育における教授・学習過程と学生の発
達過程の関連（１）～（10）」の一連の研究から、今回は、
メールによる卒業論文の指導に関する効用と限界につい
て考えることにする。ＩＴ時代においてメールは欠かせ
ないものであるかも知れないが、指導に関しては果たし
てどんな効果をもたらすのであろうか。そんな疑問から、
偶然起こった事態を考察してみることにする。
放送大学の客員教員として、６年間の間に５人の卒業
論文を指導してきた。その間、１人の人がメールによる
指導を要望してきた。初めての経験で、どのようにした
らよいかを考えてみた。相手からの論文を点検し、メー
ルで返信し、そこからまた、やりとりをして仕上げてい
く。
仮説は以下の通りである。
（１）効用よりも限界の方に問題点が多いだろう。
（２）ニュアンスの限界がみられるであろう。
（方　　法）
１）期日：2006年７月～10月
２）対象者：卒業論文（文献研究）を書く人、１人。
３）手続き：５回のメールを分析して、効用と限界を考
える資料を取り出す。
（結果と考察）
添付ファイルを使ったことのない学生だったので、メ
ールの送受信が出来るかどうか心配で送られてきたメー
ルに対する返信は、「届きました。卒論原稿もみれまし
た。書き直したものを送って下さればまたみます。無理
をなさらないでお励み下さい。」である。問題意識がはっ
きりしない段階ではじめた研究なので、学生の自主性に
まかせ、送られてきた原稿を手直しする形態をとる。
＜１＞「７月に指導いただいた笑いに条件をつけると結
論が出しやすいと言われていたので条件毎に分けて検討
し直しました。また、引用文献の巻末の表示、本文での
引用表記も修正しました。まだまだ、まとまりがないか
と思いますが、ご指導お願いします。」に対し、「前より
は出来ていると思うし、勉強もしているなと思います。
ただ、まとめかたとして、文献研究なので、図表などは
いらないと思います。自分でデータをとったのなら研究
方法とか、結果・考察など必要ですが、人のデータなら、
そんな書き方はしない方が良いです。序章に問題意識
（なぜそのような研究をするのか）、本論には笑いの効用
と限界について、先人の研究をまとめていき、最後の結
論で自分の意見を述べておくのです。そんなまとめ方を
すると読みやすいと思うのですが、いかがでしょうか。
いつか、松山に来られる時がありましたらどうぞお寄り
下さいませ。」と返信した。
＜２＞「引用文献を減らし、要約しました。要約部分は、
参考文献として表示しておくと問題ないでしょうか。筆
者の考察部分は最後のまとめに書きました。枚数がかな
り減ってしまったため違った人の考えも加えたいと思う
のですが、文献上引用されたものをこの研究でそのまま
引用することは避けた方がいいでしょうか。（引用の引
大学教育における教授・学習過程と学生の発達過程の関連（11）
－ メールによる卒業論文の指導に関する効用と限界 －
（教育心理学教室）佐　藤　公　代
The Teaching-Learning Process in University Education（11）
－ The Effect and Limit on Directing the Graduation Thesis by Mailing －
Kimiyo SATOU
（平成１９年６月８日受理）
34
佐　藤　公　代
用）質問ばかりですみません。ご指導お願いします。」に
対し、「前よりは良くなっていますが、もう少し頑張り
ましょう。１．要約は良いと思います。参考文献に入り
ます。２．引用の引用を孫引きと言いますが、文献が手
に入らない場合などを考えて孫引きをしてしまう場合が
あります。卒論程度ならやっても良いと思います。３．
心理学の学会誌をみて書き方をまねた方が良いかも知れ
ません。４．筆者の考察部分や提案を言いたいための先
人の研究を読んだり、引用したりするのですから、そこ
にいたるまでに論理的に書かないといけないかと思いま
す。５．節のところに名前（名字）がでていますが、その
名前は取っても良いと思います。６．テーマ、目次の付
け方を直さないといけないのですが、もう少し、内容を
みてからにします。７．今日はとりあえず、ここまでと
します。９，10月色々悩むかも知れませんが、みなさん、
そこを通過して良い論文を書いているのです。数回で完
成する人などいないと思います。お体にお気をつけてお
励み下さい。」と返信した。
＜３＞「お世話になります。締め切りが近くなってきた
のですが、まだまだ手直しが必要かと思います。特に気
になるところが、１．第１章の先行研究はどれぐらいあ
げるべきですか。２．孫引きは原書も表記されている場
合は表記するべきですか。その他お気づきの点ご指導お
願いします。」に対し、「ごくろうさまです。以前よりは
良くなっていると思いますが、まだ直させて下さいね。
１．先行研究の数は決まっていません。自分が論じたい
ことで参考になるものがあったら上げて良いと思いま
