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STEM・STEAM教育における障害のある学生の支援戦略

· 約23分
Tomohiro Hiratsuka
Tomohiro Hiratsuka
CEO of Easpe, Inc

このブログ記事では、自閉症やADHD、ディスレクシア（読字障害）を含む発達障害に関連する最新の学術研究や教育・福祉分野の取り組みを紹介しています。STEM・STEAM教育における障害のある学生の支援戦略、ディスレクシア関連遺伝子の脳発達への影響、適応型ゲーミフィケーションを活用した学習システム、自閉症の成人の生活の質を測る新たな評価尺度、顔認識能力と自閉症的な非言語コミュニケーションの関係、医学部生や医師のディスレクシアの影響、ADHD児の感情調整と突発的行動を予測するウェアラブル技術など、多岐にわたる研究の概要とその実生活への応用について詳しく解説しています。

ビジネス関連アップデート

自閉症eサービス全国ネット​

自閉症プレカンファレンス2025 概要​

自閉症に関する最新の研究・実践・支援のエビデンスを共有し、専門家や関係者が議論を深めるためのイベント 「自閉症プレカンファレンス2025」 が開催されます。本カンファレンスでは、専門家による基調講演や特別講演、さらに参加者がテーマごとに議論できる分科会やシンポジウムが予定されています。

開催内容​

🟠 午前の部：基調講演「現場におけるエビデンス」​

  • **「TEACCH Autism Program におけるエビデンス」**講師: 諏訪 利明（川崎医療福祉大学）
  • **「応用行動分析（ABA）におけるエビデンス」**講師: 渡部 匡隆（横浜国立大学）

🟡 午後の部：特別講演​

  • **「境界知能の方の就労」**講師: 梅永 雄二（早稲田大学）
  • **「診断／カムフラージュ」**講師: 内山 登紀夫（福島学院大学 / よこはま発達グループ）

🟢 分科会 I（成人）​

  1. 行政が考えるエビデンス
  2. 現場で取り組んでいるエビデンス
  3. 現場で大切にしているエビデンスとは
  4. エビデンスをテーマとした地域連携と人材育成

🟣 分科会 II（療育・教育）​

  • 療育や教育現場におけるエビデンス活用について議論

🔵 シンポジウム​

登壇者:

  • 諏訪 利明（川崎医療福祉大学）
  • 渡部 匡隆（横浜国立大学）
  • 梅永 雄二（早稲田大学）
  • 内山 登紀夫（福島学院大学 / よこはま発達グループ）
  • 進行: 中山 清司（自閉症eサービス全国ネット）

📍 参加費​

✅ プレカンファレンスのみ​

  • 5,000円 / 人

✅ プレカンファレンス & 懇親会セット​

  • 13,500円 / 人
  • 懇親会: 2025年5月25日（日）16:30～18:00
  • 会場: 大隅ガーデンハウス（定員100名・先着順） ※懇親会のみの参加は不可

学術研究関連アップデート

A Systematic Literature Review of Research-based Interventions and Strategies for Students with Disabilities in STEM and STEAM Education​

STEM・STEAM教育における障害のある学生への支援戦略と介入方法に関する研究レビュー​

研究の背景​

科学（Science）、技術（Technology）、工学（Engineering）、数学（Mathematics）を含むSTEM教育や、そこに芸術（Arts）を加えたSTEAM教育は、現代の教育において重要な分野です。しかし、障害のある学生（SWDs: Students with Disabilities）は、教育の場で特別な配慮や学習機会、社会的・感情的なサポートが十分に受けられず、多くの障壁に直面しています。特にアメリカの統計では、こうした教育格差が明確に存在していることが指摘されています。

研究の目的​

この研究では、2013年から2024年までの研究論文263本を分析し、STEM・STEAM教育における**障害のある学生向けの介入方法（Interventions）と戦略（Strategies）**を整理しました。最終的に、39の介入方法と21の支援戦略が特定されました。

