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![t1時点における平均偏差値
cs＼kfb 0 1
1 54.22735551 53.37142857
2 53.6617809 52.67102415
3 51.94816141 53.08653846
4 51.88316182 53.43376158
t2時点における平均偏差値
cs＼kfb 0 1
1 53.44492469 54.48730317
2 52.47476114 52.72168803
3 52.63349791 51.75994194
4 53.90794233 54.50681445
t1時点における平均標準偏差
cs＼kfb 0 1
1 9.927983059 9.274436309
2 10.16805291 10.45084972
3 11.34305478 10.17522897
4 11.25222224 10.27136257
t2時点における平均標準偏差
cs＼kfb 0 1
1 9.282919891 8.961897495
2 9.980795347 9.327316972
3 10.91546904 10.66920351
4 9.891507441 10.48452245
二時点間の標準偏差の平均の差
cs＼kfb 0 1
1 -0.645063167 -0.312538814
2 -0.187257567 -1.123532749
3 -0.427585741 0.49397454
4 -1.360714797 0.213159874
二時点間の平均偏差値の平均の差
cs＼kfb 0 1
1 -0.782430825 1.115874599
2 -1.187019762 0.050663879
3 0.685336505 -1.326596522
4 2.024780506 1.073052871
表１
表３
表2
表4
表6表5
[対象]
山形県内の小学校のうち、2013年度の第3学年と2014年度の第4学年を対象に社会
科の標準学力検査を実施した学校50校の72学級を対象に、学級規模が教師による
フィードバックの実施の有無に関係するのか、また、フィードバックの実施が児童の学
力向上をもたらすのかを分析した。
[方法]
まず、72の学級をkfb(0,1)とcs.c(1~4)によって8つのグループに分類した。そして、第3
学年4月の標準学力検査の学力偏差値の平均、標準偏差とそれぞれ第4学年4月の
標準学力検査の学力偏差値の平均、標準偏差をクロス集計によって比較した。ま
た、その2時点間の標準偏差の差の平均と平均偏差値の差の平均もクロス集計を
し、比較した。
[結果]
表1.3から分かるように、t1時点ではcs.c1.2はkfb0の方が高い平均偏差値を取ってお
り、逆にcs.3.4に関してはkfb1の方が大きな値を取っていた。それに対して、t2時点で
は、cs.c1.2.4に関してはkfb1の方が高い値を示し、cs.c3のみkfb0の方が高い値を取っ
た。続いて二時点間の平均偏差値の平均の差の結果を述べる。表5から分かるよう
に、cs.c1,2に関しては、kfb1の方が平均偏差値は伸びており、cs.3.4に関してはkfb0の
場合の方が平均偏差値が伸びているという結果になった。
表2.4から分かるように、両時点において平均標準偏差が最も小さくでたのは、CS.c1
かつkfb1の集団であった。T1時点に関しては、kfbの有無に関わらずcs.c3が最も大き
な値を示しており、cs.1がkfbの有無に関わらずどちらも相対的に小さな値が検出され
た。T2時点では、kfbの有無に関わらずここでもcs.c3が最も大きな値をとっており、cs.c
が最も小さな値を示している。Kfbの有無で各cs.c層毎に偏差を比較すると、cs.c1～
cs.c3まではkfb1の方が小さい値をとっているのに対し、cs.c4に関してはkfb0の方が小
さい値をとっている。表6から、cs1においては、fbを行った方が標準偏差の平均の差
は広がり、行わなかった場合と比べて、0.333広がった。一方、cs2においては、fbを行
う方が-0.936だけ差は狭まり、cs3,4に関しては、標準偏差の差はfbを行うことにより、
それぞれ0.922、1.574だけ広がった。他のcs層と比べて、cs1で観測された数値は小
いことも分かる。
[考察]
Cs.c12を小規模学級、cs.c3.4を大規模学級として捉えた場合、平均偏差値の平均の
差からkfbは小規模学級においての方が影響力を持つことが分かり、大規模学級に
おいては逆効果ということが分かった。また、表儒偏差の平均の差に関しては、小規
模学級において一定の見解を得ることが出来なかったが、大規模学級ではkfbによっ
て逆に標準偏差は広がってしまった。これは、先生１人に対し、個別指導を効果的に
行える生徒数に限界があることを表していると考えられる。また、結果としてt2時点で
cs4kfb0が最も大きな平均偏差値の上昇が見られたことから、大規模学級において生
徒同士の競争原理に関してもより詳しく着目していくべきだとも考える。
５班 統計データ分析結果報告](https://image.slidesharecdn.com/cs160706-160712084307/75/11-2016-67-6-23-2048.jpg)
![cs.c/kfb 0 1