す。ただ枚数があるので、そこはうまく切り上げないと
いけないかと思います。２．原書もあるならあげても良
いですが、枚数の関係で多くなるようだったら省いても
良いです。３．テーマについては、もう少し内容が出来
てから直します。４．目次の先行研究の所に外人の名前
があげられていますが、名前をあげずに、第１節のよう
に表示規則とか、何か事柄をあげた方が良いかと思いま
す。別に外人の名前が重要という事ではないと思います
ので。５．「 」が長いような気がします。６．所々、主
語と述語のつながりが悪いところがあります。よく読ん
で直したら良いと思います。例えば、黒丸（2004）は、ー
多い。７．ぽつりと句点がついているところがあったり
します。例えば、ここに私たちが笑顔をする理由。顔と
声ともに表現することができる感情。今日は以上です。
お体をお大事にお励み下さい。」と返信した。
＜４＞「大変お世話になります。まだまだたくさん修正
が必要と思います。特に、１．読んでいて分かりづらい
ところ、２．全体的なバランスが気になります。その他
お気づきの点ご指導お願いします。」に対し、「どうも有
り難うございました。以前より、はるかによくなりまし
た。自分で指摘したところ、私も気になりましたが、あ
とは、枚数や細かい所などの訂正などで大枠はそれで良
いと思います。あと、もう少しですが、お体にお気をつ
けてお励み下さい。」と返信した。
＜５＞「いつもお世話になります。いくらか読みやすい
ように修正しましたが、まだまだ自分ではわかりにくい
ところがあるかもしれません。また、タイトルはこのま
まで大丈夫でしょうか。最終的に提出できるようその他
ご指導お願いいたします。」に対し、「そろそろ仕上げの
時期になってきたので、自分で良いと思ったら提出して
下さい。１．テーマは「真の笑いと偽の笑いの違いと効
果に関する研究」ではどうかなと思います。２．１のテ
ーマに至るにはもっともっと練り直さないといけないの
ですが、時間がないので、勉強したことを披露するとい
う形を取らざるを得ません。あるところで妥協しないと
仕上がりませんから、その辺でよろしいです。枚数や頁
に関してはお任せします。３．報告書概要の所で、特定
分野にとらわれない、というところと、調査を行うこと
によって、というところ、気になりました。調査したの
は○○さんではないので削ってもいいのではないかと思
います。４．要約の４行目、「あげている」は「取り上げ
ている」としたらどうでしょう。５．本文の中で、その
結果のあとにカンマをしたらどうでしょう（３，６，15
頁）。６．10頁のちがうを漢字の違うにしたらどうでし
ょう。７．１８頁の「こんなふうに」を「以下のように」と
論文口調にしたらどうでしょう。８．25頁の今はいらな
いと思います。９．21頁のレイテイ（2002）は文献の所で
は2003になっていますが、訳本だからですかね。10．引
用文献の13）と14）は本文中に見あたらなかったのですが、
参考文献に入れた方がいいのですかね。11．28頁の参考
文献２）の年号ですが、引用文献にそろえて松田鉄訳
（1996）「笑いと治癒力」と書いたらどうでしょう。12．基
本的には、○○さんの書き方や癖をそのまま活かした指
35
メールによる卒業論文の指導に関する効用と限界
導なので、あまり直していないと思います。○○さんの
卒論ということでできるだけ自主性を重んじています。
14．期限に間に合うように提出して下さい。お体を大切
にお励み下さい。」と返信した。
以上、５回のメールのやりとりを通してまとめてみる。
対象者は、筆者の返信に答えて徐々に論文らしく体裁を
整えながらまとめていっている。しかし、問題意識の所
で共通理解にズレがあり、結論に導くプロセスに緻密な
論理性は感じられなかった。
効用としては、無駄話がなく、原稿そのものの訂正が
できるので時間が短くてすむ。教員はきかいてきにメー
ルを発信できるので煩わしさがなくなる。そして、努力
のあとが手に取るようにわかってくる。
限界としては以下の通りである。問題意識の深まりが
あまりなく、何のために誰のために研究をするのか、そ
の研究は役立つのかどうかなどの見通しなしに研究体制
に入ってしまうと、あとで、やりなおしがきかなくなる。
無駄話の中から、そして、表情をみながら、指導してい
く中で問題意識も深まり、わかることとそうでないこと
との区別がはっきりするのではないだろうか。学生が伝
えてくるニュアンスとそれに返信する教員のニュアンス
がズレている場合、方向性が見えなくなってしまう。幸
い、今回は、学生のやりたい方向性にいったので、学生
自身はある程度満足しているであろう。教員にとっては
学生ほどの満足はなかった。
結論として、仮説（１）（２）を支持するやりとりはみて
とれた。
（参考文献）
佐藤公代の「大学教育における教授・学習過程と学生の
発達過程の関連（１）～（10）」愛媛大学教育学部紀要と
愛媛大学教育学部附属教育実践総合センター紀要を参
照のこと。


