数学的モデル化過程における協同学習時のメタ認知の役割とその指導について

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K14037
• Research Institution: Aichi University of Education
• Principal Investigator: 高井 吾朗 愛知教育大学, 教育学部, 准教授 (60632784)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 数学的モデル化 / 練り上げ / メタ認知 / 数学教育

Outline of Annual Research Achievements

本年度の研究目的は，これまでの研究内容に基づいた実践研究であり，数学的モデル化を含んだ授業において，練り上げを取り入れることにより，メタ認知の育成状況がどのように変化するのかを実証することであった。
しかし，新型コロナの影響を受け，教育現場において継続的に調査が困難であることから，今年度の実践研究を中止した。次年度に実践研究を行うために，今年度の研究費を使うことを控え，これまでの理論研究を精査することを念頭に，研究を行った。
これまでの研究では，数学的モデル化に必要な能力として，メタ認知を挙げている。そして，メタ認知は，メタ認知的知識を参照することにより，メタ認知的技能がはたらくことは先行研究から明らかであり，既習事項を用いた問題解決においてメタ認知がはたらきやすい。
一方，数学的モデル化過程においては，既習事項を使うだけでなく，新たな知識技能を使う場合もあるため，個人解決において，メタ認知がはたらかせにくくなることが予想される。そのために，他者と協同で解決を行う，練り上げの過程を重視すべきであると考えている。
これまでは，こうした授業方法について考察してきたため，今年度は，協同解決において解決しやすい数学的モデル化教材の開発を行うこととした。中学校においては，確率統計領域の教材が数学的モデル化としてよく用いられていることが，先行研究から明らかとなり，本研究においても，次年度の実践研究に向けて，確率統計の領域において実践研究を行うことを決定した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

今年度は，新型コロナの影響を受け，実践研究が困難となった。次年度の実施に向けて，本年度は教材研究を中心に研究を行うこととした。次年度の実践研究の場としては，新型コロナの感染拡大の状況に応じて実践可能な現場を探していくこととする。

Strategy for Future Research Activity

最終年度である次年度は，実践研究を通して，研究の成果を明らかにしていきたいが，新型コロナの感染拡大が収まらないようであれば，実践研究を諦め，これまでの理論研究をまとめることで成果とすることも視野にいれていきたい。

Causes of Carryover

今年度は，実践研究を行うために，記録のためのビデオや録音機器を購入する予定であったが，新型コロナの影響を受け，実践研究を行うことが困難になったため，機材の購入を次年度に変更した。