2021 Fiscal Year Annual Research Report
学力テストをいかにして授業改善につなげるか：阻害要因の検討から学校での実践まで
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19H00616
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
植阪 友理 東京大学, 高大接続研究開発センター, 准教授 (60610219)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
Manalo Emmanuel 京都大学, 教育学研究科, 教授 (30580386)
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)
深谷 達史 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 准教授 (70724227)
鈴木 雅之 横浜国立大学, 教育学部, 准教授 (00708703)
光永 悠彦 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (70742295)
上西 秀和 獨協医科大学, 医学部, 助教 (50637006)
仲谷 佳恵 東京工業大学, 教育革新センター, 特任講師 (70771864)
瀬尾 美紀子 日本女子大学, 人間社会学部, 教授 (90431775)
中島 健一郎 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 准教授 (20587480)
山口 一大 筑波大学, 人間系, 助教 (50826675)
太田 絵梨子 埼玉学園大学, 人間学部, 講師 (10910036)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | テスト / 活用 / 評価 / 深い理解 / 授業改善 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
次期学習指導要領の公示にともない、新たな学力観をふまえて学習者を育成することが喫緊の課題となっている。特に、「深い学び」を学校現場において達成することは、次期学習指導要領において最も重要な事項の一つとされており、近年では、こうした新しい学力観に沿うような学力テストも少なからず実施され、学校現場で活用されている。こうしたテストは、教師が結果を授業改善に生かすことを意図して実施されている。すなわち、実施された様々なテストの結果を分析し、それをふまえた対策の立案が求められる。しかし、様々なテストが実施されているにもかかわらず、テスト結果が必ずしも授業改善につながっていないという問題がある。本研究では、その原因について教師の信念や認知に焦点を当てて検討するとともに、実際に深い学びを測定し、それらを促すような指導法のあり方を検討したり、実践的研究を行ったりしている。
３年目である本年度の成果について簡潔に述べると、まず、テストが活用されない背景を探るために、教師の失敗活用に関わる質問紙の作成やそれに関する調査を行った。さらに、深い学びを測定するためのテストのための統計モデルとして「認知診断モデル」に着目し、改良した統計モデルの開発や、推定制度の検証などを行った。これらについては、査読つき学術研究として出版されている。また、4年目に行う実践に向けて、深い学びの習得状況を一次元上で評価する必要があった。これを行うために、深い理解テストの開発を行うとともに、共通項目を入れたテストを実施し、IRTの枠ぐみで等価し、共通尺度を構成した。この他に、テストを踏まえた学習者の学習法改善の実践など、学校現場と連携した実践的な研究も行った。さらに、海外からの研究者の訪問も受け入れて、現在行っていることの意味づけを明らかにするとともに、研究の海外への発信や展開についても議論した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
１年間の予定の延長はあったものの、研究そのものは順調に進んでいると考えている。
具体的には、深い学びを測定するためのテストのための統計モデルとして「認知診断モデル」に着目し、改良した統計モデルの開発や、推定制度の検証などを行った。これらについては、査読つき学術研究として出版されている。また、4年目に行う実践に向けて、深い学びの習得状況を一次元上で評価する必要があった。これを行うために、深い理解テストの開発を行うとともに、共通項目を入れたテストを実施し、IRTの枠ぐみで等価し、共通尺度を構成している。これらは3年目の重点課題であり、4年目の研究の実施の前提となる。これらについて全て行えていることから、当初の計画通りに進展していると捉えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度は最終年度の４年目である。研究の重点は、研究成果を踏まえた学校現場での実践を行うことにおく予定である。ただし、深い学びを測定するためのテストのための統計モデルとして「認知診断モデル」に着目し、改良した統計モデルの開発や、推定制度の検証なども引き続き行う。また、深い理解を測定する尺度の改良にも取り組む予定である。
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[Book] How can we statistically analyze the achievement of diagrammatic competency from high school regular tests? (Basu, A., Stapleton, G., Linker, S., Legg, C., Manalo, E., & Viana, P. (Eds.). Diagrammatic Representation and Inference. Diagrams 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12909. (pp.562-566.))2021
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