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１．環境設定
２．データファイルの準備
３．データの分析
４．ラダーリング調査の設計
１．環境設定
１．１．3EFormは、Java6.0言語を用いて開発されています。お使いのPCをjave6.0の設定にしてください。詳しくはお使いのPCの説明書をご確認ください。
１．２．「ダウンロード」メニューから「3E Form-Japanese」をダウンロードするか、各種メディアより、「3E Form-Japanese」をお使いのPCにコピーしてください。
１．３．3E Formを起動すると、「ライセンス認証」のインターフェイスが表示されます。PC IDを、弊社までe-mailにてお送りください。誤入力を防止するためにコピー＆ペーストをしてお送りいただくことを推奨します。
１．４．「ストア」メニューから、ライセンスキーを購入してください。クレジットカードをお持ちでない方は、以下の口座に直接お振り込みください。
常陽銀行（0130）大穂支店（125）（普）1452446 カ）バックカントリークラスルーム
１．５．PC IDと入金の確認がとれましたら、シリアルNoとライセンスキーをe-mailにて送信します。「ライセンス認証」を再び表示し、、シリアルNoとライセンスキーをコピー＆ペーストにてご入力ください。
１．６．「登録」をクリックすると、あなたにPC固有の3E Formが起動します。3E Formテクノロジーでみなさんの体験学習プログラムをパワーアップしてください。
２．データファイルの準備
２．１．「ダウンロード」メニューから「3Eデータフォーム-J」をダウンロードするか、各種メディアより、「3Eデータフォーム-J」をお使いのPCにコピーしてください。
２．２．データフォームの構造は以下の通りです。
1行目：変数名
【入力必須列】:必ず入力してください。
1列目:ID(コード)…回答者を特定する数列
2列目:ID（変数）…回答者を特定する文字列
3列目:効果（コード）…効果項目を特定する数列
4列目:効果（変数）…効果項目を特定する文字列（一番はじめ出てきた数列のみに記入すればよい）
5列目:活動（コード）…活動項目を特定する数列
6列目:活動（変数）…活動項目を特定する文字列（一番はじめ出てきた数列のみに記入すればよい）
7列目:体験（コード）…体験項目を特定する数列
8列目:体験（変数）…体験項目を特定する文字列（一番はじめ出てきた数列のみに記入すればよい）
【入力選択列】:任意で無限に追加することができます。入力しなくとも問題ありません。
9列目:パラメータ（コード）…パラメータ項目を特定する数列
10列目:パラメータ（変数）…パラメータ項目を特定する文字列（一番はじめ出てきた数列のみに記入すればよい）
以下9列目、10列目の組み合わせを無限に追加できます。
奇数列（コード列）に一つでも空白があるとデータを読み込みませんのでご注意ください。
参考：効率の良いデータフォームの作り方
１）X、Y、Zの３名からデータを収集しました。
２）１名のラダーリング調査の結果を１行に入力します。
３）B列、C列の結果をA列の下にドラッグします。
４）一番はじめのコード（数字）に変数名（文字：ヒエラルキカルバリューマップでアウトプットされる文字）を与えます。ID、性別にように、すべてのコードに変数名を与えても問題ありませんが、ソフトが認識するのは一番はじめのコードに与えられた変数名のみです。
２．３．データフォームが整ったら、CSV(Comma Separated Value)形式で保存します。その際3E Formで認識できないマイナーフォントを使用していないか、「互換性チェック」をすることを推奨します。認識できない文字がある場合、データを読み込みません。
２．４．互換性チェックボックスの指示に従い、データフォームを修正してください。
２．５．互換性の問題箇所を修正したら、適当なファイル名(拡張子.csv)をつけて保存してください。
３．データ分析
３．１．3E Formを起動し、CSV形式で作成したデータファイルを「ファイル」メニューの「ファイルを開く」から、２．データファイルの準備で作成したファイルを選択してください。正しく読み込まれると読込成功のメッセージが表示され、すべてのデータを反映したヒエラルキカル・バリュー・マップ:HVMがアウトプットされます。データ読込を失敗した場合、もう一度２．データファイルの準備の手順に従い、データファイルを作成してください。
３．２．最適モデルの作成
３．２．１．「設定」メニューから「円サイズ」を選択し、モデルとして視覚的に効果的な円の大きさに修正します。数値はオリジナルを「1」とした倍率を入力してください。