The Teaching-Learning Process in University Education (11) : The Effect and Limit on Directing the Graduation Thesis by Mailing

石川, 侑香

谷岡, 真衣

苅田, 知則

愛媛大学教育学部紀要　第54巻　第１号　69～72 2007
69
１.問題と目的
平仮名学習入門期にあたる幼児は、「く」や「し」の“開
き”の向きを逆に書いたり、「す」や「ま」の“結び”の部分
を左右逆に書くことがある。これはちょうど文字を鏡に
映した時に見られる形態で、鏡文字と呼ばれている。国
立国語研究所の全国調査（1972）によると、幼児による平
仮名の書字の誤りのうち、最も多い誤りが鏡文字で、全
体の誤りのうちの約30％を占めている。また、通常の学
級に在籍する１、２年生の中には、なお鏡文字を書いた
り他の誤りを示したりなど、平仮名書字学習に困難をき
たす子どももいる。大庭ら（1990）の研究では、書字学習
困難児の出現率は、通常学級の１年生で0.92％であるこ
とが明らかにされた。
仮名学習入門期の書字に関する先行研究は、読みの研
究に比して少ない。幼児期の文字の読みに関しては、音
韻意識の発達と関連があることや（天野，1986）、読みに
必要な認知言語的能力が明らかにされている（小林，
2003）。一方、幼児期の書字に関しては、なぞりや視写
の練習効果を検討し、書字技能を高める指導法が検討さ
れているものの（小野瀬，1987）、書字の習得過程の詳細
や習得に必要な認知力は明らかにされていない点が多
い。
書字能力を測定する場合、文字を認識し紙に書き写す
視写と、音を正確に聞き取り音韻から文字を想起し紙に
書く聴写では、必要とされるスキルや認知プロセスが異
なる。国立国語研究所の全国調査では、主に聴写を取り
扱っており、視写や読みの達成状況との比較が行われて
おらず、幼児期の平仮名の習得段階を考察する上で課題
が残されている。したがって本研究では、聴写、視写、
読みの実験を実施し、達成状況を考察する。さらに、視
写において、字形とストロークの正答状況を分析し、幼
児期の平仮名の習得プロセスを、より詳細にすることを
試みた。なお、本研究では、ストロークを文字の筆順と
画要素を書く方向と定義し、文字を書く際に取られる手
の動きは言及しないものとする。
２.対　　象
愛媛県Ｉ市の公立保育所に在籍する幼児30名（４歳
児：平均年齢４歳８ヶ月、男児４名、女児４名、計８名、
５歳児：平均年齢５歳４ヶ月、男児５名、女児10名、計
15名、６歳児：平均年齢６歳２ヶ月、男児３名、女児４
名、計７名）を対象とした。
３.方　　法
国立国語研究所の全国調査で明らかにされている各年
齢の誤字率のデータをメタ分析し、４歳児、５歳児とも
に書き誤りの多い文字を列挙した。これを参考に、４，
５歳児に誤りの多い10文字（く、ほ、と、け、き、よ、
さ、え、ん、つ）を材料に選んだ。これら10文字につい
て、聴写、視写、読みの実験を行った。
平仮名学習入門期の書字について
～読み・聴写・視写の比較から～
（教育学研究科特別支援教育専修） 石　川　侑　香
（教育学研究科特別支援教育専修） 谷　岡　真　衣
（障害児教育講座） 苅　田　知　則
Handwriting in Acquiring Japanese Hiragana through the Tasks of 
Reading,Dictation and Copying Letters
Yuka ISHIKAWA，Mai TANIOKA and Tomonori KARITA
（平成１９年６月８日受理）
石　川　侑　香・谷　岡　真　衣・苅　田　知　則
70
聴写では、対象児は実験者が音声で提示した文字を聞
き取り、記録用紙に鉛筆で書くことを求められた。記録
用紙はＡ５用紙の白紙を用いた。視写では、対象児は文
字の手本を見ながら記録用紙に書くことを求められた。
また、視写において１文字書き終えるごとに、対象児は
視写の正誤に関わらず、その文字を読むことを求められ
た。なお、視写の途中で対象児が自ら文字を読んだ場合
は、再度読むことは求めなかった。
回答の正誤に関して、聴写と視写では字形が正しけれ
ば正答とし、字形の誤り及び無回答を誤答とした。評定
は２名で行った。評定が分かれた回答は、協議の末、正
誤を決定した。文字の筆順や画要素を書く方向の正誤に
関しては、録画映像から判断した。
４.手続き
2006年８月の２日間、保育所内の１スペースにて個別
に聴写、視写、読みを行った。実験者は２名で、対象児
に指示し実験を進める者と、対象児の様子をビデオ撮影
し適宜教示を与える者という役割で行った。
５.結果と考察
各年齢の聴写、視写、読みの課題達成数の平均を表１
に示す。聴写、視写、読みの各課題ともに、正答は１点、
誤答を０点として、達成数を算出した。各課題とも、す
べて正答した場合は10点となる。
視写（成人型）とは、視写課題において、字形も正しく
書き写すことができ、かつストローク（筆順や画要素を
書く方向）も正しいものである。一方、視写（字形正答）
とは、視写課題で正しい字形で書き写せたものの、スト
ロークは誤っているものである。
表１から、４歳児は聴写において、本実験で用いられ
た10文字のうち１文字を書くことも難しく、文字を想起
して書くことがまだ難しい状態であると考えられる。読