主な研究結果​

✅ アメリカを中心に研究されており、特に対象とされる障害は「自閉スペクトラム症（ASD）」「学習障害」「行動障害（低～中程度の症状）」が多い。

✅ 自閉症の学生向けの介入方法

  • *ロボットやプログラミング（コーディング）**を活用し、認知力・社会性・コミュニケーション能力を向上させる試みが多く見られる。

✅ 聴覚障害のある学生向けの介入方法

  • 科学的な専門用語をアメリカ手話（ASL）で統一することの難しさや、「科学に対する自己認識（Science Identity）」を育てることが重要視されている。

✅ 視覚障害のある学生向けの介入方法

  • *支援技術（Assistive Technology）**や、**教材のアクセシビリティ（利用しやすさ）**を向上させる工夫が求められている。

✅ 特定の障害に偏った研究が多く、他の障害（身体障害、発達性協調運動障害など）に関する研究は少ない。

  • また、教師や支援者の視点で「どのように支援するべきか」を考えた研究が少ない点も指摘されている。

✅ 最新技術の活用

  • 人工知能（AI）、機械学習（Machine Learning）、メタバース（仮想空間）を活用し、障害のある学生の認知・感情の状態を評価する新しい試みが進められている。

研究の意義​

この研究は、障害のある学生がSTEM・STEAM分野で学ぶ際の支援方法や新しい技術の活用について、多くの示唆を提供しています。

今後の教育者や研究者にとって、より包括的で多様な障害に対応できる教育戦略の開発が求められることがわかります。

実生活への応用​

📚 プログラミングやロボットを活用した教育は、自閉症の学生の認知力や社会性を伸ばす可能性がある。

👐 聴覚・視覚障害のある学生に対しては、アクセシビリティ向上や学習方法の工夫が重要。

🌐 AIやメタバースなどの最新技術を活用した教育支援が、今後の発展につながる可能性がある。

この研究は、障害のある学生のSTEM・STEAM教育における公平性を高めるための重要な知見を提供するものとなっています。

Spatiotemporal expression pattern of dyslexia susceptibility 1 candidate 1 (DYX1C1) during rat cerebral cortex development​

ディスレクシア（読字障害）関連遺伝子 DYX1C1 の脳発達における役割：ラットを用いた研究​

研究の背景​

発達性ディスレクシア（Developmental Dyslexia, DD）は、文字の読み書きが困難になる学習障害の一種で、影響を受ける人の生活に大きな影響を与えることがあります。近年、DYX1C1 という遺伝子がディスレクシアに関係している可能性が指摘されていますが、この遺伝子が脳の発達にどのような影響を与えるのかは明確になっていません。

本研究では、ラットの脳発達過程における DYX1C1 の発現パターンを解析し、この遺伝子が神経発達にどのように関与しているのかを調査しました。

研究の方法​

  • 対象: ラットの胎児（妊娠13.5日目、15.5日目、17.5日目、20.5日目の4段階）
  • 手法:
    • 免疫組織化学（脳の組織を染色し、DYX1C1 を発現している細胞を特定）
    • リアルタイムPCR（qPCR）（遺伝子の発現量を測定）
    • in situ ハイブリダイゼーション（組織内での遺伝子の発現位置を確認）

研究の結果​

✅ DYX1C1 は、主に 大脳皮質の外層（cortical plate, CP） に多く発現しており、特に妊娠15.5日目（E15.5） にピークを迎える。

✅ DYX1C1 の発現する細胞は、「カハール・レチウス細胞（Cajal-Retzius細胞）」（脳の層構造を形成するための重要な細胞）とは異なる細胞群に存在する。

✅ DYX1C1 陽性の細胞は、神経発生期に特有のマーカーと共局在（同じ場所に存在）しており、神経細胞の形成や移動に関与している可能性がある。

✅ DYX1C1 陽性細胞は、陰性細胞（DYX1C1 を発現していない細胞）よりも 一次繊毛（primary cilia）が短い。

  • → 神経細胞の移動が完了したことを示唆。

結論と意義​

  • DYX1C1 は、大脳皮質の発達に関与する重要な遺伝子であり、神経細胞の移動や層構造の形成に関係している可能性がある。
  • 一次繊毛の短縮と関連していることから、ニューロンの成熟過程や移動の完了に関わっていることが示唆される。
  • 今後、DYX1C1 がディスレクシア発症にどのように影響するのかを理解するため、リリン（Reelin）や他の神経発達因子との相互作用を詳しく研究する必要がある。

