| 研究課題/領域番号 |
22K18617
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
藤村 宣之 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (20270861)
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| 研究分担者 |
石井 秀宗 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 教授 (30342934)
橘 春菜 名古屋大学, 教育基盤連携本部, 特任准教授 (10727902)
石橋 優美 埼玉学園大学, 人間学部, 講師 (60804797)
鈴木 豪 群馬大学, 大学院教育学研究科, 准教授 (40802905)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | データサイエンス / 統計学 / 概念的理解 / 数学的思考 / 科学的思考 / 教科連携 / リテラシー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，児童・生徒の「データサイエンスリテラシー」を育成する教科連携型データサイエンス授業を開発し，心理学の視点から実証的に検討するために，①児童・生徒のデータサイエンスリテラシーを評価する記述型課題の開発と試行，②小学校・中学校・高校における「教科連携型データサイエンス授業」のプロセスと効果の心理学的分析，③高校における「教科連携型データサイエンス単元」の開発・実施と長期的効果の解明を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，児童・生徒の「データサイエンスリテラシー」を育成する教科連携型データサイエンス授業について，(1)データサイエンスリテラシーを育成・評価する記述型課題の開発と実施，(2)教科連携型データサイエンス授業のプロセスと効果の分析，(3)教科連携型データサイエンス単元の開発と長期的効果の分析を通じて明らかにする。
(1)に関しては，高校生のデータサイエンスリテラシーを高めるための教材「The First Step Data Science」が改訂され，統計的有意性の説明を充実させるとともに，ビッグデータ，AI，倫理的配慮などの内容が拡充された。また，小中学生がグラフを読み判断する課題について，児童や生徒の回答に影響を及ぼす要因の分析が進められた。
(2)に関しては，統計的推測の方法の理解に関して，「仮説検定の考え方」の理解を深めるための協同的探究学習による中学校数学科の授業が開発され，実施された。授業前半と後半の生徒の記述内容の変化の分析から，確率判断の目的が自己に関わる文脈の方が自己に関わらない文脈よりも，仮説検定の萌芽となる確率判断を生徒がより自発的に行うことが示された。
(3)に関しては，高校１年生対象の教科連携型データサイエンス単元を開発し，前年度の内容を改善した授業の実施，観察を行い，記述型課題を単元前後に実施して長期的効果を検討した。生徒が実験を行う協同探究場面では，各グループが設定した仮説と得られたデータを対応させながら，より精緻な測定を検討するなどの発話が観察された。前々年度に実施した記述型課題と生徒の個人レポートの記述内容を分析した結果，①変数の統制，②条件間の平均の比較，③変数間の相関に関する記述を行う生徒が単元の前後で有意に増加し，増加の程度がレポートの考察の深まりと関連することが示された（Fujimura et al., 2024）。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通り，教科連携型データサイエンス単元の開発，実施，授業観察，記述型データサイエンスリテラシー評価課題の実施を進めることができているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
データサイエンスリテラシーを育成・評価する記述型課題の開発と実施に関して，名古屋大学数理・データ科学・AI教育研究センターとの連携をさらに強化して研究を進める。また，既存の調査を参考に，どのような課題が小中学生のデータサイエンスリテラシーの評価に効果的か，また回答にどのような要因が影響を及ぼしうるかについて引き続き検討する。
教科連携型データサイエンス単元の開発と長期的効果の分析に関して，高校生を対象とした教科連携型データサイエンス単元の授業の継続的な実施・観察，記述型データサイエンスリテラシー評価課題の継続実施を行うとともに，生徒の発話や記述内容の分析を進め，データサイエンスリテラシー育成のプロセスと効果について研究成果をとりまとめて学会等で発表する。また，中学生を対象とした教科連携型データサイエンス単元を開発して実施し，そのプロセスと長期的効果を明らかにして研究成果を発表する。
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