みよりも視写の達成数が多い。このことから、４歳児に
とって、視写で提示された文字を書き写す作業は、文字
を書き写すというよりむしろ記号や絵を書き写す作業の
ようだったと推測される。
５歳児、６歳児では、読みはほぼ達成されているが、
視写は読みよりも正答数が低く、提示された文字を書き
写す作業は幼児にとって容易ではないと考えられる。ま
た、視写では、各年齢ともに字形は正しく書き写せてい
るが、ストロークは成人のそれとは異なり、幼児に独特
なストロークが多く見受けられた。
次に、各課題（聴写と視写、読み）と、年齢の相関を表
２に示す。
表２から、すべての組み合わせにおいて、正の相関が
認められ、書字と読みの関連があることが示された。
特に高い正の相関を示したのは、読み達成数と視写達
成数（字形正答）、聴写達成数と視写達成数（成人型）だっ
た。この結果から、視写の際、読むことができる文字数
が多ければ視写ができる文字も多く、聴写ができる数が
多ければ成人型の視写ができる数も多いことが示され
た。すなわち、それが何という文字であるか、及び、そ
の文字が読めることが視写を成立させる要因の１つであ
ることが示唆された。また、多くの文字を覚え、聞いた
だけで想起して書けるようになるにつれて、字形だけで
なくストロークの正確さも高まると考えられる。これは
覚えて書けるようになった文字が増えてくると、次の段
階としてストロークの正確さも求められるようになり、
大人が教えることも多くなるのではないかと推測され
る。あるいは、覚えて書字できる文字が増えるにつれて、
文字の画要素は左から右に、上から下に書くといった平
平仮名学習入門期の書字　～読み・聴写・視写の比較～
71
仮名の書字のルールが獲得されていくのではないかと考
えられる。
年齢は、聴写達成数と正の相関が高かった。ただし、
視写達成数（字形正答）及び読みとの相関は、中程度の正
の相関であった。読みと年齢の中程度の正の相関が認め
られたことに関して、読みは少し読めるようになると一
気に読字数が増えることが知られており（国立国語研究
所，1972）、本実験でも同様な傾向があると考えられる。
また、年齢と視写達成数(字形正答)と正の相関も中程度
であったことから、幼児は読めない文字でも、絵や図の
ように文字を写しているのではないかと推測された。
表３に、年齢ごとに聴写、視写、読みにおける課題正
答者数を示す。
国立国語研究所の全国調査で、書き誤りが多いとされ
た文字は、本実験でも書き誤りが多かった。各年齢とも
に正答者数が少なかったのは「ほ」であった。「ほ」に関し
て、４歳児では文字自体を書けない子どもが多く、５・
６歳児では書けても右側上部を「ま」のように、つきだし
てしまう誤りが目立った。鏡文字による誤りが最も多く
出現したのが、各年齢ともに「く」であった。
「く」や「つ」のように画数も少なく、比較的単純な形で
ある文字に関しては、字形もストロークも正しく視写で
きた者が多かった。しかし、「と」「け」「き」「よ」「さ」のよ
うに、画数が多く形も複雑な文字になると、字形は正し
いものの、ストロークは誤っている者が多かった。
以上の結果から、文字習得のプロセスを「①文字を想
起して書くことも、文字を見ながら書き写すこともでき
ない→②文字を想起して書くことはできないが、文字を
見ながらであれば書き写すことができる→③文字を想起
し、書くことができる」の３段階があると仮定すると、
①が４歳以前、②が４歳頃から、③が５歳から６歳にか
けてであると考えられる。本実験からは、少なくとも平
仮名に関しては、５歳頃に音韻と文字との連関がうまく
できるようになり、聴覚から入力された音韻を、文字と
してスムーズに出力できるようになるのではないかと考
えられる。
視写に関しては、読めることが視写を成立させる要因
の１つであるが、読めない文字でも絵や記号のように写
すことは可能である。また、字形を正しく写すことは５
歳頃から可能になってくるが、成人のようなストローク
で書くことは６歳になっても困難な場合がある。
このように、幼児の筆順や画要素の向きに関しては、
６歳児でも誤っている場合も見受けられた上、幼児期に
筆順や要素の向きまで教える必要があるのかという議論
はあろうが、ストロークの提示によって、幼児の視写が
成立したという報告もあり（小森, 2003）、今後はスト
ロークの効果を検討する必要がある。また、視写に関し
て、本研究では文字を用いた課題のみを実施したが、図
形の模写と書字の関連を検討することも今後の課題であ
る。
石　川　侑　香・谷　岡　真　衣・苅　田　知　則
72
謝　　辞
本研究にご協力いただきましたＩ市の保育所の所長さ
んを始め、保育士さん、また、実験に参加してくださっ
た園児のみなさんに感謝の意を表します。
文　　献
天野清（1986）子どものかな文字の習得過程, 秋山書店．
大庭重治・佐々木清秀（1990）通常学級における平仮名書
字学習困難児の実態とその指導形態，特殊教育学研究，
28（2），35－42．
小野瀬雅人（1987）幼児・児童におけるなぞり及び視写の
練習が書字技能の習得に及ぼす効果，教育心理学研究，
35（1）．
国立国語研究所（1972）幼児の読み書き能力，東京書籍．
小林マヤ（志帆）ら（2003）幼児の読み能力に関わる認知言
語的能力，ＬＤ研究，12（3），259－267．
小森伸子（2003）：幼児期のかな文字視写を成立させる要
因についての検討，発達心理学研究，14（1），14－24．