実生活への応用​

📚 ディスレクシアの診断・治療の新たな手がかりになる可能性

🧠 神経発達障害（自閉症やADHDなど）と関連する脳の発達メカニズムの解明に貢献

🔬 遺伝子治療や発達支援のための新たな研究の基盤となる

本研究は、ディスレクシアの発症メカニズムを遺伝子レベルで理解するための重要なステップとなり、将来的な診断・治療法の開発に貢献する可能性があります。

AG- Learn: Adaptive Gamification Approach for Interactive Learning Systems​

適応型ゲーミフィケーションを活用したインタラクティブ学習システム「AG-Learn」​

研究の背景​

学習システムの成功には、学習者（Learner） と 学習コンテンツ（Learning Content） の適切な組み合わせが不可欠です。近年の研究では、学習者の関心やニーズに応じたパーソナライズされた学習環境の提供が、学習の定着度やモチベーション向上に重要であると示されています。しかし、多くの学習システムは個々の学習者の動的なプロフィールを十分に考慮していません。

本研究では、適応型学習（Adaptive Learning） と ゲーミフィケーション（Gamification） を組み合わせた学習システム 「AG-Learn」 を提案し、学習者の関心や習熟度に応じたインタラクティブな学習環境を提供することを目指しました。

研究の目的​

  • 学習者の動的なプロファイルを活用し、個別適応型の学習体験を提供する
  • ゲーム要素を取り入れた学習環境を構築し、学習のモチベーションを向上させる
  • 機械学習とレコメンダーシステムを活用し、学習者ごとに最適なコンテンツを提供する

研究の方法​

  • 適応型学習（Adaptive Learning） の導入
    • 学習者の進捗状況、関心、パフォーマンスに応じてコンテンツを調整
    • 動的プロファイルを活用して、学習内容をリアルタイムでカスタマイズ
  • ゲーミフィケーション（Gamification）の活用
    • ポイントシステム、ランキング、バッジ、クイズ形式 などのゲーム要素を導入
    • 競争や報酬を取り入れることで、学習者の積極的な関与を促進
  • 機械学習とレコメンダーシステム
    • 学習履歴を分析し、最適な教材や学習アクティビティを推奨
    • 学習者の行動データを活用し、より効果的な学習パスを提供
  • 実験環境
    • 開発した学習システム「Class Quiz」を用いて効果を検証
    • 学習者のエンゲージメントや成績向上の度合いを評価

研究の結果​

✅ ゲーミフィケーションの導入により、学習者のモチベーションとエンゲージメントが向上

✅ 適応型学習システムを利用した学習者は、従来の静的な学習システムよりも成績が向上

✅ 機械学習を用いたレコメンダーシステムが、学習者ごとに最適な教材を提供し、効果的な学習が可能になった

結論と今後の展望​

  • 適応型ゲーミフィケーションは、学習の質を向上させ、学習者のモチベーションを高める効果がある
  • 今後は、より多様な学習者に対応するためのカスタマイズ性向上が求められる
  • AIを活用し、さらに高度な適応学習システムの開発が期待される

実生活への応用​

🎓 学校教育： 個別最適化された学習体験を提供し、苦手分野の克服を支援

📚 企業研修： ゲーミフィケーションを活用した効果的なトレーニングプログラムの開発

💡 eラーニングプラットフォーム： 学習者ごとのカスタマイズ学習を実現する新しい教育システムの構築

本研究は、適応型学習とゲーミフィケーションの組み合わせが学習の質を向上させる可能性を示唆しており、教育のデジタル化を推進する重要な一歩となる内容です。

The Relationships, Employment, Autonomy, and Life Satisfaction (REALS) Measures for Autistic Adults and Adults With Other Intellectual and Developmental Disabilities: Psychometric Testing of the Self-Report and Proxy Versions​

