| 研究課題/領域番号 |
20H01720
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
光永 悠彦 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (70742295)
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| 研究分担者 |
孫 媛 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 准教授 (00249939)
鈴木 雅之 横浜国立大学, 教育学部, 准教授 (00708703)
山口 一大 筑波大学, 人間系, 助教 (50826675)
植阪 友理 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 准教授 (60610219)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 認知診断モデル / 深い学び / 授業改善 / 算数教育 / クラスルームテスト / 学力調査 / 指導改善 / 授業評価 / 数学教育 / 初等教育 / 学力評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2020年度より全面施行される新学習指導要領では「深い学び」の重要性が指摘されている。一方，教育測定の分野では，認知診断モデルと呼ばれる心理モデルを応用し，認知過程の処理水準の深さ，すなわち学びの深さを測定しようとする研究が行われてきた。本研究課題では日本の小中学生の算数・数学を題材に，認知診断モデルに基づき，学びの処理水準を定量的に測るための方法を開発し，その結果を授業の改善に生かすための具体策を提案することを目的とする。学びの深さを意識したカリキュラム実践の進展に寄与することが期待される。
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| 研究成果の概要 |
近年日本において「認知診断モデル」に基づく分析手法を用いた学習の様態把握が行われるようになってきている。本研究では算数・数学を題材に「学びの深さ」に関する評価観点を「アトリビュート」として定め、アトリビュートの有無を問う多数の問題を児童生徒に出題する。得られた正誤データから、児童生徒ごとの各アトリビュートの習得度、すなわち学びの深さの度合いを判断する。本研究を通じて、児童生徒に対し単に学びの深さ指標を数値の形で返すだけではなく、出題した問題の内容から教員がアトリビュートの意味を理解し、授業改善に活かすための方法を探ることで、より深い活用ができることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、これまでクラスルーム単位で行われてきた「小テスト」のような達成度確認テストにおいて、新たな観点からテスト実施の方法を提案している。本研究の提案手法により、クラスルームや学校間で共通の「学びの深さ」を測るためのテストを用いて、結果の評価手法を含めて標準化された手順で学びの深さを探ることが期待される。あわせて、従来、教員の主観によることが多かった「学びの深さ」の判断において、ある程度の大まかさで定量的評価を行おうとした研究であり、日本の教育測定分野における先駆的な研究である。また「主体的・対話的で深い学び」の実現を目指す教員に対して一つの手掛かりを提供するものである。
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