2021 Fiscal Year Annual Research Report
An Analysis of Effective Schools to Foster Cognitive and Non-cognitive Skills
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20H01667
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| Research Institution | Miyagi University of Education |
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Principal Investigator |
田端 健人 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (50344742)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原田 信之 名古屋市立大学, 大学院人間文化研究科, 教授 (20345771)
久保 順也 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (20451643)
市瀬 智紀 宮城教育大学, 教育学部, 教授 (30282148)
本図 愛実 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (70293850)
越中 康治 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 准教授 (70452604)
梨本 雄太郎 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (80292803)
丸山 千佳子 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 特任教授 (90866857)
吉田 剛 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (10431610)
板垣 翔大 宮城教育大学, 教育学部, 講師 (20847850)
菅原 敏 宮城教育大学, 教育学部, 教授 (80282151)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 全国学力・学習状況調査 / 教育データサイエンス / 定量的調査と定性的調査 / 教育格差 / 学校経営 / エビデンス / リーダーシップ / 形態素解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①特定の学校の学力と非認知能力の「伸び」を計測するシステムを複数開発した。このシステムを利用し、学力／非認知能力を効果的に育成したモデル校やその自治体の伸びを経年比較し、モデル校の効果を可視化した。加えて、学力を向上させたモデル校の自治体のキーパーソンを、教育委員会、小中学校管理職、学年主任、担任など多面的観点から選び、聞き取りを行った。
②全国学力・学習状況調査（以下「全国学調」）経年比較システムの開発プロセスで、全国学調の学力テストの精度が問題として浮上し、テストの品質を経年で検証した。その結果、問題数が減少した平成31年と令和3年の精度低下や漢字問題の難点が明らかになり、問題提起した。
③全国学調の匿名データにつき総計約180万件を解析し、複数の相関関係を見つけ出した。よく知られている学力-SES（社会経済的状況）の相関だけでなく、学力-対話・探究学習の相関、非認知能力-言語・探究学習の相関などを数値で明らかにした。その結果、対話・探究学習の教育効果が高いことを複数のエビデンスで実証し、ESDやSDGsでの探究学習、対話の授業p4c（子どもの哲学）、協働学習の効果について、実践報告を行った。ドイツの協働学習についても調査研究を進めた。
④形態素解析システムを利用し、児童生徒の言葉の成長を可視化する手法を開発し、小中学生や大学生の書き言葉と話し言葉を解析し、伸びを数量的に明らかにした。ハワイ大学とも連携し、子どもの哲学p4cによる子どもの言葉の成長を可視化した。
⑤教育効果の可視化や教育効果を高めるリーダーのマインドセットにつき、世界的に著名なオーストラリアのジョン・ハッティを招き、国際フォーラムを実施した。合わせて、最新のIRT（項目反応理論）に基づく経年変化を測定できる学力・学習状況調査についても、その開発と実施に関わった人物を招聘し、国際フォーラムを開催した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
①当初は、効果的な学校や自治体の学力向上をIRT分析により数値で裏付ける計画のみであったが、今年度はIRTを使わず、より簡便かつ一定の精度で経年比較できるシステムを開発し、ウェブアプリ化にも成功し、一般に無料公開したため。
②全国学調の質問紙調査から有意な合成変数を開発することに成功し、非認知能力や対話・探究学習の測定を可能にしたため。
③全国学調の質問項目や開発した合成変数を再活用し、どの学年でも児童生徒のパーソナリティやメンタル面や社会性を教師が把握・評価する仕組みを構築したため。
④形態素解析システムjReadabilityを利用して子どもの言葉の成長を、一文の長さ、文の難易度、語彙の難易度、総語数、異語数といった複数の観点から数値化する手法を開発したため。
⑤全国学調をIRTソフトEasyEstimationで分析する過程で、当初は全く予想しなかった、全国学調の教科に関する調査（学力テスト）の品質を検証できることを発見したため。検証の結果、問題数が減少した平成31年度以降、テストの信頼性が大きく下がっていること、簡単な問題から難しい問題へという順に出題すべき原則が守られていないケースがあること、そのため簡単な問題であるにもかかわらず無回答数が多いことなど、これまで知られていなかったことを実証した。
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| Strategy for Future Research Activity |
①当初注目していたモデル校が学力と非認知能力を効果的に向上させたことが実証できたため、次年度は、モデル校のステークホルダーにさらに聞き取りを実施する。さらに聞き取りから学力／非認知能力の要因を複数の観点から明らかにし、成果として公表する。
②全国学調のテストとしての品質に関するIRT分析ソフトによる検証をまとめ、書籍として公表する。
③開発したシステムと合成変数を利用し、モデル校以外の学校や自治体でも、学力／非認知能力の経年変化を示し、両者の効果的育成を支援する。
④全国学調以外の学力・学習状況調査（標準学力調査やIRT学力調査）を研究し、自治体や学校でのデータのいっそうの効果的活用方法を開発する。
⑤対話・探究学習、協働学習を国内国際的に調査研究し、国内で実践し、その効果を測定する。
⑥3年間の成果をまとめ、広く公開する。
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