1 12 7
2 15 4
3 13 7
4 15 3
cs.c/fb 0 1
1 -1.15477 2.172456
2 -0.49989 0.0581
3 0.425351 -1.33109
4 1.707412 -0.62458
-2
-1
0
1
1 2 3 4
�学力�の��の平均
kfb無 kfb有
cs.c/kfb 0 1
1 -0.083333333 -0.857142857
2 -0.266666667 -1.25
3 0.461538462 0.857142857
4 -1.6 -1
[結果]
表7.8から、cs.c1とcs.c3においてkfbをしている学級が�く見られる。学級規模が小さ
い�、kfbの�度が高いといった結果は得られず、比�関係のようなものは見られな
い。mean.gain に関しては、cs.c1、kfb1の学級、cs.c�、kfb0の学級で、高い�の数値
が見られ、cs.c1、kfb0の学級、cs.c3、kfb1の学級で高い�の数値が見られる。
�1.2表9.10からは、�学力と高学力の��に関しては、cs.c3のみ、kfbの有無に関
わらず�学力�の��がみられた。また、cs.c4では、kfbの有無に関わらず�学力�
の��がみられる。cs.c1とcs.c2では、フィードバック有の学級の方がフィードバック無
の学級よりも�学力の��が��である。cs.c1、kfb1、すなわちkfbの実施が行われ
ている小規模学級においてのみ高学力層の��がみられた。その他の高学力層で
は��はみられない。kfb無の学級は学級規模が大きくなる�ど高学力層の��が
みられる。kfb1の学級は学級規模による高学力層の��はわずかにしかみられな
い。
最�に�3.4表11.12から、�学力層と高学力層の��についての結果を述べる。
cs.c1、kfb1、またはcs.c�、kfb0で�学力層の��が��に見られる。またその��
はkfbの実施が行われている学級においては学級規模が大きくなる�、��し、kfbの
実施が行われていない学級においては学級規模が大きくなる�ど��している。
cs.c1・kfb1、またはcs.c�・kfb0のkfb0の大規模学級で、高学力層の��が見られる。
またその��はkfbが行われている学級においては学級規模が大きくなる���し、
kfbの実施が行われていない学級においては学級規模が大きくなる���し、�に
cs.c3からcs.c4�の��は��である。
考察
�学力層の��は、kfbの実施が行われている小規模学級において、高学力層の�
�は、kfbの実施がある小規模学級、kfbの実施がない大規模学級において��に見
られることが両�のデータからわかる。大規模学級においてはkfbによる効果はあま
りみられない。しかし、�学力層�高学力層は��に��する。よって、それぞれの
層の�を��して検�する��がある。
�学力層の��、高学力層の��はkfbの実施が行われている小規模学級、kfbの
実施がない大規模学級において��に見られることが両�のデータからわかる。ま
た、kfbは小規模学級においては学力の向上に��するが、大規模学級ではあまり
効果を生み出さないことが考えられる。
[方法]
続いて、まずcs.cとkfbの有無とcs.cとmean.gainの平均値に関してクロス集計を行っ
た。そして、�時点間における�学力（学力偏差値1）と高学力（学力偏差値4）の��
の平均をそれぞれ、グ�フとクロス集計で表した。それと同時に�学力層と高学力層
の�を広�、学力偏差値1,2を�学力層、学力偏差値3,4を高学力層として同�集計も
行った。
表7. cs.cとkfbの有無 表8. mean.gainの平均値
�1. �学力�の��の平均
表9. 二時点間の�学力�の��の平均
-3
-2
-1
0
1
1 2 3 4
高学力�の��の平均
kfb無 kfb有
cs.c/kfb 0 1
1 -2 0.857142857
2 -1.133333333 -1.5
3 -0.230769231 -0.857142857
4 0 -1
�2. 高学力�の��の平均
表10. 二時点間の高学力�の��の平均](https://image.slidesharecdn.com/cs160706-160712084307/75/11-2016-67-6-24-2048.jpg)
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慶應義塾大学 教育学特殊 第11講(2016年67月6日)
- 1. 慶應義塾大学 教育学特殊 XIV(第 11講) 学級規模研究データの分析(4) 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 2016 年 7 月 6 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/160706 本日のスライド 教育学特殊 XIV(第 11講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 2 / 21
- 3. はじめに 本日の講義 1. 各班の分析結果 2. 目的と考察の執筆 3.本日の課題 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 3 / 21
- 4.
