2022 Fiscal Year Research-status Report
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20K02514
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
國仲 寛人 三重大学, 教育学部, 准教授 (70402766)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 学校規模 / 確率過程 / 統計分布 / シミュレーション / データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、日本の小学校１校あたりの児童数の統計分布（以後、小学校規模分布）の変化をデータ解析により調べ、そこに見られる統計的な性質を詳細に調べることである。また、今後小学校規模分布がどのように変化していくかを予測することも目的としている。
令和4年度の研究は、特徴的な小学校規模分布を持つ地域を選び出し、それらの地域の小学校規模の時間変化のモデルを作成する計画であったが、今年度の研究ではまず『全国学校総覧』の全国の公立小学校のデータをスキャンし、2010年度から2022年度までの3年毎の電子データを作成した。これにより、各都道府県の統計分布の時間的な変化を調べることができるようになった。
なかでも特徴的な小学校規模分布を持つ地域として、東京都、愛知県を選び出し、詳細な解析をおこなった。これまでの研究で、これらの地域の小学校規模分布の形状は、先行研究で報告されているイタリアの小学校の規模分布と定性的には同じであり、全体的に対数正規分布で近似できるものの、裾の部分は指数分布で近似できることがわかっていた。
東京都の小学校規模分布の時間変化を特徴づけるため、あてはめた対数正規分布と指数分布のパラメータの時間変化を調べた。その結果、対数正規分布の中央値は500人程度で、この20年間でほとんど変化が見られないことがわかった。これは標準規模の学校（児童数にして約420から630人）に相当すると見られる。また、標準偏差については0.4から0.5の間で推移すること、裾の部分に関して指数分布の指数について調べてみると-0.01程度でほとんど変化してこなかったことも明らかになった。これらは小学校規模分布の予測モデルの作成にとって貴重な情報となるものである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
これまでの解析で各都道府県の小学校規模分布の性質を調べてきており、様々な統計分布が観測されることがわかった。特に東京、大阪、愛知等の12の都府県で、統計的に類似した小学校規模分布が見られることがわかっていた。
今年度は（株）スマートゲート社の協力のもとで2000年以降の電子データを作成し、小学校規模分布に見られる統計的な性質の時間変化を調べることができるようになった。特に東京都、愛知県に関しては、統計分布に含まれるパラメータの時間変化等、詳細な解析が進んでいる。これらのデータは小学校規模分布の予測モデル構築のための重要なデータではあるが、予測モデルの構築についてはまだ着手できていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は2000年代の全国の小学校の児童数に関する電子データが得られた。そのデータ解析により今年度に得られた研究結果に基づいて、昨年度の研究計画で遅れている部分もあわせ、以下の通り研究を進める。
まず、東京や愛知など類似したと小学校規模分布を持つ地域について小学校規模の時系列データを作成し、それらに基づいて小学校規模の時間変化のモデルを作成する。具体的には時間変化をランダム乗算過程というモデルでモデリングするが、そのモデルに含まれる確率的なパラメータを、時系列データから推定する。
最後にそのモデルを用いて小学校規模の時間変化のシミュレーションを行う。現在の小学校規模分布を初期分布とし、小学校規模を時間変化させると将来的にどのような小学校規模分布が得られるかを調べる。それにより、小規模校、適正規模校、大規模校の割合の変化だけでなく、過小規模校、過大規模校の出現頻度についても予測を行う。
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| Causes of Carryover |
参加を予定していた国際会議が延期され、令和5年度に開催されることになった。また研究に使用するデータの作成に関して、当初の計画以上に時間や予算が必要となった。また国内学会もオンライン開催となったため旅費が必要なくなり、使用額に大幅な変更が生じた。今年度の予算は、データ作成や論文投稿、学会・研究会への参加に要する費用に充てる予定である。
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