| 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 – 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 |
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 / 科学的思考 / 教科連携 / リテラシー / 概念的理解 |
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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)リテラシーを評価する記述型課題の開発と実施，(2)教科連携型授業のプロセスと効果の分析，(3)教科連携型単元の開発と長期的効果の分析を通じて明らかにする。2023年度は(3)と(1)を中心に検討を行った。
高校の探究型学習において教科連携型データサイエンス単元を開発し，(A)データに対して適切な統計分析を選択し，結果を適切に解釈することを目的とする数ヶ月間の授業と，(B)各生徒が探究課題を設定して①データ収集の計画・実行，②データの図表による表現，③データの統計分析，④有意性検定，⑤分析結果にもとづく考察のプロセスを協同探究場面にも参加しながら数ヶ月の単位で遂行する授業を実施し，2022年度から継続してそのプロセスと長期的効果を検討した。
(A)の授業実践にあたっては，名古屋大学教育学部附属学校の教員が2022年度に作成したデータサイエンス教育の補助教材「The First Step Data Science」を活用して，高校1年生を対象とした授業を実施した。
(B)の授業実践にあたっては，高校１年生の教科連携型単元について，2022年度の授業デザインを改良したうえで授業の実施と観察を行い，単元の前後に2022年度に開発した記述型評価課題を継続して実施した。授業過程に関して，各グループで設定した実験目的にもとづいて身近な物質に含まれるビタミンCの定量実験を行う過程では，より適切にデータ収集を行う方法を検討する発話や，得られた結果を仮説と対応させて検討する発話等が複数観察された。授業の効果に関しては，記述型評価課題において要因統制や目的変数の平均値の比較などの科学的思考に関する言及率が授業を通じて向上し，その向上と個人レポートの質が関連することが示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
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と実施，授業過程の観察と発話分析，および記述型評価課題の実施によるデータサイエンスリテラシーの向上等に関する分析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 |
(1)に関しては，2022年度末に中学生を対象に収集したデータの分析を進めるとともに新たな調査課題を作成し，小～中学生を対象にした調査を実施してデータサイエンスリテラシーを評価するための適切性について検討する。
(2)に関しては，中学校を対象とした教科連携型データサイエンスリテラシー授業を相対的に短い単元を構成して実施し，そのプロセスと効果を心理学的に分析する。
(3)に関しては，2022-2023年度の教科連携型単元による授業の発話や記述内容の詳細な分析を進め，データサイエンスリテラシー育成のプロセスと効果の関連性について検討を行う。また教科連携型データサイエンス単元の授業デザインの改良（3年目）と実施・観察，記述型評価課題の実施を行い，研究成果をとりまとめて学会等で発表する。
また(1)(3)に関連して，研究をさらに推進するために，所属大学の数理・データ科学教育研究センターとの連携を拡充する。
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