- 5.
- 6.
- 7. ◎結果 上記の方法で人数比を算出した結果、表1（2013年度第4学年にお ける人数比）、表2（2014年度第5学年における人数比）の通りであった。 表１ 2013年度第4学年における人数比 表２2014年度第5学年における人数比 これらの表をもとに2時点（第4学年と第5学年）での人数比の推移を 検討した結果、グラフ1（FB無，小規模学級）、グラフ2（FB無，大規模学 級）、グラフ3（FB有，小規模学級）、グラフ4（FB有，大規模学級）の通り であった。 n.t1.1 n.t1.2 n.t1.3 n.t1.4 FB無無、、小小規規模模 24% 12% 35% 28% FB無無、、大大規規模模 29% 14% 34% 23% FB有有、、小小規規模模 27% 13% 36% 24% FB有有、、大大規規模模 28% 10% 36% 26% n.t2.1 n.t2.2 n.t2.3 n.t2.4 FB無無、、小小規規模模 24% 12% 47% 17% FB無無、、大大規規模模 24% 13% 40% 23% FB有有、、小小規規模模 21% 13% 35% 31% FB有有、、大大規規模模 25% 18% 35% 23%
- 8.
- 9.
- 10.
- 11. • 2013 4 20145 50( • 76 (aggregated( data • • 2 2
- 12. 1 / " 01 1( 12( (63.2%)( 7( (36.8%) 19 2 15( (78.9%) 4( (21.1%) 19 3 13( (65.0%) 7( (35.0%) 20 4 15( (83.3%) 3( (16.7%) 18 55 21 76
- 13.
- 14.
- 15.
- 16.
- 17. 結果 考察 偏差値差得点平均では、小規模学級で効果あり。 しかし大規模学級では、マイナスに →元々フィードバックをしている学級数が少ない（データに誤差） 大規模学級でフィードバックなしが偏差値が上がっている →もともとの４年生のころの偏差値が低かったため、伸びしろがあるのでは 表1 - 学級規模ごとのフィードバックによる 偏差値差得点の変化量 表2- 学級規模ごとのフィードバック数 表3 - 学級規模ごとの 第4学年偏差値平均のフィードバック前後の変化 表4 - 学級規模ごとの 第5学年偏差値平均のフィードバック前後の変化
- 18.
- 19. 1. # 2013 42014 5 50 76 # # 2.# # 76 1672( )# # 3.# # 4 # # 4.# (1)#
- 20.
- 21.
- 22.