Handwriting in Acquiring Japanese Hiragana through the Tasks of Reading, Dictation and Copying Letters

崔, 英靖

地方中小企業の情報化の現状と課題

NAKAMURA, Yoshio

KATO, Natumi

NAKAMURA, Yoshi-Nori

Histological observations on grains of food crops and stems of vegetable and fiber crops applied by organic and inorganic (chemical) fertilizers

山口, 正隆

野中, 浩一

大福, 学

畑田, 佳男

 	


Estimation of Parent Distribution of Storm-Type-Separated Annual 
Maximum Wave Height and Sample Distribution of Return Wave Height 
on the Japan Sea 
Masataka YAMAGUCHI , Hirokazu NONAKA , Manabu OHFUKU and Yoshio HATADA
A massive sample of typhoon- or cyclone low-generated wave heights over 10,000 years on the Japan Sea is 
produced using a Monte Carlo simulation model and a parent distribution of the storm-type-separated or storm-free
type annual maximum (AM) wave height is estimated based on the extreme value analysis and its statistical 
composition. The main findings are that the parent distribution of storm-type-separated AM wave height is well 
approximated by either the Weibull distribution or the Gumbel distribution and that the parent distribution of 
storm-free type AM wave height is strongly affected by that of predominant storm-type-separated AM wave height. 
Next, 200 sets of a 50 size sample are made from the storm-type-separated AM wave height sample of 10,000 size
and an extreme value analysis is conducted for each sample of 50 size in the known or unknown shape parameter case. 
Other findings in each of the typhoon and cyclone low cases are that identification of the parent distribution may lead 
to a reduction of confidence interval of the return wave height and that a sample distribution of return wave height is 
better approximated by the Weibull distribution rather than the normal distribution in detailed aspects.
Key Words Japan Sea, typhoons, cyclone lows, Monte-Carlo simulation, annual maximum wave height, parent 
distribution, return wave height, sample distribution 
 
