第 2 章の調査結果から、学部留学生が経験する各々の行動場面で「話す」「書く」「読む」
「聴く」の 4 技能の中の 2 つ以上の複合技能が必要とされる場合もあり、4 技能といって も、その能力はそれぞれに独立している訳ではなく、お互いに関係性を有していると考えら れる。
また、堀井（2006）は日本の大学での勉学に対応できる日本語力とは、日本語による講義 を聞き取り理解する力、大量のテキストや資料・参考文献などの読解力、レポート・論文や 発表のための情報収集力、レポート・論文を書く力、発表をする力、学内でコミュニケーシ ョンを取り、人間関係を作る会話力などであるとしている。しかし、以上の能力は、知識や 形式的なスキルだけでは得られない総合的な「学び」につながる力であると捉えている。
さらに、山本（2006）は大学の講義・文献理解、レポート作成に求められる聴解力、読解 力、文章表現力は大学入学後すぐに必要とされ、それらはその後に続く専門ゼミでの発表、
卒論作成のための文章・口頭表現力の基礎能力となるとしている。そして、以上で述べた学 習・研究活動を通して訓練・蓄積された論理的・分析的思考力および表現力は、今後の職業 生活や社会生活で営まれる知的活動に必要な日本語力へとつながっていくとも考えられる。
以上の論述から、大学における専門的な「学び」につながるような「知識」「問題発見解 決能力」「スキル」16だけではなく、総合的な「学び」をスムーズに行うための学内・外で人 間関係を作るコミュニケーション能力にも基本的な 4 技能がそれぞれに複合的に含まれて いると考えられる。そのため、学部留学生の専門分野における学習・研究活動に必要な学習 スキルと人間関係を作るコミュニケーション能力とは、お互いに影響し合い、相乗関係を有 していると推測する。
次に、本章では、上述した学部留学生に必要な日本語能力間の関係性に注目し、実際にア ンケート調査で得られたデータを用いて、統計ソフトの IBM SPSS 22.0 STATISTICS BASE を使い、探索的因子分析を行う。また、その結果を用いて IBM SPSS Amos 22.0.0 を利用し、
共分散構造分析により各能力間ではどのような関係性を有しているのか、また、その関係性 について各能力間ではどのように影響し合っているのか、について検証を行う。
16 堀井（2003）は、留学生に対する AJ 教育の内容について、その構成要素を知識・スキル・問題発見解 決能力とし、問題発見解決能力をその中心に据えたと強調した。
第 1 節 学部留学生の日本語能力への探索的因子分析 3‐1‐1 記述統計量
調査パート 1 と調査パート 2 で測定した項目が共分散構造分析に用いることが可能であ るかを判定するために、測定項目の平均値、標準偏差、歪度17、そして尖度を算出した（表 3‐1）。
17 尖度： 観測値が中心の周りに群がる度合いの測定値である。正規分布の場合尖度統計値は 0 となる。
歪度：分布の非対称の測定値である。正規分布は対称で、歪度は 0 となる。
表 3‐1 全記述統計量
調査パート 1 と調査パート 2 については、5 段階尺度による採点であり、全ての項目で
「できない」を 1 点、「十分にできる」を 5 点とする得点化を行った。そして、表 3‐1 に示 した得点化により算出した測定項目の平均値、標準偏差、歪度、そして尖度において、P5「相 手によって敬語を使い分ける」の尖度は‐0.72 であり、正規分布から逸脱しているため、
分析項目から除去した。また、J1～J4、E1～E6 に関しては、データの欠損値が多いため、分 析項目から除去した。さらに、F1「初めて会う人と自己紹介して友達になる」に関しては、
人間関係構築のためのコミュニケーション能力の有無よりは、被調査者の性格による影響 が考えられ、個人差が大きいため、分析項目から除去した。他に極端に分布が偏っている項 目は認められないため、38 の項目を共分散構造分析に用いることが可能であると考え、分 析を進めることとした。
3‐1‐2 データによる探索的因子分析
学部留学生が有する日本語能力への探索的因子分析を行った。データに関して第 2 章と 同様に 271 人の調査対象者から欠損値が多い 12 人のデータを除いて、全 259 人のデータを 有効データとして使用した。そして、この 259 人の分析対象者のデータ値の相関関係を測 り、調査パート 1 と調査パート 2 の全 38 項目について、分析対象者とする学部留学生の自 己評価である評定値を用いて、プロマックス回転によって主因子分析を行った（表 3‐2）。
