2018 Fiscal Year Annual Research Report
Renovating Assessment for the Future: Design-Based Implementation Research for a Learning-in-Class Monitoring System Based on the Learning Sciences
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17H06107
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
白水 始 東京大学, 高大接続研究開発センター, 教授 (60333168)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
益川 弘如 聖心女子大学, 文学部, 教授 (50367661)
齊藤 萌木 東京大学, 高大接続研究開発センター, 特任助教 (60584323)
飯窪 真也 東京大学, 高大接続研究開発センター, 特任助教 (40609971)
辻 真吾 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任助教 (80431823)
市川 治 滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (00821612)
北澤 武 東京学芸大学, 教育学部, 准教授 (80453033)
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| Project Period (FY) |
2017-05-31 – 2022-03-31
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| Keywords | 学習評価 / 学習科学 / アクティブ・ラーニング / 知識構成型ジグソー法 / 自動音声認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，学びのPDCAサイクル確立のために1．児童生徒が授業中に複数のグループに分かれて同時並行的に活動するような授業での言動をモニタリングできるシステムを開発し（システム開発班），2．小中高の授業場面に活用して（実践班），3．従来型のテストがいかなる学力を測っていたかと（テスト検証班），4．それが新型の小中高大連携事業でいかに変わるか（小中高大連携班）を対比的に明らかにする。その成果を基に小中高大社会と子どもが前向きに学びを接続していける環境を実現し，「テストのための教育」から「教育のための評価」へと評価観を刷新することを目的とする。
本年度，システム開発班は，授業づくりのPDCAサイクルのP「授業案作成」とA「実践結果の共有・提案」を支える「学譜システム」を開発し10月から運用を開始した。さらに昨年度開発したD「授業実践」時の対話認識システムに，C「学習評価」のためのデータ可視化・分析支援システムを統合した「学瞰システム」を開発した。実装結果として123グループの授業データを基にした音響モデルの訓練により，対話場面の音声認識率を約60-70％まで引き上げた。実践班は，対話認識システムも用いた対話分析ワークショップを計7回行うとともに，自治体主体の授業研究サイクル確立を計10以上の自治体について支援した。テスト検証班は，数学のセンター試験，国語のセンター試験対東大2次試験問題の思考発話実験を行い，テストが出題者の求める資質・能力を発揮させることに必ずしも成功しておらず，その得点が表すものの解釈に注意を要することを指摘した。小中高大連携班は，中高生が大学の先端知に触れるための一日型のワークショップを中高生対象に二回行い，その過程を分析した。
以上の成果を国内外学会発表17件，雑誌論文10件にまとめ，7月にシンポジウムを行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請当初は，上記「6．研究実績の概要」に記した研究目的の1，2をH29-30の二年間で集中的に行うことにしていたが，1のシステム開発が終わらなかった反面，H31-R3の三年間で集中的に行う予定にしていた3をH29から開始しこの二年間で計画以上に進展した。総合して上記の区分とした。
以下，進展の想定とずれた二班を詳述する。
システム開発班の「学瞰システム」は，知識構成型ジグソー法授業の事前事後記述，授業中の対話データを収集・管理・認識・可視化・キーワード検索できる要素技術を集めたものであるが，反面現場教員が簡便に使えるものになっておらず，現状は1グループのみの音声を即時に同期して取り込み起こすか，あるいは全グループの音声を記録して技術者が処理するフローになってしまっている。このユーザビリティを上げていくこと，および音声認識を阻害する各種要因を同定し実験を繰り返して，現場での使用に耐えられる認識精度（80％を目的としている）まで上げていくことに時間がかかっている。ただし，ICTの教育利用として先進的なモデルとみなされ，国内外から注目を集めつつある。
テスト検証班は世間の急ピッチな高大接続改革に歩調を合わせて進展し，日本テスト学会に掲載した2本の論文や入試研究ジャーナルに掲載した論文の思考発話実験の結果から，出題者の意図と思考発話から見える児童生徒の思考過程のずれや，選抜テストをクリアできる学力が果たして入学後の生産的な学びにつながるのかへの疑問を明るみに出した。テストで引き出したい資質・能力や教科理解と児童生徒に引き起こされる認知過程との間のずれを精緻に検証し，より適切な評価の場をつくり出す「テストのPDCAサイクル」を確立する準備を整えた。「人はいかにテストを解くか」と題した学会でのシンポジウムは150名以上を集め好評だった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は上記目的の1－3を一体的に展開し4につなげる。
1のシステム開発班は，学譜システムに蓄積された2千以上の教材の一覧表示・検索機能の追加，学瞰システムのユーザビリティ向上を急ぐ。音声認識は小中高生対象に今年度80％の認識精度を達成するため，マイク選定・開発，言語及び音響モデル訓練，VAD（voice activity detection）開発を行う。2の実践班は，①授業実践データ収集の多様なフロー確立と，②現場教員によるデータ保管・処理・活用，③データを活用した授業研究の三層で行う。②はCoREFの技術者から関係教員，教育行政関係者へと活用主体を拡大する。③はシステムを用いた対話分析ワークショップを協調学習のマイスターや研究開発・推進員の教員に行い，授業研究の質向上に及ぼす効果を検証する。3のテスト検証班は，①テストが引き起こす認知過程と測定する学力の検証および検証方法の開発・社会実装，②２で協調学習の授業を受けている児童生徒の学力をテストやその改変版（全国学力・学習状況調査や各種入学試験の協調問題解決やCBTなど）がどれほど測定できるかの検証を行う。４の小中高大連携班は，①パフォーマンス課題など新しいタイプの評価手法の開発・社会実装，②２で協調学習の授業を受けている児童生徒の学力評価の可能性，③システム開発版が蓄積する学習履歴のポートフォリオへの転用可能性の検証を行う。
評価の刷新が難しい要因には「テストの点数を取る」ことが依然教育の目的（上限）となっていること，およびそこから派生した後ろ向きな（ゴールとして設定された言動を期限までにできるようにする）マインドセットがある。子どもが対話から学んでテストを突破できる学力を獲得すると同時に，それを超えて学びうる姿をシンポジウムや書籍で社会と共有し，評価の刷新基盤となる産官学民のネットワーク形成につなげる。
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| Remarks |
（取材記事） "センター試験の出題形式が読解や思考を阻害" リーダーズ・ライブラリ2019/04 Vol.12
（取材記事） "〈深掘り・先読み〉教育ニュース 「小中高大接続」で考えるべきこと" 月刊教職研修2019年４月号
（取材記事） "教育政策動向ウオッチ あと１年の入試改革はどこへ行く…？" 月刊高校教育 2019年4月号
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