３．２．２．「設定」メニューから「線太さ」を選択し、モデルとして視覚的に効果的な線の太さに修正します。数値はオリジナルを「1」とした倍率を入力してください。
３．２．３．「設定」メニューから「カットオフ値の設定」を選択し、少数派のパスを反映されないようにします。
３．２．４．円の中心から右下をドラッグして円を移動させ、視覚的に目的的に最も効果的にモデルを作成します。
３．３．出力項目の制限
３．３．１．「設定」メニューから「効果変数の限定表示」を選択し、特定の項目からのパスのみを表示したモデルを作成することができます。サンプルは、「選択登山」を選択したときのモデルの例です。
３．４．パラメーター分析
３．４．１．「設定」メニューの「分割パラエータの設定」を行うことにより、特定にパラメータ変数で分割されたモデルを作成することができます。
３．４．２．「統計」メニューの「χ2乗検定」に、特定のパラメータ変数×効果変数の関連の有意性を検定することできます。
メモ：χ2乗検定とは、名義変数×名義変数の関係の有意性を検証するものです。検定結果に5%水準以下で有意な効果が認められた場合、パラメータ変数は、効果変数に有意に関係しているということができません。ただし、χ2乗検定は、あくまで関係なので、パラメータ変数→効果変数という因果関係を検証するものではありません。続いて、パラメータ変数の項目×効果変数の項目に表示される「期待値」にアスタリスクがついているものは、「残差分析」の結果、パラメータ変数の項目間に有意に差があった効果変数項目を示します。サンプル結果では、「効果変数３（活動）」の選択頻度に、AコースとBコースの「集団登山２」「ビバーク３」「選択登山」に５％水準で有意な差があったということができます。
４．ラダーリング調査の設計
４．１．ラーダリング調査の構造
４．１．１．「ダウンロード」メニューから「3Eラダーリングサンプル」をダウンロードするか、各種メディアより、「3Eラダーリングサンプル」をお使いのPCにコピーしてください。
４．１．２．ラダーリングの基本的な構造は、一番はじめに「（特定の事業・期間）で最も身に付いたと思う能力は何ですか」の問いに対し、（特定の事業・期間）中の「効果」について回答します。次に、「その（効果）が最も身に付いたと思う活動は何ですか」の問いに対し、効果の要因となった「活動」を回答します。最後に、「その活動はあなたにとってどんな意味がありますか」の質問に対し、効果の要因となった活動の「体験」の質を抽出します。体験学習の特徴として、効果やその要因となる体験が唯一とは限りませんので、同じ質問を３回繰り返します。
４．１．３．項目の選出
４．１．３．１．効果項目は、各体験学習プログラムがねらいとする「効果」を記入します。原則的には、各体験学習プログラム特有のカリキュラムデザインに基づきますが、特に根拠がない場合は、自然体験活動の代表的な効果を分類した谷井ら（2001）のデータを指標にするとよいでしょう。
谷井淳一・藤原恵美(2001)小中学生用自然体験効果尺度の開発.野外教育研究5(1):39-47
1)自己判断力
2)自然への感性（態度）
3)リーダーシップ
4)対人関係スキル
5)自己成長性
４．１．３．２．活動項目は、体験学習プログラム、もしくは調査の対象となる期間にないに、回答者が実際に参加した具体的な活動名を羅列します。
４．１．３．３．体験項目は、期待する「効果」を得るために、提供した「活動」が参加者にとってどんな意味があるのか、「効果」と「活動」の媒介変数を決定します。原則的には、各体験学習プログラム特有のカリキュラムデザインに基づきますが、特に根拠がない場合は、自然体験活動の代表的な体験の質を分類した西田ら（2002）のデータを指標にするとよいでしょう。
西田順一・橋本公雄・柳敏晴(2002)児童用組織キャンプ体験尺度の作成及びその信頼性・妥当性の検証.野外教育研究6(1):49-61
1)自然とのふれあい体験（自然・環境体験）
2)挑戦・達成体験
3)他者協力体験（他者交流体験）
4)自己開示体験（自己表現体験）
5)自己注目体験（自己内省体験）
４．２．ラダーリング調査の運用
ラダーリング調査は、ポストエクスファクト（遡及的）実験計画に基づいていいます。既におこった体験に対し、過去にさかのぼって回答してもらいます。例えば、ある特定の体験学習プログラムに商店を当てることができますし、過去のすべての体験の対象に回答を求めることもできます。
４．３．インターネットによるラダーリング調査設計
フリーのアンケートサイトを活用することにより、携帯電話やパソコンから簡単にラダーリング調査を回収することができます。手作業によるデータ入力作業も不要になるので、たいへん効率的です。