【Psycholo Mag Vol.508】発達・教育心理学
おはようございます。Psycholo Mag編集部です。
朝6:00、あなたの脳が目覚める瞬間に、今日も発達・教育心理学の最新知見をお届けします。
本日のVol.508は、人間の成長と学びの謎に迫る10の論文特集。数学の性差から自己調整学習、LGBTQ+家族の養子縁組コミュニケーション、そして脳波データが示す聴覚皮質の発達パターンまで——一見バラバラに見える研究も、実は「人間はどのように学び、育つのか」という根源的な問いで繋がっています。
ジェネレーティブAIが教育現場で本当に役立つのか、低所得家庭のメディア環境、さらには研究テーマの選び方の落とし穴まで。発達心理学と教育科学の最前線を、ウィットと共に追いかけましょう。
さあ、今日も一緒に、人間理解の旅へ。
Sex Differences in Mathematics: A Meta-analytic Review Across Content, Grades, and Geographic Regions
Sara Caviola, David Giofrè, Enrico Toffalini, Lorenzo Esposito, Irene Tonizzi, David C. Geary
Caviola, S., Giofrè, D., Toffalini, E., Esposito, L., Tonizzi, I., & Geary, D. C. (2026). Sex Differences in Mathematics: A Meta-analytic Review Across Content, Grades, and Geographic Regions. Educational Psychology Review, 38(1). https://doi.org/10.1007/s10648-026-10125-8.
この論文は、数学における男女差について過去12年間（2010～2022年）の440の研究をまとめた大規模な分析です。1,500万人以上の参加者データを分析した結果、全体的には男性が女性より数学成績が若干高い傾向が見られました。ただしこの差は、学年が上がるにつれて大きくなること、幾……
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購読して続きを読むA Conceptual Framework to Integrate Research Programs on Self-Regulation in Education
Franz Wortha, Peter Gerjets, Roger Azevedo, Matthew Bernacki, Birgit Brucker, Babette Bühler, Ann-Christine Ehlis, Enkelejda Kasneci, Akira Miyake, Kou Murayama, Benjamin Nagengast, Brent Roberts, Maike Tibus, Ulrich Trautwein
Wortha, F., Gerjets, P., Azevedo, R., Bernacki, M., Brucker, B., Bühler, B., Ehlis, A.-C., Kasneci, E., Miyake, A., Murayama, K., Nagengast, B., Roberts, B., Tibus, M., & Trautwein, U. (2026). A Conceptual Framework to Integrate Research Programs on Self-Regulation in Education. Educational Psychology Review, 38(1). https://doi.org/10.1007/s10648-026-10196-7.
この論文は、教育研究において重要な概念である「自己調整」がどのように機能するのかを統合的に理解するための枠組みを提案しています。従来、自己調整研究は異なる視点からアプローチされてきましたが、この論文は4つの主要な研究伝統を統合しています。第1は「安定した気質」で、性格や個人特性と……
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購読して続きを読むEnhancing School Students’ Self-Regulated Learning through Generative AI Support: A Randomized Controlled Trial
Tim Fütterer, Lisa Bardach, Jochen Kuhn, Stefan Daniel Keller, Peter Gerjets
Fütterer, T., Bardach, L., Kuhn, J., Keller, S. D., & Gerjets, P. (2026). Enhancing School Students’ Self-Regulated Learning through Generative AI Support: A Randomized Controlled Trial. Educational Psychology Review, 38(1). https://doi.org/10.1007/s10648-026-10133-8.
この研究は、生成AI（ChatGPTなど）が中学生の自己調整学習をサポートできるかを調べた実験です。371人の生徒を3つのグループに分け、6回の授業を受けてもらいました。1つ目のグループは「学習の価値を感じさせるAI」、2つ目は「効果的な勉強方法を教えるAI」、3つ目は普通のCh……
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購読して続きを読む‘With Two Dads, You Cannot Hide Adoption Even if You Wanted to’—Adoption Communication in Adoptive Families With
LGBTQ
+ Parents: An International Study
Salvatore D’ Amore, Deniz Eren, Paul‐Emile Huet, Samantha Tornello, Olivier Vecho, Sara Bressanutti, Alessio Gubello
Amore, S. D., Eren, D., Huet, P., Tornello, S., Vecho, O., Bressanutti, S., & Gubello, A. (2026). ‘With Two Dads, You Cannot Hide Adoption Even if You Wanted to’—Adoption Communication in Adoptive Families With
この研究は、性的少数者（LGBTQ+）の養親がどのようにして子どもに養子縁組について説明するのかを調べた国際的な調査です。ヨーロッパとアメリカに住む163人の養親に、養子縁組についてどう子どもに伝えたかを聞きました。回答を分析した結果、5つの主なパターンが見つかりました。例えば、……
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購読して続きを読むPrint and Screen Media in Families Experiencing Low Income: The Impact of Stressors and Protective Factors
Rebecca A. Dore, Daniela Avelar, Britt Singletary, Kammi Schmeer, Laura M. Justice
Dore, R. A., Avelar, D., Singletary, B., Schmeer, K., & Justice, L. M. (2026). Print and Screen Media in Families Experiencing Low Income: The Impact of Stressors and Protective Factors. Infant and Child Development, 35(1). https://doi.org/10.1002/icd.70084.
