統計リテラシー自己効力感尺度日本語版の作成

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1 pp Methodological Advancement 統計リテラシー自己効力感尺度日本語版の作成 統計教育の効果測定 1 伊川美保 2 楠見孝京都大学 Development of a Japanese version of the Self-efficacy for Statistical Literacy Scale: Measuring the effect of statistics education Miho Ikawa and Takashi Kusumi (Kyoto University) A Japanese version of the Self-efficacy for Statistical Literacy Scale was developed. In a preliminary study with college students (N = 110), a Japanese translation was developed based on the English version of this scale. In Study 1, the resulting Japanese version was verified in terms of validity and reliability with high school and college students (N = 275). Results from Study 1 showed that self-efficacy for statistical literacy is positively correlated with subjective numeracy and critical thinking disposition. The mathematical score positively predicted self-efficacy for statistical literacy. In Study 2, we considered the extent to which self-efficacy for statistical literacy would change between before and after statistics education among high school students (N = 167). Results from Study 2 suggested that self-efficacy for statistical literacy is enhanced by statistics education. Free-text descriptions provided by the participants revealed that they could accurately interpret numerical values and had higher interest in the study of psychology and their future career options. Potential contributions to education and study limitations are discussed. Key words: statistical literacy, self-efficacy, scale development, statistics education, critical thinking. The Japanese Journal of Psychology J-STAGE 2020, Vol. Advanced 91, No. 2, published pp date: March 10, 2020 J-STAGE Advanced published date: March 10, 2020, 複雑で変化の激しい現代社会では, 将来の不確実性に適切に対処するため, 様々な統計情報が利活用されている 日常生活では, テレビや新聞, インターネット等で, 基礎的な統計用語や統計グラフを目にすることが多い その中には恣意的に作成されたものも多く, 統計情報を批判的に吟味する重要性が指摘されている (Gal, 2002; 中山,2015) 以上の社会的背景から, メディアに頻出する統計情報を批判的に読み解く力や, 身の回りの不確実性を伴 Correspondence concerning this article should be sent to: c/o Takashi Kusumi, Graduate School of Education, Kyoto University, Yoshidahonmachi, Sakyo-ku, Kyoto , Japan. ( gmail.com) 1 本研究は,JSPS 科研費 16J09891 の助成を受けた 2 本研究の実施にあたり, 綾部宏明さん, 松岡真由子さん, 平岡大樹さん, 西山慧さん, 高野了太さん ( いずれも京都大学 