More Related Content
Viewers also liked (20)
Similar to 150617 教育学特殊XIV（学級規模）第9講 (20)
More from Koyo Yamamori (17)
150617 教育学特殊XIV（学級規模）第9講
- 1. 慶應義塾大学教育学特殊 XIV(第 9 講) 学級規模を研究する 6. データ分析 (1) 文部科学省 国立教育政策研究所 文部科学省 国立教育政策研究所 総括研究官 やま 山 もり 森 こう 光 よう 陽 (教育心理学) koyo@nier.go.jp 2015 年 6 月 17 日 この内容は個人的見解であり 国立教育政策研究所の公式見解ではありません
- 2. はじめに 本日の出席とスライド 本日の出席 https: //questant.jp/q/150617 本日のスライド http://www.slideshare.net/ koyoyamamori/cs150617 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 2 / 17
- 3. はじめに 今回の内容 1 どのように分析を进めるか 2 分析にあたっての tips 3 课题 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 3 / 17
- 4. どのように分析を进めるか
- 5. どのように分析を进めるか TIMSS2011データ 学校の立地や通う生徒など、その学校の特徴によって生徒の学力に差がでるのか。学校の特徴によって教師の指導意 欲に差がでるのか。教師の指導意欲によって生徒の学力に差がでるのか。 教材の計画や準備の取り組み方が児童の学力とは関係があるのか 学校編成や学校規模、あるいは地域での学習環境が児童生徒の学力に与える影響 教師のアンケート結果に興味があるので、教師の取り組み?意欲と何かの項目の相関を見つけられたらと思います。 教師の育成や成長について特に調べたいです。 協同における教材研究や授業準備と児童の学力との関係 item 学級規模が生徒の学力に及ぼす影響、教師の指導方法 が生徒の学力に及ぼす影響を明らかにしてみたい。 これまでの课题であまり詳しくみられなかった、家庭の状況が生徒に与える影響について明らかにしていきたい。ま た、そこに地域差は影響を及ぼすのか（地域の所得差によって家庭環境にも変化が存在するのかなど）についてもみ ていきたい。 学級規模が小さいほど学力は上がるのか。またそれは地域?親の経済状況によって変わってくるのか。 日本語母語児童において、経済的に恵まれているか否かは、児童のレベルにどれほど影響を及ぼすのか 経済的に恵まれない児童の割合、恵まれた児童の割合と、学力レベルの関係を明らかにしたい。 初等中等教育教育段階における児童生徒の算数?数学及び理科の教育到達度を国際的な尺度で測定し、児童生徒の学 習における環境条件などの様々な要因との関係を TIMSS 参加国や地域間におけるそれらの違いによって研究し、明 らかにしたい。 教師同士のコミュニケーションの量（教え方について話し合う、教材を一緒に準備する、教師どうしがお互いの授業 を見学するなど）によって生徒の成績は左右されるのか。 学級規模により教師の指導法が変化するのは、小規模学級化にともなって学級数が増えることによるということはな いのか。 田舎にある学校と都市部の学校との、学級規模の大きさ、教師の教え方、授業内容、生徒の学力の差異 1. 経済格差が児童の学力に与える影響 2. 教師の教職経験年数が授業に対する準備などに与える影響 地域による学校格差の原因 データ分析を通じて教師同士での協力がどれほど児童の学力に影響を与えているのか、また、学年学級規模や教職経 験年数の違いによって教師の協力度に違いが出てくるのか等を明らかにしたいと考える。 理科の得点に対して、学級規模と経済的な面のどちらの方が有意に作用するかを明らかにしたい。 学級規模等が児童の学力に与える影響は、学校全体のテスト得点平均の高低により差があるか。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 5 / 17
- 6. どのように分析を进めるか TIMSS2011: 変数の組み合わせ 学校の特徴を項目ごとにわける（生徒、立地）。それぞれの項目と教師に対する質問紙の平均値、項目と生徒の得点、 教師と生徒の得点を組み合わせて相関があるかどうか調べる。 学校児童数、学年学級数、学級編成基準と理科の学校平均?経済的に恵まれた児童の割合、学校のある市町村の人口 と理科の学校平均 教師のアンケート結果と何か変数。たとえば、「学校がある地域の特徴」か「教えている教科」が気になっています。 レベル別の児童の割合協同における教材研究や授業準備 調査対象学級の児童数、他の教師と特定のトピックについての教え方について話し合う、教材の計画や準備に一緒に 取り組む、自分の指導経験で得たことを共有する、よりよい指導を行うために他の先生の授業を見学する、新しいア イディアに一緒に取り組むといった変数。 TIMSS2011 データの分析における、「経済的に恵まれない児童の割合」と「経済的に恵まれた児童の割合」と「学校 がある地域の特徴」と「学校がある地域の平均の所得水準」の変数を組み合わせて分析するべきだと考える。しかし、 これでは家庭環境があまり反映されていないように感じる点が問題である。 平均、標準偏差、効果量 日本語母語児童の割合が高いものに限定し、経済的に恵まれない児童の割合、経済的に恵まれた児童の割合、レベル 別の児童の割合の変数を使用し分析を行う ses.lo,ses.hi,sc.n.pupil,gr.n.pupil を組み合わせて分析するとよい。 