[1] [2] [3] [4] [5] [3]
*
Engineering for Production and Environment, Graduate School of Science and Engineering, Ehime University
**
Department of Civil and Environmental Engineering Faculty of Engineering Ehime University
202
工学ジャーナル　第６巻  
2007年3月
Annual Journal of Eng.,  
Ehime Univ., VI, Mar., 2007
平成 18 年 11 月 10 日  受付  ,  平成 19 年 1 月 31 日  受理
20,000
10,000
[2] [3] [6]
[3] [5]
30
30
Gumbel
k=0.5 10.0 27 Weibull A B
jackknife
Hc
m
[2]
X
203
N 45 40km 24 53
0.045 0.50Hz 20 360 =20
19 30 Y 53
km 40 km
30
10,000 52,197 1948 1998 51
314
[3]
[1]
Y
53
NW N
0.05 0.70 Hz 20 360
=20 19 30
30
10,000 350,000
1979 1998 20 194
40 km ECMWF 30
51 50 H50
H 50 50 H50 10 H10
[7]
50
=H50/H10
[6] Weibull A
B Gumbel
50
NE SW 10 m m
m
m 0.5 m m 0.5 m 1.2
1.4
10,000 50
H50 Weibull k 50
0.05 m 50 NE SW
10 m m k
1.2 1.35
Weibull
204
10 m
m
10 m
20 194 50
H50 H 50 50
[6] 50
10 m
50 m m
10 m 50 0.5 m
m 1.5 m
1.2
1.3
10,000 50 H50
k G Gumbel 50
0.04 m 50 m
m
50
10 m
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
6
6
8
8
10 6
6
H50 m
hist.
8
7
7 7
9 7
9
typ.
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
11
1
0.5
0.5
0.5
1
0.5
0.5
0.5
Hσ 50 m
hist.
typ.
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
1.2
γ50
hist.
2
1.2
typ.
1.3
1.2
1.4
1.31.3
1.4
1.4 1.8
1.6
1.4
Fig. 1 Return wave height, standard deviation and 
spread parameter (historical typhoons).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(y)
i(
x
)
Δ x=40km
24
53
simul.
typ.
H50 m
10
9
8
9
8
8
7
7 6
76
8
7
6
8
6
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(y)
i(
x
)
Δ x=40km
24
53
simul.
typ.
k
5
5
5
4
3
2.5 32.5
2
4
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(y)
i(
x
)
Δ x=40km
24
53
simul.
typ.
γ 50
1.25
1.35
1.3
1.2
1.2
1.3
1.35
1.3
Fig. 2 Return wave height, shape parameter and
spread parameter (simulated typhoons).
205
Gumbel
Gumbel
1.2 1.25 1.3
50
[6] 50
50 50 50
50 11 m
10 m 9 m 9 m 8 m
50 0.05 m
[7]
= 100-1 / 50-1                                                (1)
100 100 10 (1) Weibull
= 21/k-1 / 1.698971/k-1 0.12370k-1.08673+1.30777                           (2)
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
6
6
8
10
10
8
9
H50 m
hist.
6
6
6 8
9
9
7
7
78
7
low
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
1
1
1
0.5
1.5
0.5
1
0.5
0.5
0.5
Hσ 50 m
hist.
0.5
low
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
1.2
γ50
hist.
1.1
low
1.2
1.1
1.2
1.3 1.2 1.2
1.1
1.1 1.2
Fig. 3 Return wave height, standard deviation and spread 
parameter (historical cyclone lows).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
53x 24
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
simul.
low
H50 m
9
8
7
6
6
7
6
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
1.2
1.2
1.2
1.6
1.7
simul.
low
k
G
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
53x 24
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
simul.
low
γ50 1.25
1.25
1.25
1.3
1.2
Fig. 4 Return wave height, shape parameter and
spread parameter (simulatedcyclone lows).
206
[1] 1.30777 k→ Gumbel =1.42276
(2) k 0.93502 Gumbel
50 10 m 50
10 m
50 50
50 , 10 m
1.4 1.2
1.3
50 50
1.2
1.3
10,000 50 200