この研究は、低所得家庭における子どもの本や画面メディア（テレビやタブレットなど）の利用経験が、どのような家族の状況によって影響を受けるかを調べたものです。具体的には、経済的な困難や親のストレス、家族関係のトラブルといった「ストレス要因」と、親が子どもと一緒に活動すること、自分の子……
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購読して続きを読むShaping Development Through Parents: A Scalable Approach to Early Learning
Gonzalez‐Gomez Nayeli, Naso Cecilia Eugenia, Tierney Fiona, Soba Roxana, Vazquez Claudia, Hendry Alexandra
Nayeli, G., Eugenia, N. C., Fiona, T., Roxana, S., Claudia, V., & Alexandra, H. (2026). Shaping Development Through Parents: A Scalable Approach to Early Learning. Developmental Science, 29(6). https://doi.org/10.1111/desc.70279.
この論文は、アルゼンチンの経済的に困難な家庭を対象に、両親と子どもが一緒に行う活動を支援するプログラムの効果を調べた研究です。もともとイギリスで開発された低コストの活動キットを、アルゼンチンの文化や生活状況に合わせて改良しました。73家族に配布したところ、両親が子どもとの関わりを……
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購読して続きを読むIntensive Longitudinal Methods in School Research: A Systematic Literature Review
Carina Schreiber, Michael Becker
Schreiber, C., & Becker, M. (2026). Intensive Longitudinal Methods in School Research: A Systematic Literature Review. Educational Psychology Review, 38(1). https://doi.org/10.1007/s10648-026-10203-x.
この論文は、学校研究における「集中的縦断調査法」という新しい研究方法の使用実態を調べたものです。集中的縦断調査法とは、経験サンプリング法や日誌調査など、人々の日常生活をリアルタイムで観察・記録する方法です。これらの方法は、実際に起きている現象を直接捉えられるという大きな利点があり……
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購読して続きを読むMEG Evidence of Concurrent Bilateral and Hemisphere‐Specific Developmental Patterns in Auditory Cortex
Tiina Parviainen, Pyry Heikkinen, Anni Hänninen, Anna Christina Nobre
Parviainen, T., Heikkinen, P., Hänninen, A., & Nobre, A. C. (2026). MEG Evidence of Concurrent Bilateral and Hemisphere‐Specific Developmental Patterns in Auditory Cortex. Developmental Science, 29(3). https://doi.org/10.1111/desc.70146.
この研究は、子どもの脳がどのように発達していくのかを調べたものです。具体的には、音を聞いたときに脳の聴覚野（音を処理する場所）がどのように反応するかを、子ども（6～13.5才）と大人で比較しました。脳磁図という装置を使って脳の活動を測定しています。結果として2つの重要な発見があり……
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購読して続きを読むSelf-Regulation Competence as a Superpower: An Integrated Framework for K-12
Ulrich Trautwein, Janina Eberhart, Charlotte Dignath, Cavan V. Bonner, Brent W. Roberts
Trautwein, U., Eberhart, J., Dignath, C., Bonner, C. V., & Roberts, B. W. (2026). Self-Regulation Competence as a Superpower: An Integrated Framework for K-12. Educational Psychology Review, 38(1). https://doi.org/10.1007/s10648-026-10190-z.
この論文は、子どもたちの学習や人生の成功を大きく左右する「自己調整能力」という力に注目しています。これまで、研究者たちは異なる視点から自己調整能力を研究してきました。例えば、学習戦略の研究、脳の実行機能の研究、性格心理学の研究など、それぞれが別々に進められていました。この論文の大……
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購読して続きを読むChoosing Research Topics Wisely: The Irony of Item Response Theory as an Example
Howard Wainer
Wainer, H. (2026). Choosing Research Topics Wisely: The Irony of Item Response Theory as an Example. Journal of Educational and Behavioral Statistics. https://doi.org/10.3102/10769986261432203.
この論文は、研究者が研究テーマを選ぶときに気をつけるべき重要な点を指摘しています。特に、項目反応理論（IRT）という教育統計の手法を例に挙げています。IRTは学生がテスト問題にどう答えるかを予測するための数学的モデルです。面白いことに、IRTは「データが大量にあるときだけ使える」……
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