その結果、固有値が 1 以上を示す 7 つの因子を抽出した。また、この 7 つの因子を学部留 学生の有する日本語能力の潜在変数18とした。プロマックス回転後の因子負荷量は（表 3‐
2）に示す通りである。
18 人の知能や各種の能力あるいは景気や経済力といったものは直接測定できない。これらは「構成概念」
とよばれ、これを表す変数を「潜在変数」と呼ぶ。測定の出来る変数を「観測変数」と呼ぶ。
表3‐2 パターン行列
変数 因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 因子6 因子7 A5 学会や研究会で口頭発表する 0.899 0.146 0.004 -0.269 -0.102 0.033 0.054 A4 クラスやゼミで口頭発表する 0.863 -0.047 0.175 -0.200 -0.009 0.035 0.043 L7 自分の考えを述べる 0.780 -0.074 0.005 -0.020 0.081 0.008 0.023 A1 レポートを書く 0.764 0.045 -0.059 0.175 -0.084 -0.028 -0.104 L5 ゼミ資料の内容の要点をまとめて口頭で説明 0.721 -0.117 -0.048 0.102 0.191 -0.053 0.018 L8 議論する 0.717 -0.001 -0.049 -0.006 0.070 0.028 0.065 A3 参考論文を要約する 0.699 -0.001 -0.068 0.219 -0.054 -0.082 -0.002 A2 論文を書く 0.662 0.027 -0.084 0.229 -0.048 -0.082 -0.068 L6 レジュメを作成する 0.660 -0.069 0.110 0.057 0.043 0.056 -0.037 L4 教官・教員に質問する 0.348 -0.154 0.007 0.255 0.325 -0.003 0.051 X1 要件を伝える -0.005 0.796 -0.125 -0.021 0.134 0.144 -0.096 X2 必要な書類を読んで記入する19 -0.015 0.734 0.025 -0.035 0.029 0.162 -0.049 W2 必要な書類を読んで記入する20 -0.053 0.734 0.050 0.148 0.065 -0.191 0.030 W3 指示されたことについて理解する 0.024 0.723 0.041 0.078 -0.137 -0.030 0.107 W1 困っていることを説明、相談する -0.028 0.689 -0.052 0.062 0.208 -0.155 0.012 T4 インターネットで日本語の情報を得る -0.057 -0.059 0.936 -0.055 0.034 0.017 0.010 T2 日本語環境のコンピューターを操作 -0.025 0.001 0.834 0.024 0.096 -0.101 0.001 T3 日本語のワープロ文書を作成する 0.103 0.028 0.762 -0.033 0.005 0.040 -0.074 T5 日本語で電子メールをやり取りする 0.018 -0.041 0.671 0.158 -0.150 0.142 0.011 T1 図書館などで資料を検索する 0.036 0.120 0.353 0.301 0.036 -0.304 0.099 L2 板書を読んで理解する 0.013 0.031 -0.058 0.807 0.016 -0.033 0.063 L1 講義を聞いて理解する 0.100 0.023 -0.012 0.674 0.073 0.042 -0.051 S2 専門文献を読んで理解する 0.078 -0.032 0.037 0.656 -0.089 0.168 0.008 S1 教科書や参考書を読んで理解する 0.096 0.117 0.064 0.642 -0.138 0.105 0.023 L3 ノートをとる -0.018 0.089 0.085 0.540 0.157 0.017 -0.099 S3 視聴覚教材を理解する 0.264 0.150 0.016 0.379 -0.139 0.176 -0.007
19 事務室/局、図書館、売店などでの場面で担当者とのやりとりの中で、必要な書類を読んで記入する。
20 区役所、銀行、入管、病院などでの場面で担当者とのやりとりの中で、必要な書類を読んで記入す る。