jinko,chiiki,shotoku,rika.sad。 t.kyodo.1/t.kyodo.2/t.kyodo.3/t.kyodo.4/t.kyodo.5rika.mean/rika.sd/lv1/lv2/lv3/lv4/lv5/lo.prop 23 と 14、15、16、17 よりクラス数がふえることで教師間の高めあいが増えるのか 学校児童数、学年児童数、学級がある市町村の人口、学校がある地域の特徴、教師経験年数、調査対象学級の児童数、 理科の学校平均、理科の学校偏差値、lv1、lv2、lv3、lv4,lv5,lo.prop １.ses.lo と ses.hi の高値を示している学校をそれぞれ抽出し、rika.mean に対しての lo.prop の割合を出して分析す る。2.keiken と t.kyodo1 5 を組み合わせて分析する。 学校がある地域の平均の所得水準?経済的に恵まれない児童の割合と理科の学校平均 「他の教師と特定のトピックについての教え方について話し合う」「教材の計画や準備に一緒に取り組む」「自分の指 導経験で得たことを共有する」「よりよい指導を行うために他の先生の授業を見学する」という変数を用いるととも に、児童の学力?学年学級数?学級規模?教職経験年数という変数を組み合わせて分析する。 理科の成績が低位 (レベル 1～3) の児童の割合に対する学級規模の分布と、経済的に恵まれている (恵まれていない) 子どもの割合の分布を作成し、比較する。 調査対象学級の児童数、理科の学校平均、理科の学校標準偏差、レベル 1 5 の児童の割合、 低位の児童の割合 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 6 / 17
- 7. どのように分析を进めるか TIMSS2011: 層化 わかりません。 児童の学力差 学校がある地域の特徴や学校数に対する地域の人口数 すいません。よく分かりません。 レベル別の児童の割合 経済的に恵まれない児童の割合または経済的に恵まれた児童の割合、学校がある地域の特徴、学校がある 地域の平均の所得水準、教職経験年数、学年学級数。 層化は複雑な要因を解きほぐす際に使われますが、あまり理解できていないので見当違いな回答だと思い ます。学年学級数と学級編成基準、児童数などは人数がすべてに関わっているので関係性が見い出せ、層 化すればよいのかと思います、 よくわかりませんでした。 経済的に恵まれない児童の割合?経済的に恵まれた児童の割合の変数を用いて層化し、どの層にどのレベ ルの児童がどれくらいの割合で存在するかを調べる 学力をいくつかのレベル別に分け、その中で、経済的に恵まれない児童の割合と学力との関係、また経済 的に恵まれた児童の割合と学力の関係を読み取る。 rika.sd によって母集団の各層を標準偏差で分けたり、jinko、chiiki、shotoku などによって地域ごとを同等 の正確さで推定することができる。 t.kyodo.1/t.kyodo.2/t.kyodo.3/t.kyodo.4/t.kyodo.5rika.mean/rika.sd/lv1/lv2/lv3/lv4/lv5/lo.prop 教職経験によって教えることの上手下手が変わると思うので、教職経験年数を用いて層化する。 全て用いるのではなく重要な変数のみをピックアップしてその中の高い数値が出ているものを集め部分母 体を作り層化する。（よく分かりませんでした。） 今回の分析では経済的な要因からくる影響を排除したいため、「経済的に恵まれない児童の割合」という変 数を用いて層化を行い、その中で教師間連携の影響力を考察していく。 すみません、層化がわかりませんでした。 経済的に恵まれた児童の割合、経済的に恵まれない児童の割合 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 7 / 17
- 9. どのように分析を进めるか 形成的評価等データ: 変数の組み合わせ 学級規模とそれぞれの項目の平均値において分散分析を行って交互作用があるのかどうか調べる。 学級規模と ?学習目標への達成度を児童生徒個人に具体的に示した頻度と学級規模?生徒それぞれの学習课题を考えるのにどれ くらい時間を割いたのか、ということ学級規模 学級規模と教師の回答。教師の回答の中でも、特に q03.1、q03.2、q03.3 に興味があります。 学級規模昨年度担任した学級でテスト返却時や成果物提出時における目標設定や目標の達成状況の伝達の実施頻度 学級規模、q01.1～q08 までの各変数。 「担当学年」と「学級規模」と回答内容を組み合わせて分析をするべきだと考える。また，q01.1 と q01.2 と q02.1 と q02.2 と q04.1 のデータを組み合わせて分析するべきだと考える。 クロス集計、平均 学級規模によって層化し、「テスト以外の表現物や成果物を仕上げるような機会」「単元テスト返却時」それぞれにお ける「目標を伝えること」「目標に対しての達成状況を伝えること」がどれくらいの割合か分析する cs と q3.3,q4.3,q5.5 を組み合わせて分析を行ばよい。 n.cl.g と cs とそれぞれの q。 idteach/q01.1/q01.2/q02.1/q02.2/q03.1/q03.2/q03.3/q04.1/q04.2/q04.3/q05.1/q05.2/q05.3/q06/q07/q08 学年学級数と教師の指導法の各データおよび学級規模と教師の指導法の各データを比較する 担任学年、学年学級数、学級規模、すべての質問項目担任学年による回答内容の差異を考慮に入れる。 