| 研究課題/領域番号 |
23K25618
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
23H00921 (2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09010:教育学関連
|
|---|
| 研究機関 | 宮城教育大学 |
|---|
研究代表者 |
田端 健人 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (50344742)
|
|---|
| 研究分担者 |
原田 信之 中部大学, 教職課程センター, 教授 (20345771)
菅原 敏 宮城教育大学, 教育学部, 教授 (80282151)
板垣 翔大 宮城教育大学, 教育学部, 准教授 (20847850)
市瀬 智紀 宮城教育大学, 教育学部, 教授 (30282148)
平 真木夫 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (50312690)
本図 愛実 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (70293850)
山田 美都雄 宮城教育大学, アドミッションオフィス, 准教授 (00626690)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2025年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2024年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2023年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
|
|---|
| キーワード | 全国学力・学習状況調査 / 国際学力調査PISA・TIMSS / 教育施策の効果測定 / 社会経済文化的背景（SES）の格差 / 学力構造モデル / リーダーシップ / 国際学力調査 / 教育効果の可視化 / エビデンスにもとづく教育実践 / 学校・学級経営 / 国際学力調査PISA、TIMSS / ジェンダー格差 / IRT学力・学習状況調査 / 標準学力調査 / 集合的効力感 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、数量的エビデンスにもとづく教育実践を促進するデータサイエンスである。教師たちの実践感覚（実践知）と数量的データとを往還させることで、教育効果を高めることをめざす。教師たちが理解・活用できるデータ分析と可視化の手法を開発する。児童生徒の学力と非認知能力の育成には、謎が多い。数量的エビデンスも十分ではない。「どのような教育的働きかけが、児童生徒の学力と非認知能力を効果的に育成するか」「家庭環境は学力にどの程度影響するか」「各教科の学力はどの程度相関するか」など、未解明のリサーチクエスチョンは多い。本研究は、こうした問いに、多種多様な調査を縦横に分析することで実証的に答えることをめざす。
|
| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、児童生徒の学力と非認知能力（社会情動的スキル）を効果的に育成するために、教育リーダーをデータサイエンスによって支援することである。利活用するデータは、文部科学省実施全国学力・学習状況調査、自治体実施IRT学力調査、国際学力調査PISA、TIMSS、文部科学省実施英語教育実施状況調査である。これらのデータを独自分析することで、学力と非認知能力（社会情動的スキル）を効果的に育成する指導や学習の在り方を解明し、結果を教育リーダー（文部科学省・自治体教育委員会・学校長等）にフィードバックし、教育施策を支援した。令和6年度は、以下の成果を得た。
（１）現行学習指導要領の「主体的・対話的で深い学び」を核とする教育施策の普及浸透の度合いと波及効果を測定し可視化した。（２）PISA2022の分析により日本の算数・数学教育の国際的な遅れ（課題）を明らかにした。日本の算数・数学教育は、欧米諸国と比べ、児童生徒の人生や生活や社会から遊離しており、「学びの意味喪失」が深刻である。（３）都道府県教育委員会の教育施策を行政文書から評価する手法を開発した。（４）（３）の分析と学力／非認知能力のデータ分析から、これまで高学力自治体として注目されてきた秋田県の教育施策を再評価した。秋田県の児童生徒は、SESが他の都道府県より低いにもかかわらず、学力に加え、非認知能力、国数の学びに向かう力でも顕著にスコアが高い。（５）学力／非認知能力の構造のモデル化に成功した。（６）秋田県、沖縄県、宮城県、福島県のフィールドワークを行い、都道府県単位、市町村単位、学校単位の好事例を収集した。（７）効果的な教育リーダーのモデル（リーダーシップ、教育ポリシーの実践化、全学年全教科での学力向上取組み、質の高い対話活動、児童生徒の自主性の尊重・育成等）が明らかになってきた。
|
| 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
本研究で得られた知見やデータ分析手法が評価され、学力調査を活用した文部科学省の委託事業（競争入札）を落札できたのは、当初の予想以上の成果である。事業名は「令和6年度学力調査を活用した専門的な課題分析に関する調査研究：B.全国学力・学習状況調査の算数・数学の結果を活用した専門的な分析」である。本委託事業を本研究と並行して実施することで得られた知見、新規開発した分析方法は、予想以上の成果である。委託事業の最終報告会は令和7年度になるが、有識者や報道機関からそれなりに高い評価が得られると確信している。
全国学力・学習状況調査のデータを活用し、主成分分析（PCA）と構造方程式モデリング（SEM）により、国数理の学力値、思考力・判断力・表現力、SES、学習の動機づけ、性差、自己肯定感を変数とする学力構造モデルの開発に成功したことも大きな成果である。教科を超えた思考力・判断力・表現力を育成する活動が、最終的に教科の学力向上につながることを示唆する結果を得た。
PISA2022のデータから日本の算数・数学教育の国際的課題を浮き彫りにしたことも、次期学習指導要領の策定にインパクトを与えてよい成果である。算数・数学の学びを実生活や実社会と結びつける「21世紀型学力」の点で、日本は欧米諸国に大きな後れをとっている。早急かつ革新的な教育改善が必要である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
これまでの計画通り継続的・発展的に推進する。
（１）令和7年度全国学力・学習状況調査の分析ツールのアップデート、それにより都道府県、市町村、学校単位で分析し、教育リーダーにフィードバックする。（２）我が国の算数・数学および理科の教育に、国際的に深刻な課題があることが明らかになったので、その課題をさらに明確化する。具体的には、PISA2022とTIMSS2023の国際学力調査のデータ分析を深堀する。適宜経年分析する。（３）この延長で、国際共同研究と国際的なフィールド調査への準備を整える。（４）これまでは学力値と質問項目等の変数間の相関係数や経年での平均値差効果量での分析であり、学力向上や非認知能力向上の因果関係の解明まで踏み込めていなかった。その突破口が令和6年度に見つかったため、学力／非認知能力向上の因果モデルを構築する。これがある程度実証されるなら、自治体や学校の教育施策の一つの指針となる。（５）3年間の研究をまとめる。
|