- 23. t1時点における平均偏差値 cs＼kfb 0 1 154.22735551 53.37142857 2 53.6617809 52.67102415 3 51.94816141 53.08653846 4 51.88316182 53.43376158 t2時点における平均偏差値 cs＼kfb 0 1 1 53.44492469 54.48730317 2 52.47476114 52.72168803 3 52.63349791 51.75994194 4 53.90794233 54.50681445 t1時点における平均標準偏差 cs＼kfb 0 1 1 9.927983059 9.274436309 2 10.16805291 10.45084972 3 11.34305478 10.17522897 4 11.25222224 10.27136257 t2時点における平均標準偏差 cs＼kfb 0 1 1 9.282919891 8.961897495 2 9.980795347 9.327316972 3 10.91546904 10.66920351 4 9.891507441 10.48452245 二時点間の標準偏差の平均の差 cs＼kfb 0 1 1 -0.645063167 -0.312538814 2 -0.187257567 -1.123532749 3 -0.427585741 0.49397454 4 -1.360714797 0.213159874 二時点間の平均偏差値の平均の差 cs＼kfb 0 1 1 -0.782430825 1.115874599 2 -1.187019762 0.050663879 3 0.685336505 -1.326596522 4 2.024780506 1.073052871 表１ 表３ 表2 表4 表6表5 [対象] 山形県内の小学校のうち、2013年度の第3学年と2014年度の第4学年を対象に社会 科の標準学力検査を実施した学校50校の72学級を対象に、学級規模が教師による フィードバックの実施の有無に関係するのか、また、フィードバックの実施が児童の学 力向上をもたらすのかを分析した。 [方法] まず、72の学級をkfb(0,1)とcs.c(1~4)によって8つのグループに分類した。そして、第3 学年4月の標準学力検査の学力偏差値の平均、標準偏差とそれぞれ第4学年4月の 標準学力検査の学力偏差値の平均、標準偏差をクロス集計によって比較した。ま た、その2時点間の標準偏差の差の平均と平均偏差値の差の平均もクロス集計を し、比較した。 [結果] 表1.3から分かるように、t1時点ではcs.c1.2はkfb0の方が高い平均偏差値を取ってお り、逆にcs.3.4に関してはkfb1の方が大きな値を取っていた。それに対して、t2時点で は、cs.c1.2.4に関してはkfb1の方が高い値を示し、cs.c3のみkfb0の方が高い値を取っ た。続いて二時点間の平均偏差値の平均の差の結果を述べる。表5から分かるよう に、cs.c1,2に関しては、kfb1の方が平均偏差値は伸びており、cs.3.4に関してはkfb0の 場合の方が平均偏差値が伸びているという結果になった。 表2.4から分かるように、両時点において平均標準偏差が最も小さくでたのは、CS.c1 かつkfb1の集団であった。T1時点に関しては、kfbの有無に関わらずcs.c3が最も大き な値を示しており、cs.1がkfbの有無に関わらずどちらも相対的に小さな値が検出され た。T2時点では、kfbの有無に関わらずここでもcs.c3が最も大きな値をとっており、cs.c が最も小さな値を示している。Kfbの有無で各cs.c層毎に偏差を比較すると、cs.c1～ cs.c3まではkfb1の方が小さい値をとっているのに対し、cs.c4に関してはkfb0の方が小 さい値をとっている。表6から、cs1においては、fbを行った方が標準偏差の平均の差 は広がり、行わなかった場合と比べて、0.333広がった。一方、cs2においては、fbを行 う方が-0.936だけ差は狭まり、cs3,4に関しては、標準偏差の差はfbを行うことにより、 それぞれ0.922、1.574だけ広がった。他のcs層と比べて、cs1で観測された数値は小 いことも分かる。 [考察] Cs.c12を小規模学級、cs.c3.4を大規模学級として捉えた場合、平均偏差値の平均の 差からkfbは小規模学級においての方が影響力を持つことが分かり、大規模学級に おいては逆効果ということが分かった。また、表儒偏差の平均の差に関しては、小規 模学級において一定の見解を得ることが出来なかったが、大規模学級ではkfbによっ て逆に標準偏差は広がってしまった。これは、先生１人に対し、個別指導を効果的に 行える生徒数に限界があることを表していると考えられる。また、結果としてt2時点で cs4kfb0が最も大きな平均偏差値の上昇が見られたことから、大規模学級において生 徒同士の競争原理に関してもより詳しく着目していくべきだとも考える。 ５班 統計データ分析結果報告