cs と cs 以下の質問に対する回答の値を組み合わせて分析をする。 学級規模と個別対応の頻度 「昨年度あなたが担任した学級で，単元テストを除く児童の学習状況を点検するための小テストの結果を戻す機会の うち，どのように考えたのかを児童に説明させることをどのくらいしたか」という変数と「昨年度，あらかじめ児童 がつまづきそうなことを想定し，课题解決や正答を導くための考え方に気づかせるための準備を授業前に実施するこ とを，同じ学年の先生?他の学年の先生と協同して，昨年度どれくらいの頻度で行ったか」という変数とを組み合わ せて分析を行なうと効果的であると思う。 単元テストに関する二項目それぞれで他学年協同群と同学年協同群に分け、4 段階の分布をそれぞれ分析、比較する。 学級規模、q3.3、q4.3、q5.3 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 9 / 17
- 10. 分析にあたっての tips
- 11. 分析にあたっての tips 児童データ，教師データ共通 学級規模 何か 独立変数 (説明変数) 従属変数 (被説明変数) 従属変数 (被 説明変数) 共変量 検討したい説明変数 (学級規 模) 以外に，被説明変数 (何か) に与える影響が強いと考えら れる変数が被説明変数に与え る影響を除外して，説明変数 が被説明変数に与える影響の 程度を検討する。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 11 / 17
- 12. 分析にあたっての tips 児童データ，教師データ共通 学級規模 何か 独立変数 (説明変数) 従属変数 (被説明変数) 従属変数 (被 説明変数) 共変量 検討したい説明変数 (学級規 模) 以外に，被説明変数 (何か) に与える影響が強いと考えら れる変数が被説明変数に与え る影響を除外して，説明変数 が被説明変数に与える影響の 程度を検討する。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 11 / 17
- 13. 分析にあたっての tips 児童データ(TIMSS2011) 層化する際には，全ての学校の回答がある変数を使う。 ses.lo, ses.hi は層化には使えない。 データの件数 (学校数) が少ないので，様々な変数をキーにし て並び替えなどしながらデータの様子を把握する。 都市部ほど学級規模が大きいという傾向があるほか，都市化 の程度が充分にデータに反映されていない点に注意する。 例えば横浜市と相模原市は政令指定都市であるためどちらも 「大都市」とカテゴライズされてしまうが，横浜市と相模原市 の都市化の程度が同等であるとは思えない。 先行研究でも見られたように，学級規模が変動しやすい部分 で比較するとわかりやすいかもしれない。 例えば「学年学級数少?学級規模大」と「学年学級数多?学級 規模小」との比較など。 切り口は記述統計を手掛かりに見つけてみるとよい。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 12 / 17
- 14. 分析にあたっての tips 教師データ(形成的評価等) 頻度について回答を求めているが「1:いつも，または，ほとん どで行った 2:半分くらいで行った」でまとめると回答者のほ とんどが肯定的な回答をしたということになる。 基本的には「いつも，またはほとんどで行う」方がよい内容で はある。 形成的評価 (formative feedback, assessment for learning) に 関する先行研究に基づいて項目が設定されている。 「目標を具体的に伝えること」だけよりも「目標に対する達成 状況を具体的に伝えること」も行った方が学力が高い傾向。 「正誤を指摘したり採点」よりも「课题を解決するための考え 方を示す」ことも行った方が学力が高い傾向。 教師の協同による授業準備や教材研究を行った方が学力が高い 傾向。 地域や経験年数が限定されているデータである。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 13 / 17
- 15. 课题
- 16. 课题 取り組んでいる课题 课题 配付された 2 種類の演習用データのいずれかを用いて，(1) 学級 規模や学級規模と学年学級数の組み合わせなどと児童の学力との関係，あるいは (2) 学 級規模や学級規模と学年学級数の組み合わせなどと教師による学習指導との関係を検 討して下さい。 今週取り組む课题 (1) どのようなことを明らかにするために，(2) どのような分析を 行うのかを検討するとともに，(3) 分析の際にどのような工夫 (層 化など) をするのか，班ごとに決めてください。 6 月 23 日中に，「授業支援」の「アンケート?小テスト?その他」 に回答の形で各自が提出してください。 割り当てられたデータをスプレッドシートなどであれこれいじっ てみてください (進捗状況を次回の講義でうかがいます)。 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 15 / 17
- 17. 出席の登録 本日の出席とスライド 本日の出席 https: //questant.jp/q/150617 本日のスライド http://www.slideshare.net/ koyoyamamori/cs150617 慶應義塾大学教育学特殊 XIV 第 9 講 2015 年 6 月 17 日 17 / 17