| 研究課題/領域番号 |
18H01021
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
清水 静海 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (20115661)
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| 研究分担者 |
吉川 厚 東京工業大学, 情報理工学院, 特定教授 (50444120)
中川 裕之 大分大学, 教育学部, 准教授 (00450156)
佐々 祐之 北海道教育大学, 教育学部, 教授 (30315387)
宮川 健 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (30375456)
岩田 耕司 福岡教育大学, 教育学部, 准教授 (90437541)
青山 和裕 愛知教育大学, 教育学部, 准教授 (10400657)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 教科教育学 / 非認知的スキル / 評価法 |
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| 研究実績の概要 |
J. Heckman のノーベル経済学賞受賞により非認知的スキル育成の重要性が注目され，我が国では学校教育法に学力「主体的に学習に取り組む態度」が明記された。学校教育では，認知的スキルと非認知的スキルをバランスよく育成することが意図されているが，現状では認知的スキルが偏重がちである。この学力観を変革するため，各教科の内容・活動で育成される非認知的スキルを評価する方法の開発が求められている。そこで，本研究は，教科の内容・活動に固有な非認知的スキルの評価法を開発することを目的とする。
この目的「教科の内容・活動に固有な非認知的スキルの評価法の開発」の達成は，次の２ステップで進める。Ⅰ:教科の内容・活動に固有な非認知的スキルを子どもの姿から測定するモデルの開発，Ⅱ:モデルによる測定値に基づいて非認知的スキルの評価を階層化する方法の開発。
ステップIについて，2020年度は，モデルによる測定値に基づいて非認知的スキルの評価を階層化するための理論的な枠組みを構築し，この枠組みに基づいて，2021年度に，非認知的スキルの評価を階層化する方法の試作版を開発した。この方法は，質問紙調査の方法と統計的処理の方法で構成されている。質問紙調査の方法については，質問項目を，科学教育における内容・プロセスに固有な非認知的スキルの側面と特性5因子に基づいて作成する点に特徴がある。統計的処理の方法については，重回帰分析のR^2に基づきモデルMを確定する／モデルMの値域から，ターゲットとする評価スケールへの関数Fを特定する／合成モデルM・F作成する点に特徴がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定どおり，非認知的スキルの評価を階層化する方法の開発まで進めることができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
非認知的スキルの評価を階層化する方法の試作版のうち，特に統計的処理の方法について，モデルMの値域から，ターゲットとする評価スケールへの関数Fに着目して，方法の妥当性・信頼性を高める。
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