| 研究課題/領域番号 |
18K02849
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| 研究機関 | 国立教育政策研究所 |
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研究代表者 |
袰岩 晶 国立教育政策研究所, 教育データサイエンスセンター, 総括研究官 (00626210)
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| 研究分担者 |
篠原 真子 国立教育政策研究所, 研究企画開発部, 総括研究官 (30342611)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 大規模教育調査 / 教育調査法 / 学力調査 |
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| 研究実績の概要 |
研究計画で当初予定していた「母集団モデルにおける補助変数の利用方法」に関する研究の前に、令和元年度に行った「データの1次元性」の研究をより一般化した「学力調査データの1次元性と多次元性の評価」に関する研究を行った。学力調査で受検者の能力を測定する際に用いられる項目反応モデルは、データの「1次元性」を前提としているが、データに「多次元性」が認めれられる際は、適切な次元数の多次元項目反応モデルを利用することも検討しなければならない。本研究は、次元数を評価するために用いられてきた「平行分析」、「MAP」、「DETECT」の3つの方法をPISA調査の公開データとシミュレーションデータに対して使用し、その結果の比較を行った。そして、多くの条件の下で「MAP」が正確な次元数を評価できること、「平行分析」は過大推定になることを明らかにした。
また、当初予定していた「母集団モデルにおける補助変数の利用方法」に関する研究についても、シミュレーションデータを用いて、項目反応モデルに学校情報を組み込まない場合、学校情報を補助変数として母集団モデルに組み込んだ場合、多集団（Multi-groupin）モデルを用いた場合とを比較し、学校に関する特性（特に標準偏差）を推定する時は母集団モデルと多集団モデルが有効であること、学校に関する指標との相関係数を推定する時は「条件付け」を行った母集団モデルが比較的有効であることを明らかにした。
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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
計算速度の速いノートパソコンを購入したことで、コロナウィルス感染拡大を受けた自宅での作業においても、研究室と同等以上のシミュレーション研究を行えるようになった。そのため、本科研費研究で必要とされたシミュレーション研究のすべてを令和3年度末までに終えることができた。後は実際の調査データに対する分析と研究結果の取りまとめのみとなっており、研究は順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度は、令和3年度に行った「母集団モデルにおける補助変数の利用方法」に関する研究を継続し、シミュレーションデータだけでなく、実データ（PISA調査の公開データ）を用いて、学校ごとの特性の推定や、学校に関する指標との相関関係を見る際に母集団モデルや多集団モデルがどの程度有効であるのか検証する。
そして、これまでの研究成果をまとめ、「情報活用能力調査」をはじめ、同様の能力調査や学力調査で用いられるべき推定モデルを明らかにする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初、ワークステーション（Mac pro）を購入予定であったが、新型コロナウィルスの感染拡大に伴い、リモートワークが増加したため、計算速度の速いノートパソコン（Macbook pro）を購入した。また、学会がリモートで行われたため、予定されていた旅費の支出が必要ではなくなった。これらの理由で予定よりも支出が少なくなった。
ワークステーションについては、金額を抑えたものを令和4年度に購入するとともに、実データを扱うための統計ソフト（SPSS）も購入する予定である。旅費については、一部を学会のリモート参加で使用する機材（ヘッドセット等）の購入に充てる予定である。
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