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
6
6
8
10
10
8
9
H50 m
hist.
11
7
7
9comp.
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
1
1
1
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
Hσ50 m
hist.
comp.
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
1.2
γ50
hist.
1.2
comp.
1.3
1.2
1.3
1.2
1.3 1.2
1.21.4 1.3
1.1
Fig. 5 Compounded results for return wave height, 
standard deviation and spread parameter (historical
storms).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(Y)
i(
X
)
ΔX=40km
24
53
8
7
H50 m
9
8
7
8
simul.
9
10
comp.
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(Y)
i(
X
)
ΔX=40km
24
53
k
simul.
comp.
4
3
2.5
2
1.4
1
45
1.4
1.4
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j(Y)
i(
X
)
ΔX=40km
24
53
1.2
1.2
1.25
simul.
comp.
1.2
1.25
1.3
1.25γ50
1.2
1.25
Fig. 6 Compounded results for return wave height, 
shape parameter and spread parameter (simulated
storms).
207
200 rH H r skewness r
kurtosis r r 10,000
Weibull Gumbel fixed shape 
parameter FSP case
variable shape parameter VSP case 200 50
100
200 50 50H H 50 skewness 50
50 10,000
50 50
0.3 m 0.7 m 0.4 m 1.0 m
skewness
50
kurtosis 50
200 50 100 Weibull Gumbel
Weibull k50 k100 G Gumbel
50 k50
Gumbel
100 Gumbel
50 cal. data
H 50 skewness 50 kurtosis 50 skewness
kurtosis 50
50
50 kurtosis
200 50
50 10,000 50
50
208
0.4 0.7 m 0.6 0.9 m skewness 50
50 100
Weibull
50 Gumbel
100 Gumbel
50 cal. data
H 50 skewness 50 kurtosis 50
skewness
kurtosis
kurtosis skewness
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
i(
x
)
fixed shape para. case variable shape para. case
simul.
typ.
10
9
8
7
6
9 8 7 6
8
76
8
7
8
H50 m
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
j (y)
i(
x
)
24
53
24x53
i(
x
)
Δx =40km
0.8
1 0.90.9
0.9
0.7
0.6
0.7
0.8
0.7
0.8
0.8
0.6
0.5
0.6
0.7
0.7
0.5
0.6
0.7
0.6
simul.
typ.
fixed shape para. case variable shape para. case
Hσ 50 m
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
j (y)
i(
x
)
24
53
24x53
i(
x
)
Δx =40km
simul.
typ.
α50
0.170.17
0.170.36
0.36
0.36
0.36 0.36
0.17
0.63
0.63
0.63
0.36
0.63
0.17
0.17
0.17
0.36
0.17
0.36
0.17
0.36
fixed shape para. case variable shape para. case
Fig. 7 Mean, standard deviation and skewness of 
50-year return wave height sample in FSP or VSP 
case (simulated typhoons).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
4
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
3
simul.
typ.
k50
fixed shape para. case
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
G
4
2
G
simul.
3
typ.
2.5
2
2.5
3
4G
3
2
3 2.5
2.5
k50 2.5
G
2.5
2.5
3
2
vaiable shape para. case
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x53
j (y)
i(
x
)
Δx =40km
24
53
G
4
G
G
simul. 3
typ.
2.5
G
2.5
3
2.5
G
2
G
3
G
2.5
k100
2
G
2.5
2
3
2
vaiable shape para. case
Fig. 8 Shape parameter of Weibull distribution or 
Gumbel distribution fitted to 50-year return wave 
height sample in FSP or VSP case (simulated
typhoons).
209
50
Weibull
Gumbel
1.0 1.4
Weibull Gumbel
Weibull ,
Gumbel
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
0.75
0.75
1
0.5
0.5
0.5
Hσ 50 m
0.5simul.
variable shape para.case cal. data
0.75