自閉症の成人および知的・発達障害（IDDs）のある成人の生活の質を測る新しい尺度「REALS Measures」​

研究の背景​

  • 自閉症の成人や知的・発達障害（IDDs）のある成人は、社会的な関係（友人や家族との交流）、就労の機会、生活の自立度、人生の満足度といった重要な要素において、さまざまな課題を抱えている。
  • しかし、これらの生活の質（QOL）を客観的に測る信頼性の高い評価ツールがほとんど存在しない。

研究の目的​

  • Relationships, Employment, Autonomy, and Life Satisfaction（REALS）Measures という新しい評価尺度を開発し、自閉症の成人や他のIDDsを持つ人々の社会生活を多角的に評価できるようにする。
  • 本人（セルフレポート）と代理人（介護者など）の視点（プロキシレポート）の両方で測定できるツールを作成する。

研究の方法​

  • 「Patient-Reported Outcomes Measurement Information System（PROMIS）」という研究手法を用いて、科学的に確かな尺度を設計。
  • 4つの主要な評価項目（ドメイン）を設定：
    1. 社会的関係（Relationships）
    2. 就労状況（Employment）
    3. 自立度（Autonomy）
    4. 人生の満足度（Life Satisfaction）
  • *875人のIDDsのある成人（その90%が自閉症）と911人の代理回答者（その79%が自閉症の家族など）**を対象に大規模な調査を実施。
  • 質問は108項目（本人用）と74項目（代理人用）を用意し、**「どのくらいの頻度で起こるか」「どの程度の支援が必要か」「どれくらい満足しているか」**といった観点で回答。

主な結果​

✅ クラシックテスト理論（CTT）と項目反応理論（IRT）を用いた分析を実施し、高精度な尺度を作成

✅ 最終的に19種類のセルフレポート尺度と14種類のプロキシレポート尺度が完成（それぞれ3〜14問で構成）

✅ 評価尺度は「高い信頼性・精度」を持ちつつ、負担を最小限に抑えた設計

✅ 今後の課題として、知的障害のある人向けの自己報告の信頼性をさらに検証する必要がある

結論と今後の展望​

  • REALS Measuresは、自閉症やIDDsのある成人の社会生活の評価に有用であり、福祉サービス、臨床診療、研究に幅広く活用できる可能性がある。
  • 特に、自立支援や就労支援の効果を測定するツールとして有望。
  • ただし、知的障害のある人における自己報告の正確性については、今後さらなる検証が必要。

実生活への応用​

🏥 医療・福祉機関：REALS Measuresを活用し、個人に適した支援計画の策定が可能に

💼 就労支援機関：就労の困難さを定量的に評価し、より効果的な職業訓練の開発に貢献

📊 研究分野：障害者の生活の質に関する客観的データを収集し、政策や支援プログラムの改善に役立てる

この研究は、自閉症やIDDsを持つ成人の生活の質を測定するための新しいツールを開発し、社会生活の支援を科学的に向上させる重要な一歩となるものです。

EXPRESS: The Inter-Association Between Face Processing, Intelligence, and Autistic-like Nonverbal Communication​

顔認識能力、知能、自閉症的な非言語コミュニケーションの関係性に関する研究​

研究の背景​

  • *顔を認識する能力（顔処理能力）と知能（一般的な認知能力）**の関係は、長年議論されてきたテーマである。
  • また、自閉症スペクトラム特性を持つ人は、顔の認識が苦手になることが多いとされるが、それが単に知能の影響によるものなのか、または別の要因が関係しているのかは明確でない。
  • 特に、「社会的動機づけ理論（Social Motivation Theory of Autism）」では、自閉症特性のある人は他者への関心が低いため、顔認識能力が低くなると考えられている。