大学院教育学研究科 ) から貴重なご意見をいただいた ここに 記して感謝する うリスクに対して自律的にリスク管理ができる力を育むことが大切である ( 渡辺,2007) これらの基礎をなす力が, 統計情報を理解して批判的に読み解く統計リテラシーである (Gal, 2002; Wallman, 1993) 義務教育から統計リテラシーを育むことが重要であるとされ, 世界の各国で データの収集, 分析と表示, 確率, 統計的推測 に関する教育が行われている ( 日本学術会議統計学研究連絡委員会,2005) わが国でも, 平成 20 年 21 年告示の小学校, 中学校, 高等学校の学習指導要領で, 約 30 年ぶりに統計教育が拡充し, 様々な教育活動が行われている ( 文部科学省,2016; 総務省,2017; 渡辺,2017) これらの教育活動が功を奏し,OECD 生徒の学習到達度調査 (PISA)2012 年調査における数学的リテラシー ( 不確実性とデータ ) では, わが国の高校 1 年生がトップレベルの成績を収めた ( 国立教育政策研究所, 2013) その一方で, 統計に対して苦手意識を持つ学生 生徒は少なくない 統計学は, 勉強しても習得でき

2 ない, 実生活で必要性を感じない, 面白くない というイメージから敬遠されやすい科目であると言われている ( 柄本 冨永 三溝 向後,2013) 先述の国立教育政策研究所 (2013) の調査からは, 数学に対する 自己効力感, 興味 関心や楽しみ, 道具的動機づけ などが OECD 平均よりも低いことが示されている そこで, 統計リテラシーの知識要素だけではなく, 情意的要素を育むことが重要である (Gal, 2002) 本研究では, 情意的要素の 1 つとして, 統計リテラシーに関する自己効力感に着目する 統計リテラシーの自己効力感を測定する日本語版尺度を作成し, 他の関連指標とあわせて測定することで, 尺度の妥当性や信頼性を検討する さらに, 統計リテラシーの自己効力感に関わる教育的介入の具体案を提示し, 授業前後の尺度値の変化について検討する 統計リテラシーの測定法 Gal (2002) の統計リテラシーの区分に基づくと, 統計リテラシーの測定法は, 知識要素を測る尺度と情意的要素を測る尺度に大別される 前者の能力測定は, 統計的推論を測る多肢選択肢式のテスト (Garfield, 2003) や, 批判的思考能力の一環として統計的推論を測るテスト (Royalty, 1995), 統計リテラシーに関する自由記述に基づくルーブリック評価 ( 青山,2011; Watson & Callingham, 2003) などが挙げられる これらの能力テストでは, 研究者が開発したテストにおいて, 統計リテラシーを遂行することがあらかじめ要請されている しかし, 日常生活で統計リテラシーを発揮するには, 物事を統計的に判断する態度も重要である (Gal, 2002) そこで, 必要に応じて統計リテラシーを遂行することへの 自己効力感 を検討することが重要と考えられる 自己効力感は, 社会的学習理論の中核をなす概念であり, 個人がある状況において必要な行動を効果的に遂行できる可能性の認知を指す (Bandura, 1977; 伊藤, 1996) 学業場面における自己効力感尺度は, 国語 ( 伊藤,1996), 算数 数学 (Fagerlin et al., 2007; 松沼, 2004), 理科 (Pintrich & De Groot, 1990; 鈴木,1999) など, 様々な科目で検討されている 統計を題材にした自己効力感も, 僅かながら研究が行われている (Carmichael & Hay, 2009; Carmichael, Hay, & Watson, 2010; 川上,2015) このうち, 中高生に対する統計リテラシーの自己効力感尺度が,Self-efficacy for Statistical Literacy Scale(Carmichael & Hay, 2009) である 統計リテラシー自己効力感尺度 (Carmichael & Hay, 2009) は, 基礎的な統計リテラシー ( 平均, 確率, グラフ, 推論, サンプリング ) にどの程度自信があるかを 1: 自信がない から 5: 自信がある までの 5 件法で評定する尺度である この尺度は, 中高生の統 計教育で重要とされているトピックを幅広く測定する, 一般的 汎用的な尺度である 中高生を対象にした Carmichael & Hay (2009) や Carmichael et al. (2010) の回答データでは,α 係数は.93 で信頼性が高いことや, 理論的に関連の強い尺度 ( 数学への自己効力感, 統計への興味 ) との相関が高いことが示されている また, 構成概念妥当性の指標として, 数学成績が統計への興味に及ぼす影響は, 統計リテラシー自己効力感によって完全に媒介されることが報告されている このように, 統計リテラシー自己効力感尺度 (Carmichael & Hay, 2009) は高い信頼性や妥当性を持つ しかし, わが国での活用事例は示されていない 原因の 1 つとして, 