- 24. cs.c/kfb 0 1 112 7 2 15 4 3 13 7 4 15 3 cs.c/fb 0 1 1 -1.15477 2.172456 2 -0.49989 0.0581 3 0.425351 -1.33109 4 1.707412 -0.62458 -2 -1 0 1 1 2 3 4 �学力�の��の平均 kfb無 kfb有 cs.c/kfb 0 1 1 -0.083333333 -0.857142857 2 -0.266666667 -1.25 3 0.461538462 0.857142857 4 -1.6 -1 [結果] 表7.8から、cs.c1とcs.c3においてkfbをしている学級が�く見られる。学級規模が小さ い�、kfbの�度が高いといった結果は得られず、比�関係のようなものは見られな い。mean.gain に関しては、cs.c1、kfb1の学級、cs.c�、kfb0の学級で、高い�の数値 が見られ、cs.c1、kfb0の学級、cs.c3、kfb1の学級で高い�の数値が見られる。 �1.2表9.10からは、�学力と高学力の��に関しては、cs.c3のみ、kfbの有無に関 わらず�学力�の��がみられた。また、cs.c4では、kfbの有無に関わらず�学力� の��がみられる。cs.c1とcs.c2では、フィードバック有の学級の方がフィードバック無 の学級よりも�学力の��が��である。cs.c1、kfb1、すなわちkfbの実施が行われ ている小規模学級においてのみ高学力層の��がみられた。その他の高学力層で は��はみられない。kfb無の学級は学級規模が大きくなる�ど高学力層の��が みられる。kfb1の学級は学級規模による高学力層の��はわずかにしかみられな い。 最�に�3.4表11.12から、�学力層と高学力層の��についての結果を述べる。 cs.c1、kfb1、またはcs.c�、kfb0で�学力層の��が��に見られる。またその�� はkfbの実施が行われている学級においては学級規模が大きくなる�、��し、kfbの 実施が行われていない学級においては学級規模が大きくなる�ど��している。 cs.c1・kfb1、またはcs.c�・kfb0のkfb0の大規模学級で、高学力層の��が見られる。 またその��はkfbが行われている学級においては学級規模が大きくなる���し、 kfbの実施が行われていない学級においては学級規模が大きくなる���し、�に cs.c3からcs.c4�の��は��である。 考察 �学力層の��は、kfbの実施が行われている小規模学級において、高学力層の� �は、kfbの実施がある小規模学級、kfbの実施がない大規模学級において��に見 られることが両�のデータからわかる。大規模学級においてはkfbによる効果はあま りみられない。しかし、�学力層�高学力層は��に��する。よって、それぞれの 層の�を��して検�する��がある。 �学力層の��、高学力層の��はkfbの実施が行われている小規模学級、kfbの 実施がない大規模学級において��に見られることが両�のデータからわかる。ま た、kfbは小規模学級においては学力の向上に��するが、大規模学級ではあまり 効果を生み出さないことが考えられる。 [方法] 続いて、まずcs.cとkfbの有無とcs.cとmean.gainの平均値に関してクロス集計を行っ た。そして、�時点間における�学力（学力偏差値1）と高学力（学力偏差値4）の�� の平均をそれぞれ、グ�フとクロス集計で表した。それと同時に�学力層と高学力層 の�を広�、学力偏差値1,2を�学力層、学力偏差値3,4を高学力層として同�集計も 行った。 表7. cs.cとkfbの有無 表8. mean.gainの平均値 �1. �学力�の��の平均 表9. 二時点間の�学力�の��の平均 -3 -2 -1 0 1 1 2 3 4 高学力�の��の平均 kfb無 kfb有 cs.c/kfb 0 1 1 -2 0.857142857 2 -1.133333333 -1.5 3 -0.230769231 -0.857142857 4 0 -1 �2. 高学力�の��の平均 表10. 二時点間の高学力�の��の平均
- 25. -3 -2 -1 0 1 2 1 2 34 �学力層の�� kfb無 kfb有 �3. �学力層の��の平均 cs.c/kfb 0 1 1 0.083333 -0.57143 2 0.133333 0.5 3 0.076923 0.571429 4 -1.86667 1.333333 表11. 二時点間の�学力層の��の平均 -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 高学力層の�� kfb無 kfb有 �3. 高学力層の��の平均 cs.c/kfb 0 1 1 -0.08333 0.571429 2 -0.13333 -0.5 3 -0.07692 -0.57143 4 1.866667 -1.33333 表12. 二時点間の高学力層の��の平均
- 26.
- 27. < > 2013 3 20144 50 76 2 . 1 2 3 4 -3.07 -2.54 -0.73 0.93 -1.1 -1.33 -3 -0.32 -1.4 -0.19 2.53 -0.9 -0.47 -0.73 2.78 -3.61 0.44 -0.95 -0.68 -0.83 -1.08 0.9 -0.3 4.21 4.88 0.68 -0.16 2.67 5.846 -3 0 0.34 5.22 5.9 0.96 1.65 -1.5 -0.3 -0.83 3.8 -1.928 1.63 -1.8 0.17 -2 -1.36 -1.73 -3.93 0.866 -0.04 -1.34 7.45 4.83 1.42 3.29 3 -4.33 -0.52 -1.69 3.31 -1.15 1.5 -1.66 -1.72 3.33 -3.4 3.87 2.06 -2.5 -2.47 -0.07 5.44 -3.53 -2.45 0 -3.2
- 28. ① 1 ②2 2 ③ 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 -4-20246 2 学級規模 mean.gain 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -6-4-20246 1 2 FB FBの有無 mean.gain 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -6-4-20246 4 2 FB FBの有無 mean.gain
- 29. ① ② FB FB ③ FB ④
- 30.
