| 研究課題/領域番号 |
23H00065
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
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 |
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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| 研究分担者 |
清河 幸子 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 准教授 (00422387)
鈴木 雅之 横浜国立大学, 教育学部, 准教授 (00708703)
岡田 謙介 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 准教授 (20583793)
中島 健一郎 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (20587480)
Manalo Emmanuel 京都大学, 教育学研究科, 教授 (30580386)
上西 秀和 江戸川大学, メディアコミュニケーション学部, 助教 (50637006)
山口 一大 筑波大学, 人間系, 助教 (50826675)
高橋 麻衣子 早稲田大学, 人間科学学術院, 講師(任期付) (60534592)
深谷 達史 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 准教授 (70724227)
光永 悠彦 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (70742295)
仲谷 佳恵 大阪大学, スチューデント・ライフサイクルサポートセンター, 准教授 (70771864)
瀬尾 美紀子 日本女子大学, 人間社会学部, 教授 (90431775)
中川 正宣 大妻女子大学, 人間生活文化研究所, 特別研究員 (40155685)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
47,320千円 (直接経費: 36,400千円、間接経費: 10,920千円)
2025年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2024年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
2023年度: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
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| キーワード | 学力 / 学習力 / デジタルツール / 測定評価 / 実践研究 / 新しい学力 / 測定方法の開発 / 21世紀型スキル / 新しい学習力 / 指導法改善 / 測定 / 評価 / 学力・学習力 / 認知診断モデル / 定量的解析 / 21世紀型学力 / 新たな評価の開発 / デジタルツールの活用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
21世紀を生きるには、知識技能の「深い理解」と「学習力」が重要である。この達成のためには評価が重要であるが、具体的なあり方が十分に検討されておらず、学習改善に結びつきにくい実態がある。これは「深い理解」や「学習力」の達成状況が量的に解析されておらず、分析結果が指導改善に生かしにくいレベルで記述されているためであろう。本研究では、認知診断モデル等を活用し、「深い理解」や「学習力」やその下位要素の習得状況を量的に解析し、学習改善に活用することを目指す。具体的には、①「深い理解」の測定課題や教師向けの解析ツールを開発する、②開発されたツールで解析する、③解析結果を活用して教育現場で実践を行う。
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| 研究実績の概要 |
現代社会を生き抜くためには、知識技能の「深い理解」と、社会に出てからも生きる「学習力」が必要である。国は全国学力調査等で達成状況を分析し、指導改善に活かすように求めているが、学習改善・指導改善に結びつかない実態がある。これは、「深い理解」や「学習力」がどの程度達成されているのかが、量的に解析されておらず、また、分析結果が指導改善に生かしにくいレベルで記述されているためと考えられる。一方、認知診断モデルを活用することで「深い理解」や「学習力」やその下位要素の習得状況を量的に解析し、学習改善に活用することができる可能性がある。そこで、以下の３つの検討課題に取り組んでいる。
課題１）「深い理解」の測定課題や教師向けの認知診断モデルの解析ツールを開発する
課題２）開発されたツールなどを使い、「深い理解」や「学習力」等を量的に解析する。
課題３）解析した結果を活用して教育現場で指導改善・学習改善を行い、効果を検証する。
今年は、課題１、２を中心に行い、課題３についても先取りして進めた。課題１と課題２ついて、例えば、日本教育心理学会において、連番での発表を行った。認知診断モデルによって日本の子どもたちの数学力を認知診断モデルで解析する枠組みを提案するとともに、実際にその枠組みを用いて分析した事例や、学校現場で活用した事例などを発表した。さらに教員が使えるツールの開発も行っており、その点についても合わせて報告した。日本テスト学会などにおいても、この成果を発信している。さらに、課題３では例えば、東京と広島で夏休みに地域の子ども約１００名を集めて実験授業を行い、新たな指導法の開発について検討した。この成果は、2025年3月20日に東京大学にて行った成果報告のためのシンポジウムにおいて発表した。この他に、認知診断モデルに関する理論的な研究や、感情の読み取り力の研究等も幅広く行い、大きな成果をあげた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本科研はここまで２年間実施してきた。当初計画していたような、新たな学力学習力の測定および、それらを学校現場ともデジタルツールを通じて共有する方法ついて検討してきた。さらに課題３についても成果を挙げており、当初の計画以上に進展していると捉えている。学会発表等も着実に重ね、成果は上がっていると判断している。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年は後半３、４年目に入る。すでに２年目から着手してきた、実際の指導開発もより進展させ、最終的には実際の学校現場で使える知見を得る。そのための準備は十分になされていると判断している。
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