P2 推薦状作成の依頼などをする 0.094 0.124 -0.037 0.013 0.659 -0.097 -0.023 P4 個人的な悩みや将来などについて話す -0.172 -0.122 -0.029 0.143 0.610 0.289 0.119 P3 世間話 -0.043 0.111 0.063 -0.103 0.590 0.181 -0.045 P1 授業で分からないところについて質問する 0.050 0.125 0.027 -0.024 0.585 -0.078 0.069 F2 事務連絡や活動で必要なコミュニケーション 0.186 0.130 0.043 -0.118 0.392 0.227 -0.067 F5 個人的な悩みや将来などについて話す 0.000 -0.082 -0.150 0.059 0.069 0.689 0.065 F6 個人的な話題で電子メールや手紙のやり取り -0.026 -0.031 0.060 0.092 0.024 0.636 -0.005 F4 授業ノートを見せてもらい、質問する -0.008 0.240 0.113 -0.009 0.094 0.416 0.004 F3 流行のファッションや音楽、遊びなどを話す 0.017 0.003 0.167 0.044 -0.009 0.349 0.022 D2 困っていることを説明、相談する 0.016 -0.040 -0.037 -0.003 0.027 0.034 0.842 D1 世間話をする -0.037 -0.097 0.027 0.044 0.094 -0.002 0.771 D3 生活上の問題について注意を理解する 0.048 0.273 -0.018 -0.066 -0.099 0.088 0.656 固有値 14.204 2.891 2.232 1.651 1.401 1.248 1.196 寄与率（％） 37.380 7.607 5.873 4.344 3.688 3.285 3.148 累積寄与率（％） 37.380 44.987 50.860 55.205 58.892 62.178 65.326
1因子 1.000
2因子 0.519 1.000
3因子 0.602 0.561 1.000
4因子 0.661 0.604 0.611 1.000
5因子 0.455 0.489 0.339 0.449 1.000
6因子 0.380 0.346 0.306 0.232 0.469 1.000
7因子 0.429 0.452 0.350 0.384 0.468 0.436 1.000 因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うﾌﾟﾛﾏｯｸｽ法 a. 7 回の反復で回転が収束しました。
日本語教育の専門家の助言を得た上で、潜在変数とされた７つの因子についてそれぞれ 解釈し、命名した。因子 1 は、学部留学生の専門分野での「書く」・「話す」といった内容を 示す項目が高く負荷しているため、この因子を「専門分野（表出能力）」と解釈した。因子 2 は、書類の記入や指示を受ける、また、用件を伝えるなど事務的な内容を示す項目が高く 負荷しているため、この因子を「事務処理能力」と解釈した。因子 3 は、電子機器の使用や 情報収集する内容を示す項目が高く負荷しているため、「情報処理能力」と解釈した。また、
因子 4 は、学部留学生の専門分野での「理解力」に関する内容を示す項目が高く負荷してい るため、この因子を「専門分野（理解力）」と解釈した。因子 5 は、学部留学生が教員や学 内・外の人との交流に欠かせない敬語使用に関する内容を示す項目が高く負荷しているた め、この因子を「敬語使用能力」と解釈した。さらに、因子 6 は、交友関係に集中している ため、「交友関係構築能力」と解釈した。最後に、因子 7 は、学外でのコミュニケーション 能力に関する内容を示す項目が高く負荷しているため、この因子を「社会関係構築能力」と 解釈した。
探索的因子分析から、学部留学生が有している日本語能力に関しては、「専門分野（表出 能力）」、「事務処理能力」、「情報処理能力」、「専門分野（理解力）」、「敬語使用能力」、「交友 関係構築能力」、および「社会関係構築能力」の７つの潜在変数から構成されることになる。
そこで、各項目の内容を考量し、7 つの因子のそれぞれに高く負荷する項目を 3 項目21ずつ 選定し、これを７つの潜在変数を測定する観測変数とした（表 3‐3）。
21 表 3‐2 の各因子における因子負荷量の比較的に高い観測変数を選出した。因子に対する説明しやすさ を重視したため、必ず因子負荷量の最も高い観測変数を選出したとは限らない。