- 31. （１）分析対象 山形県内の小学校のうち、２０１３年度の第３学年と、２０１４年度の第４学年の社会科の学力 （２）対象数 山形県内の小学校５０校 （３）分析・集計の方法 ▶仮説：小規模学級であるほどFBが行われやすく、さらにFBが行われるほど生徒の学力は上がりやすい ▶方法：学級ごとにまとめたaggregated dataを対象とし、以下を検討する ①CSの大きさとFBが行われた割合 ② CSの大きさとFBの有無ですべての学級を８つに分類 →３年生時と４年生時の平均学力偏差値の推移と平均標準偏差の推移 （当該学級の学校・学年の平均学級規模は以下のように定められている CS1：18.75まで、CS2：24.50まで、CS3 28.00まで、CS4： 28.00より上） ７班 データの分析
- 32. ＜それぞれのクラスサイズとFBのなされる割合の関係＞ FBあり FB�し �数 割合（�）�数 割合（�） CS1 7 36.84 12 63.16 CS2 4 21.05 15 78.95 CS3 7 35.00 13 65.00 CS4 3 16.67 15 83.33 FBあり ３年生 ４年生 ３年生時と４年生時の変 化量 CS 1 平均偏差値 53.37142 857 55.54388 422 2.172455649 平均標準偏 差 3.538009 991 4.892517 632 1.354507641 CS 2 52.67102 415 52.72912 395 0.058099795 3.011194 022 2.794270 45 -0.216923573 CS 3 53.08653 846 51.75544 363 -1.331094831 2.714628 803 3.097887 118 0.383258315 CS 4 53.43376 158 52.80918 633 -0.624575246 2.077334 856 2.311628 042 0.234293186 FBなし ３年生 ４年生 ３年生時と４年生時の変 化量 CS 1 平均偏差値 54.2273 5551 53.07258 852 -1.154766992 平均標準偏 差 3.86309 3397 3.025849 22 -0.837244177 CS 2 53.6617 809 53.16188 969 -0.499891214 3.12734 3556 2.738453 374 -0.388890182 CS 3 51.9481 6141 52.37351 255 0.425351143 3.50575 8583 2.686818 548 -0.818940035 CS 4 51.8831 6182 53.59057 413 1.707412307 3.52612 6603 3.400298 96 -0.125827643 （４）分析・集計の�� （５）��に対する����� 学級規模とFBの有無には��が�られ�い� ▶平均学力偏差値の推移 FBあり：CS1,2で���がら上�、CS3,4で��に下� FB�し：CS1,2で���がら下�、CS3,4で��に上� ▶平均標準偏差の推移 FBあり：CS２の�小さく�る FB�し： CS1,2,3,4のすべてに�いて小さく�る →FBが行われ���た学級では学級内の学力の�らつきが、FBの行われた学級に�べて小さく�る
- 33.