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
0.17
α50
0.36
0.63
0.36
simul.
typ.
0.63
0.17
0.36
1.14
1.14
0.36 0.63
1.14
0.63
0.36
variable shape para. case cal. data
0.17
0.36
0.17
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j (y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
β50
2.86
simul.
typ.
5.4
5.4
2.86
2.73
3.25
2.73
5.4
2.73
3.25
3.25
variable shape para.case cal. data
2.86
3.25
2.86
Fig. 9 Comparison between sample statistics of 50-year
return wave height and calculated statistics in VSP case
(simulated typhoons).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
53x24
j(y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
i(
x
)
0.80.7
0.6
0.8
0.7
0.6
0.7
0.9
0.6 0.6 0.6 0.5
0.5
0.7
0.5simul.
low
Hσ 50 m
fixed shape para. case variable shape para. case
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
j(y)
i(
x
)
24
53
24x53
i(
x
)
Δx= 40km
simul.
low
α 50
fixed shape para. case variable shape para. case
1.14
0.630.63
0.63
0.63
0.36
0.36
0.17 0.17
0.36
0.17
0.36
0.17
0.36
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
53x24
j(y)
i(
x
)
Δx= 40km
24
53
i(
x
)
simul.
low
H50 m 9
8
7 7
6
6
66
fixed shape para. case variable shape para. case
Fig. 10 Mean, standard deviation and skewness of
50-year return wave height sample in FSP or VSP case
(simulated cyclone lows).
210
[1]
50 pp.216-220 2003.
[2]
49 pp.176-180 2002.
[3]
46 pp.251-255 1999
[4]
51 pp.181-185 2004.
[5]
47 pp.271-275 2000
[6]
5 pp.153-162 2006(CD-ROM).
[7]
49 pp.171-175 2002
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
G
2
2.5
2.5
2.5
2.5
2.5
3
33
3
4
k50
simul.
low
fixed shape para. case
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
42
G
simul.
low G
2.5
2
3
k50
G
2.5
2
2G
vaiable shape para. case
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
4
2
G
simul.
low
2
3
k100
G
2.5
2
G
G
G
vaiable shape para. case
Fig. 11 Shape parameter of Weibull distribution or 
Gumbel distribution fitted to 50-year return wave 
height sample in FSP or VSP case (simulated
cyclone lows ).
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
0.8
0.6Hσ 50 m
simul.
variable shape para.case cal. data
0.6
0.8
0.7
0.80.7
0.9
0.7low
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
α50
simul.
low 0.17
0.63
1.14
0.63
variable shape para.case cal. data
1.14
0.36
0.63
0.36
10 20 30 40 5011
10
20
0 300 km
N
24x 53
j(y)
i(
x
)
Δx=40km
24
53
β50
3.25
simul.
low
5.4
2.86
2.73
variable shape para.case cal. data
5.4
3.25
3.25
Fig. 12 Comparison between sample statistics of 
50-year return wave height and calculated statistics 
in VSP case (simulated cyclone lows).
211
[8] Yamaguchi, M. and Y. Hatada: An extremal analysis system and its application to the estimation of 
extremes of meteorological and oceanographic elements around the coasts of Japan, Proc. WAVES97,
Vol.2 pp.932-946 1997
[9] 333p 1990.
[10] 2000 ( 36 ) B
pp.B3-1 20 2000.
[11] :
31 pp.123-127 1984
[12]
381 / -7 pp.151-160 1987.
212


Estimation of Parent Distribution of Storm-Type-Separated Annual Maximum Wave Height and Sample Distribution of Return Wave Height on the Japan Sea

Not a member yet