研究の目的​

  • 顔処理能力と知能がどのように関連するのかを明確にする。
  • 顔処理能力の低さが自閉症的な非言語コミュニケーションの難しさと関連しているかを検証する。

研究の方法​

  • 253人の一般成人を対象に、以下のテストを実施：
    1. 顔処理能力テスト（4種類）:
      • 顔をすばやく検出する能力
      • 顔の特徴を識別する能力
      • 顔の記憶力
      • 表情を認識する能力
    2. 知能テスト（4種類）
    3. 自閉症傾向を測る質問紙（Autism Quotient, AQ）
      • 特に非言語コミュニケーション（ジェスチャーや視線など）の苦手さを測定
  • *統計手法（潜在変数モデリング）**を用いて、各能力の関連性を分析。

主な結果​

✅ 顔処理能力（f）と知能（g）は正の相関があり（λ = .48）、知能の一部として考えられる可能性がある。

  • 特に「顔の記憶能力」は知能と強い関連があった（β = .31）。
  • これは、顔の記憶に問題がある「発達性相貌失認（Developmental Prosopagnosia）」が、学習障害と関連する可能性を示唆する。

✅ 自閉症的な非言語コミュニケーションの苦手さは、顔処理能力（f）と強く負の相関があった（β = -0.45）。

  • つまり、自閉症的な非言語コミュニケーションの難しさがある人ほど、顔を認識する能力が低い傾向が見られた。

✅ 知能（g）はこの関係の媒介要因ではなかった。

  • つまり、「知能が低いから顔の認識が苦手になる」のではなく、自閉症的な特性そのものが、独立して顔処理能力に影響を与えている可能性が高い。

結論​

  • 顔認識能力は、一般的な知能と関連があるが、自閉症的な非言語コミュニケーションの難しさとも強く関係している。
  • 知能とは独立して、「社会的動機づけ（他者との関わり）」の影響を受けている可能性が高い。
  • 顔を覚えるのが苦手な「発達性相貌失認（顔失認）」は、学習障害と関連するかもしれず、より詳細な研究が求められる。

実生活への応用​

👩‍🏫 教育分野: 顔認識が苦手な人への支援として、視覚的な補助（文字や色分け）を活用する

🧠 臨床・診断: 自閉症の診断や支援において、顔処理能力の評価を取り入れることで、より個別化した支援が可能に

🤝 社会的スキル訓練: 顔認識のトレーニングや、非言語コミュニケーションスキルの強化プログラムが役立つ可能性

この研究は、顔処理能力、知能、自閉症特性の関係をより明確にし、支援や診断の改善に貢献する重要な知見を提供している。

Experiences of medical students and doctors with dyslexia: A systematic review​

医学部生・医師のディスレクシア（読字障害）に関する経験：体系的レビュー​

研究の背景​

  • ディスレクシア（読字障害）は、音韻認識の問題により、学習や仕事に影響を与える神経発達性の学習困難とされる。
  • 医学教育では多くの読解・記述が求められるため、ディスレクシアを持つ医学生や医師は特に困難を抱えやすい。
  • 本研究では、医学部生や医師がどのような経験をしているか、またどのような支援策が有効かを検討するために、過去の研究をまとめた。

研究の方法​

  • 医学教育関連のデータベースを検索し、ディスレクシアの医学部生・医師に関する研究を抽出。
  • 最終的に31本の論文を選定（そのうち7本はバイアスのリスクが高いと評価）。
  • *ナラティブ・シンセシス（物語的統合）**を用いて、共通のテーマを抽出し、分析。