- 34. 目的と考察の執筆 分析結果から 学級規模の主効果 学級規模とフィードバックの実施状況との違いは見られない (7 班)。 学級規模と学力の変化との違いは見られない (6班)。 学級規模と過去の学力との交互作用 学力の変化に対する学級規模と過去の学力との交互作用は見 られない (6 班)。 学力のばらつき 解釈可能な傾向が見られない (4 班，7 班) 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 13 / 21
- 35. 目的と考察の執筆 分析結果から 学級規模・過去の学力・フィードバック 小規模学級・フィードバックあり：学力偏差値の平均が上昇 (2 班，3班)， 上位層の増，下位層の減 (1 班，5 班) 大規模学級・フィードバックあり：学力偏差値の平均が下降 (2 班，3 班)， 上位層の減，下位層の減 (1 班，5 班) 結果の背景 大規模学級の方が過去の学力が低い傾向 伸びる余地が大きいか 学級規模とフィードバック 教職経験年数を揃えると (10 年以下)，学級規模 + はフィードバック −(参考 http://ci.nii.ac.jp/naid/110009981817) 過去の学力が低いほど，低学力層が多いほどフィードバックは多いか 仮にこのような関係が見られれば，過去の学力が低いほど教師はフィード バックを行なおうとするが，それが功を奏するのは小規模学級，といった解 釈も可能 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 14 / 21
- 36. 目的と考察の執筆 目的の執筆 本来であれば 先行研究の流れを踏まえて問題を導き，さらに特定する。 この講義の課題は演習なので まとめた先行研究レビューと，分析結果とをすりあわせて， 後付け的に問題を設定する。 先行研究レビューについては，bibliography の作り方に注意。 妹尾渉・北篠雅一・篠崎武久・佐野晋平 (2014).回帰分断デザインによる学級規模効果の 推定：全国の公立小中学校を対象にした分析 国立教育政策研究所紀要, 114433, 89-101. Blatchford, P., Bassett,P., & Brown,P. (2011). Examining the effect of class size on classroom engagement and teacher: pupil interaction: Differences in relation to pupil prior attainment and primary vs. Secondary schools. Learning and Instruction, 2211, 715-730. Konstantopoulos, S., & Sun, M. (2014). Are teacher effects larger in small classes? School Effectiveness and School Improvement, 2255, 312-328. 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 15 / 21
- 37. 目的と考察の執筆 考察の執筆 考察のセクション 第 4 節(結果) に示した結果を，第 2 節 (目的) の内容と整合的 に結果を解釈しなさい。 結果の解釈の結果を，文献を引用しながら考察しなさい。 考察に当っては 4 本以上文献を引用するとともに，この講義 で講読したもの以外の文献を 2 本含めなさい。 考察の書き方 他の班の分析結果も含めて取捨選択して，結果として扱う図 表を整理する。(有効数字を揃えたりすること) 図表から何が言えるのかを言葉で説明する。 説明した内容の背景を先行研究による知見や隣接諸領域の理 論を用いて考察する。 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 16 / 21
- 38. 目的と考察の執筆 考察のための先行研究や理論の見つけ方 図書館の「ゼミ別基本資料」を参考にする 「図書 (和書)」に載っているリファレンスブックを眺める。 「図書 (洋書)」の「教育心理学全般」「教授学習過程」にあ がっている書籍はけっこう参考になる。 「学術誌」の目次を20 年分くらい眺めてみるのも手っ取り 早い。 図書館の書架をぶらぶらする 教育心理学の棚を眺めて説明に使えそうな本を探す 一般的な教育心理学のテキストの目次や索引を眺めながら， どのような説明がつきそうかを考える。 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 17 / 21
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- 40. 本日の課題 課題の内容 結果の整理と考察案の作成 結果の図表を整理する (他の班の成果を使ってもよい) 整理された図表に対する説明をする 結果の説明に対する考察を文献を引用して執筆する 考察に使った文献のビブリオをつくる 提出 分析班で一つの成果物をまとめる 各自が授業支援システムに提出する 提出の形式は PDFとする 7 月 12 日 (火) の午前までに提出すること 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 19 / 21
- 41. 本日の課題 参考：最終課題の流れ 問題 これまでの研究史に基づき，明らかになっていることといな いことを特定し，必要性の有無を判断し，問題を特定する。 目的 特定された問題から，研究の目的を定義する。 方法研究目的を達成するために適合的な方法によってデータを収 集するとともに，研究目的とデータの性質に見合った手法に よる分析を行う。 結果 研究の目的に沿いつつ，主観を排して結果を提示する。 考察 結果を研究目的に沿って解釈し，特定された問題に再投入し て考察を行い，自身あるいは他者による次なる研究につな げる。 教育学特殊 XIV(第 11 講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 20 / 21
- 42. 出席とスライド 本日の出席とスライド 本日の出席 https: //questant.jp/q/160706 本日のスライド https://speakerdeck.com/ koyo/cs160706 教育学特殊 XIV(第 11講) 学級規模研究データの分析 (4) 2016 年 7 月 6 日 21 / 21