統計リテラシーの自己効力感を研究するための尺度が十分に整えられていないことが考えられる そこで本研究では,Carmichael & Hay (2009) の英語版を日本語訳し, わが国の統計リテラシー教育を評価するための統計リテラシー自己効力感尺度を作成する 統計リテラシー自己効力感と関連する概念 統計リテラシー自己効力感を直接扱った研究は少ない しかし, 統計リテラシー自己効力感と理論的に関連する心理学的構成概念は検討されてきた 代表的なものとして, 基礎的な計算能力に対する自己効力感に関する, 主観的ニューメラシー (Fagerlin et al., 2007) が挙げられる 統計リテラシーはニューメラシーを発展させたスキルであるため, 統計リテラシー自己効力感は主観的ニューメラシーと強く関連することが予想される 実際に,Carmichael & Hay(2009) の研究では両者の間に強い相関が見出されている しかし, 統計リテラシー自己効力感と主観的ニューメラシーは同義ではない 両者の違いは, 批判的思考態度の程度にあると考えられる 批判的思考態度とは, 証拠に基づく論理的で偏りのない思考を行おうとする態度である ( 平山 楠見,2004; 楠見,2013b) 統計リテラシー自己効力感は主観的ニューメラシーに比べて, 批判的思考態度の要素を多く含むと考えられる 統計リテラシーは統計情報を批判的に評価する能力と言われているため (Gal, 2002; Wallman, 1993), 統計リテラシー自己効力感と批判的思考態度の間には強い関連が予想される 統計リテラシーの理論 (Gal, 2002) においても, 統計リテラシーの情意的要素の中に批判的思考態度が含まれている 一方, ニューメラシーは基本的な計算能力であり, 必ずしも批判的思考が求められる訳ではない 読み書き計算という基礎的な能力の中には, 批判的思考の要素が十分に含まれないことが報告されている ( 楠見,2015) 以上より,(a) 統計リテラシー自己効力感が主観的ニューメラシーと正の相関を持つ可能性や,(b) 統計リテラシー自己効力感が批判的思考態度と正に相関す

3 135 る可能性,(c) 主観的ニューメラシーが批判的思考態度と無相関または弱い相関を持つ可能性が考えられる 統計リテラシー自己効力感と数学成績の関係 統計リテラシー自己効力感は, 過去の数学成績によって有意に予測されることが示されている (Carmichael et al., 2010; 川上,2015) 自己効力感の先行研究からも, 行為的情報 ( 課題を遂行して成功体験を得ること ) が自己効力感を強く規定するが指摘されている (Bandura, 1977) しかし, 成績の良し悪しはその後の自己効力感を向上しないとする報告もあり ( 和田 山本,2014), 自己効力感と学業成績の関係について見解は一致していない この理由の 1 つとして, 自己調整学習方略が介在すると考えられる 自己調整学習とは, 学習者がメタ認知や動機づけ, 行動において, 自分自身の学習過程に能動的に関与していることを指す ( 伊藤 神藤, 2003; Zimmerman, 1989) 自己調整学習方略は, 認知的方略 ( 記憶や思考などの認知過程を調整する方略 ) や, プランニング ( 自分の行動に関して計画を立てる方略 ) やモニタリング ( 自己の学習状態をチェックする方略 ) などのメタ認知的方略から構成される ( 伊藤 神藤,2003) とくに, メタ認知的方略は自己調整学習において要となり ( 藤田,2010), 統計リテラシーの知識要素を背後で支えることが指摘されている (Gal, 2002) 自己調整学習方略は, 学業の目標達成のために用いられる方略である (Zimmerman, 1989) これまで, 学業成績の高い人は自己調整学習方略におけるメタ認知的方略の使用頻度が高いこと (Pintrich & De Groot, 1990) や, 逆の因果として, 自己調整学習方略が学業成績に影響を及ぼすこと ( 松沼,2004) が示されている また, 自己調整学習方略によって学習成績が向上すると, 自己効力感も高まると言われている (Zimmerman, 1989) このことの裏付けとして, 自己調整学習方略が自己効力感に正のパスを示すこと ( 松沼,2004) や, 認知的方略やメタ認知的方略が高い人ほど自己効力感が高まること ( 伊藤,1996) が報告されている 以上より,(a) 数学成績は統計リテラシー自己効力感へ直接的に働きかける可能性 (Carmichael et al., 2010) もあれば,(b) 数学成績は自己調整学習方略を介して, 統計リテラシー自己効力感へ間接的に働きかける可能性 (Zimmerman, 1989) も考えられる 本研究の目的 本研究の目的は, 統計教育の効果を評価する手法の 1 つとして, 統計リテラシー自己効力感尺度 (Carmichael & Hay, 2009) の日本語版を作成すること である この目的に応えるため, 以下の 2 つの研究を実施する 研究 1 では, 統計リテラシー自己効力感尺度の日本語版を作成する オリジナル尺度の翻訳 逆翻訳を行って予備調査を実施した後, 本調査で妥当性や信頼性について検討する 