| 研究課題/領域番号 |
19K14249
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分09040:教科教育学および初等中等教育学関連
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| 研究機関 | 椙山女学園大学 (2021-2022)
岐阜聖徳学園大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
塩澤 友樹 椙山女学園大学, 教育学部, 講師 (50813812)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 統計教育 / 数学教育 / 標本調査 / 標本分布 / 変動性 / 統計的推論 / 統計的推測 / 実態調査 / 統計的推論力 / SOLO Taxonomy / カリキュラム / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
平成29年，30年告示学習指導要領では小中高いずれの段階においても統計内容が充実した。その一方，算数・数学科では諸外国に比べ「標本調査」内容の導入学年は遅いという実態がある。そのため，標本データに基づく児童生徒の統計的推論力を捉える枠組みを構築し学年横断的な調査を実施することで，その実態については明らかにする。そして，調査結果を踏まえた実験授業を設計・実施し，日本の算数・数学カリキュラム及び指導への方策を導出する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，データサイエンス時代に向けて，標本データに基づく統計的推論力を捉える枠組みを構築しその実態について明らかにすることで，日本の算数・数学カリキュラムにおける標本データに基づく統計的推論の位置づけについて検証し，その力を伸長するための方策を得ることを目的としている。
本年度は，まず，昨年度集計した中学１年生から高校２年生までを対象に実施した調査結果について，統計的な手法としてカイ二乗検定及び多重比較法を用いて分析・考察を行った。そして，中高生調査の問題のうち，現行の中３「標本調査」と関わりが深く，変動性の実態を浮き彫りにすることをねらいとした調査問題に着目し，その成果を論文としてまとめ，日本数学教育学会の学会誌に投稿した。次に，大学生を対象に実施した調査結果については，統計的な手法としてカイ二乗検定及び効果量を用いて分析・考察を行った。そして，大学生調査の問題のうち，標本分布に関わる変動性の実態を浮き彫りにすることをねらいとした調査問題に着目し，その成果を論文としてまとめ，日本科学教育学会の学会誌に投稿した。また，これらの分析に関わり，SOLO Taxonomyを背景に構築した分析枠組みに基づき，中高生調査及び大学生調査における共通問題として位置づけた記述式問題の分析に取組んだ。記述式問題の分析枠組みは汎用的な枠組みとして構築しており，調査問題に応じて調整する必要があった。そこで，共通問題の記述を妥当性のある形で設定した水準に分類できるように分析枠組みを調整し，分析を進めた。さらに研究のまとめとして，ニュージーランド・オーストラリア・アメリカの算数・数学カリキュラムにおける標本調査と標本分布の位置づけについて再整理し，日本の算数・数学カリキュラムにおいて，標本データに基づく統計的推論をどのように位置づけるべきか，調査結果を踏まえ検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初の研究計画では，令和２年度に本調査を実施する予定であったが，新型コロナウイルスの流行に伴い，令和３年度に本調査を実施した。また，調査の集計作業についても，感染対策を行いながら作業に取り組まざるを得ず，時間を要した。そのため，本年度中に今までの研究成果を整理し，中高生調査及び大学生調査の結果を踏まえた形で日本の算数・数学カリキュラムに関する提言をまとめることができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和５年度は当初の研究計画であった４年間の計画を１年間延長した５年次にあたる。令和５年度の前半は，残された調査問題の分析に取り組み，中高生調査及び大学生調査のまとめを行う。令和５年度の後半は，１年次に取組んだニュージーランド・オーストラリア・アメリカの算数・数学カリキュラムにおける標本調査と標本分布の位置づけと関連付けながら，本研究で実施した調査結果について統合的な考察を行う。そして，日本の算数・数学カリキュラムにおいて，標本データに基づく統計的推論をどのように位置づけるべきか，カリキュラムの改善及び学習指導の工夫の２つの観点から提言をまとめ，本研究の総括を行う予定である。
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