主な結果​

4つの主要テーマが特定された。

✅ 1. ディスレクシアを持つ医学部生・医師の経験は、全体的に否定的なものが多い

  • *スティグマ（偏見）**を感じることが多く、周囲の理解不足が問題となる。
  • 「能力が低い」と誤解されるケースもあり、適切なサポートを受けづらい。

✅ 2. 試験や評価の成績に影響を与えるが、合理的配慮（特別な対応）によって改善できる

  • 筆記試験の成績が特に影響を受けやすい。
  • *時間延長や試験形式の調整（音声試験など）**が効果的。

✅ 3. 効果的な対策として、以下の方法が有効

  • ピアサポート（仲間同士の支援）
  • 組織全体でのインクルーシブな取り組み
  • 対話型の教育方法（視覚・音声を活用する）

✅ 4. ディスレクシアは医師としてのキャリア選択にも影響を与える

  • 専門分野の選択に制約を感じることがある。
  • 診断書作成や記録業務が負担となり、特定の分野を避ける人もいる。

結論と今後の課題​

  • 医学教育では、ディスレクシアを持つ学生や医師がより学びやすい環境を整えることが必要。
  • 試験や教育方法において、個々のニーズに合わせた柔軟な対応が求められる。
  • 特に医師としてのキャリア形成にどのような影響があるか、さらに研究が必要。
  • 今後、アメリカを含む国際的な研究の拡充が求められる。

実生活への応用​

📚 医学部や医療機関で、ディスレクシアに配慮した教育・評価方法を導入する

🤝 ピアサポートを活用し、学習・業務の負担を軽減する

🏥 医師のキャリア選択において、ディスレクシアを考慮した支援を行う

この研究は、医学教育の現場でディスレクシアを持つ人々が直面する課題と、改善策を提示する重要な知見を提供している。

Frontiers | Ecological Momentary Assessment of Emotional Dysregulation and Outbursts among Youth with ADHD: A Feasibility Study of a Biomarker-Driven Predictive Algorithm in the Special Education Pre-K and Early Childhood Classroom Settings​

ADHDの子どもの感情調整と突発的な行動を予測するウェアラブル技術の研究​

研究の背景​

  • ADHD（注意欠如・多動症）の6歳未満の子どもは、感情のコントロールが難しく、衝動的な行動（突然の怒りやパニック）を起こしやすい。
  • そのため、多くの子どもが通常の幼稚園や保育園から除外され、特別支援クラスに入れられることがある。
  • これまでの評価方法（行動観察やアンケート）は主観的であり、客観的な評価や早期予測が難しい。
  • 本研究では、ウェアラブルデバイス（スマートウォッチ）を使って、子どもの生体データをリアルタイムに取得し、突発的な行動を予測できるかを検証した。

研究の方法​

  • 対象:
    • ADHDや他の発達障害を持つ特別支援クラスの子ども10人（幼稚園クラス5人＋1年生クラス5人）
  • 実験内容:
    • 子どもたちにスマートウォッチを装着し、2週間の授業中の生体データ（心拍数など）を記録。
    • 同時に、観察者が行動ログを記録し、子どもが衝動的な行動を起こしたタイミングと生体データの関係を分析。
    • 保護者から、前日の睡眠状態のデータも収集し、行動との関連性を調査。

主な結果​

✅ 全員が研究に参加し、デバイスの装着にも大きな問題はなかった（一部、着け心地を嫌がる子どもがいたが、許容範囲内）。

✅ 生体データ（心拍数の変化など）と行動データ（突発的な行動の発生）に関連性が確認された。

✅ スマートウォッチによる生体データの測定は、ADHDの子どもの感情調整や突発的な行動を予測する手がかりになる可能性がある。

結論と今後の課題​

  • 本研究は、リアルタイムの生体データを活用し、ADHDの子どもの感情調整を客観的に評価する最初の試みとなった。
  • より大規模な研究を行い、AIを活用した個別最適化モデルを開発することで、感情コントロール支援の可能性が広がる。
  • 特別支援クラスだけでなく、一般の幼稚園・小学校でも活用できる技術として発展する可能性がある。

実生活への応用​

📊 スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスを活用し、ADHDの子どもの感情の乱れを事前に検出するシステムを開発できる可能性

🎓 特別支援教育において、リアルタイムの客観的データを活用した新しい指導法の確立が期待される

🔬 AIを活用し、個々の子どもに最適な介入策を提案する予測モデルの開発が求められる

この研究は、ADHDの子どもの突発的な行動を客観的に予測・管理するための新しいアプローチを示し、教育や医療の現場での応用が期待される重要な知見を提供している。