| 研究課題/領域番号 |
20K01637
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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| 研究機関 | 国際基督教大学 |
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研究代表者 |
小川 昭 国際基督教大学, 教養学部, 准教授 (70514537)
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| 研究分担者 |
佐々木 弾 東京大学, 社会科学研究所, 教授 (30345110)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 相対評価 / 成績評価 / 科目選択 / ゲーム理論 / 絶対評価 / 戦略的行動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、（成績評価における）相対評価制度があるもとで、「成績を目的とした行動」がどのような形で現れるのかを分析するものである。本研究において注目するのは、（科目選択後の努力のあり方ではなく）「科目選択にどのように影響するのか」という点である。学生が、自らの関心や学習成果というよりはむしろ成績評価によって科目履修を行うという効果がどの程度、どのような形で出るのか、それが厚生（効用）をどれほど損なうのか、について、理論モデルを構築して分析する。
分析に際してはゲーム理論の枠組みを利用し、ある学生の科目選択において、他の学生の行動（戦略）が影響を及ぼすことを組み込んだ分析を行う。
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| 研究実績の概要 |
2023年度には、(1)モデルを一部変更して分析を拡充した、(2)2022年度までに得た分析結果に基づき、分析結果をプレゼンし議論した、というのが研究実績である（ただし(2)については、フォーマルな「研究発表」の体裁を取っていないため、公的成果としてはカウントできない）。
分析の拡充については、(a)相対評価の評価法の深掘り、(b)努力量を「有無」ではなく「量」の選択が可能になるようなモデルの調整、を実施した。一口に相対評価と言っても、「平均点型評価」（偏差値のように平均に対して１つの成績を定め、それとの相対評価でそれ以外の成績を定める方法）では努力のコストが学生間で対称な限り全員の努力量が一致する一方、「減点型評価」（最高点に対して１つの成績を定め、それとの相対評価でそれ以外の成績を定める方法）では努力のコストが対称であっても能力の高い学生の努力をあまり引き出せなくなる、といった相違があることが全員が同一のクラスに所属する際の分析より得られた。これまでの「有無」では、こういった差異をうまく表現できず、相対評価相互の差異が明確に導出できなかったため、モデルを調整した。
分析結果のプレゼンに対しては、これまでに検討してきた「絶対評価」「相対評価」の比較検討に留まらず、「評価したい努力量を最大化するスキーム」を分析すべきではないか（例えば、全ての履修者の努力を同等に価値のあるものとして見なすのであれば、ベンサム型社会的厚生関数と同様な評価関数を用いて、評価関数値を最大化するような評価法の策定を検討すべきではないか）、といったコメントがあった。評価関数を明示的に置き、それを柔軟化することにより、例えば「成績の底上げを図る」場合と「上位を延ばす」場合とで、最適なスキームも変わるはずだ、という謂である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
2022年度までに分析を進めていたモデルでは、「研究実績の概要」の項で言及したように、努力量についての結果が明確に現れていなかったため成果として曖昧で、これを改善するためにモデルを見直して分析を行っていることが、進捗の遅れにつながっている。
2023年度末時点では、当初からの分析ゴールであるところの「相対評価のクラス（組）と絶対評価のクラス（組）の併存における、努力のインセンティブの比較考量」についてはまだ到達できておらず（「相対評価のクラスのみが存在する分析」になっている）、その部分が遅れ幅といえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
モデルの改定等を映じて「研究成果を固めてプレゼンし、論文投稿する」プロセスへの到達が遅れている。研究発表をフォーマルな形で実施できていないのも、成果がこれで発表に十分堪える、という段階に至っていないためでもある。加速させるための努力をするのは当然ではあるが、分析で導出された結果の考察で、さらなるモデルの調整が必要となる可能性は排除できない。
今後の研究進捗状況によっては研究期間の延長も検討する必要があるかもしれない。
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