構成概念妥当性は, 統計リテラシー自己効力感尺度と理論的に関連すると考えられている, 数学への自己効力感や, 批判的思考態度との相関係数によって検討する (Carmichael & Hay, 2009; Gal, 2002) また, 行為的情報 ( 課題を遂行して成功体験を得ること ) が自己効力感を強く規定すること (Bandura, 1977) から, 統計リテラシー自己効力感と数学成績との関連性についても明らかにする その際, 統計リテラシー自己効力感と数学成績の間に自己調整学習方略が介在する可能性があることから (Zimmerman, 1989), 自己調整学習方略についても検討する また,Cronbach の α 係数を用いて尺度の信頼性を検討する 研究 2 では, 統計リテラシー自己効力感に関わる教育的介入を行う 数値の読み解き方に関する授業を実施し, 統計リテラシー自己効力感尺度の授業前後の変化を検討する また, 授業後に 分かったこと, 分からないこと についての自己評価を求め, 統計リテラシー自己効力感の高低を推し量るための判断材料とする 教育方法は, 授業内容の理解を確実にし, 自己評価によるメタ認知の育成を促す 教えて考えさせる授業 に依拠する ( 市川 植阪,2016) 方 法 予備調査 参加者 2016 年 7 月上旬に, 心理学の講義室で質問紙を配布した 参加者は, 関西の国立大学の大学生 110 人 ( 男性 59, 女性 50, 不明 1) であった 平均年齢は 18.9 歳 (18 40 歳 ) であった なお, 予備調査は,Carmichael & Hay (2009) よりも参加者の平均年齢や学歴が高かった (Table 1) 質問項目統計リテラシー自己効力感尺度 (9 項目 ) は, 基礎的な統計概念に対する自信の程度を測定する尺度である ( 項目は Table 3 を参照 ) Self-efficacy for Statistical Literacy Scale(Carmichael & Hay, 2009) の日本語版を作成するにあたり, 第 1 著者から尺度の利用許諾を得た その後, 翻訳会社による翻訳 逆翻訳を行い, 日本語版尺度を作成した 参加者は, 以下の事柄について, あなたはどの程度自信がありますか 自信がない から 自信がある までの中から 1 つ選んでください という質問文に対し, 1: 自信がない から 5: 自信がある までの 5 件法で回答した なお,9 項目の平均評定値は3.10(SD =.71), Cronbach の α 係数は.84 であった 元尺度の信頼性係

4 Table 1 英語原本, 予備調査, 研究 1 における, サンプルサイズ, 平均年齢, 国籍, 学歴,α 係数の比較 Carmichael & Hay (2009) 予備調査研究 1 サンプルサイズ 平均年齢 13.6 歳 18.9 歳 17.6 歳 国オーストラリア日本日本 教育段階中高生大学生高大生 Cronbach α 尺度 Table 2 予備調査, 研究 1 における, 統計リテラシー自己効力感尺度, 主観的ニューメラシー尺度, 批判的思考態度尺度の基礎統計量と相関 予備調査 (N = 110) 研究 1(N = 275) M SD α M SD α 統計リテラシー自己効力感 a ***.51 *** 2 主観的ニューメラシー b ***.33 *** 3 批判的思考態度 c *** -.01 注 ) 下三角行列は予備調査, 上三角行列は研究 1 の結果を示す a 5 件法 ( 自信がない 自信がある ), b 6 件法 ( 理解にとても苦労する 理解はとても容易である ), c 5 件法 ( あてはまらない あて はまる ) *** p <.001 数 (.93) よりも低かったが,.80 以上であるため, 尺度の信頼性は示された (Table 1) 主観的ニューメラシー尺度 (4 項目 ) は, 基礎的な計算能力への自己評定型尺度である ( 例 : 比で表される数値 (1 万人中 2 人など ) はどれくらい理解しやすいですか ) 英語原本の Subjective Numeracy Scale (Fagerlin et al., 2007) の日本語化について原著者から許諾を得たうえで, 客観的なニューメラシー得点を予測するとされている 能力 因子 4 項目を使用した (Eklund, 2012) また, 欧米の チップ を 消費税 8% へ変更するなど, 日本の文脈にあわせて項目を一部改変した 参加者は, つぎに書かれている数値の情報はどのくらい理解しやすいですか という質問に, 1: 理解にとても苦労する から 6: 理解はとても容易である の 6 件法で評定した 4 項目の平均評定値は 4.46(SD =.80), Cronbach の α 係数は.58 であった α 係数が低かった理由として, 項目数が 4 つと少ないことや, 特定の大学の学生という特殊なサンプルを用いたことが考えられる 批判的思考態度尺度は,33 項目の尺度 ( 平山 楠見, 2004) に基づき,4 下位尺度 3 項目の合計 12 項目からなる短縮版尺度 ( 楠見 平山,2013) を使用した ( 例 : いつも偏りのない判断をしようとする ) 参加者は, あなたの経験や行動, 考えに, どのくらいあてはまりますか という質問を読み, 1: あてはまらない から 5: あてはまる の 5 件法で評定した オリジナルな尺度は 4 つの下位尺度からなるが, 本研究で用いた尺 度は短縮版であり,1 因子の尺度得点として分析されていること ( 楠見 平山,2013) から,1 因子構造が妥当であると考えた 12 項目の平均評定値は 3.57(SD =.55), Cronbach の α 係数は.77 であった 結果と考察 統計リテラシー自己効力感尺度の構成概念妥当性 3 つの尺度間の相関を Table 2 にまとめた それぞれの尺度の平均と SD, 信頼性係数も示した 統計リテラシー自己効力感尺度は, 主観的ニューメラシー尺度や批判的思考態度尺度と中程度の相関があった ( rs =.42,.37) この結果は, 統計リテラシー自己効力感と主観的ニューメラシーがともに数量的能力に関する自己効力感であることや, 統計リテラシー自己効力感の定義の中に批判的思考態度が含まれること (Wallman, 1993) を反映している 一方, 主観的ニューメラシー尺度は統計リテラシー自己効力感尺度と中程度の相関 (.42) があったが, 批判的思考態度尺度との相関は見られなかった (.01) この理由としては, ニューメラシーが基礎的な計算スキルであるため, 批判的思考のような高次リテラシーを必ずしも必要としなかった可能性が考えられる ( 楠見,2013a) 残された課題はつぎの 2 つである 1 つ目は, 特定の大学の学生という限られたサンプルを用いており, 結果の一般化が難しいことである 2 つ目は, 予備調査の質問項目の中に, 自己効力感の予測因子の 1 つと

5 137 されている数学成績が含まれていないことである これらの課題を受けて, 本調査では以下の点に留意する 特殊なサンプル に関しては, ウェブ調査を用いて全国規模の調査を行い, 数学成績を質問項目の中に加える 方法 研究 1 参加者 2018 年 5 月中旬に, インターネット調査の全国のモニター会員に対してウェブ調査を行った 有効回答者 309 人のうち, 調査時点で 学生 と答えた 275 人を調査対象者とした ( 高校生 高専生 129 人, 専門学校生 21 人, 短大生 3 人, 大学生 118 人, その他学生 4 人 ) 対象者を学生 生徒に限定した理由は, Self-efficacy for Statistical Literacy Scale(Carmichael & Hay, 2009) が, 中学生や高校生といった学習者を対象にしているためである 275 人のうち, 男性は 75 人, 女性は 200 人, 平均年齢は 17.6 歳 (15 19 歳 ) であった 研究 1 においても,Carmichael & Hay (2009) よりも参加者の平均年齢や学歴が高かった (Table 1) 質問項目統計リテラシー自己効力感尺度は, 予備調査と同じ 9 項目 5 件法を使用した 9 項目の平均評定値は 3.06(SD =.88),Cronbach の α 係数は.90 であった 元尺度と同程度の信頼性係数が得られた (Table 1) 主観的ニューメラシー尺度は, 予備調査と同じ 4 項目 6 件法を使用した 4 項目の平均評定値は 4.15(SD = 1.07), Cronbach の α 係数は.77 であった 批判的思考態度尺度は, 予備調査と同じ 12 項目 5 件法を使用した 12 項目の平均評定値は 3.49(SD =.88), Cronbach の α 係数は.88 であった 数学成績は, 中学 高校時代の数学の成績に対する自己評定であった 質問文は, 中学生や高校生の頃, あなたの数学の成績は学年の中でどれくらいだったと思いますか ( 現在, 高校生の方は現在の成績についてお答えください まだ成績が出ていない方はイメージでお答えください ) であった 参加者は, 1: 下の方, 2: やや下の方, 3: 真ん中のあたり, 4: やや上の方, 5: 上の方, 6: 回答したくない の 6 つから 1 つを選択した 自己調整学習方略尺度は, 先行研究 ( 藤田,2010; Gal, 2002; Pintrich, & De Groot, 1990) を踏まえ, メタ認知的方略を測定する尺度 ( 梅野 太田 井元 中村, 2017) を使用した この尺度は, プランニング 6 項目 ( 例 :1 日にどのくらい学習するのか考えてから取り組む ) と, モニタリング 4 項目 ( 例 : 難しい学習に取り組む前に基礎が分かっているか確認する ) から構成された 参加者は, 以下の事柄は, あなたの日ごろの学習にどのくらいあてはまりますか という質問に対し, 1: あてはまらない から 5: あて はまる の 5 件法で評定した なお, プランニング 6 項目の平均評定値は 3.12(SD =.83,α =.76), モニタリング 4 項目の平均評定値は 3.36(SD =.88,α =.73) であった 結果と考察 尺度値に対する男女差や学歴差の検討 研究 1 では 男性 75 人, 女性 200 人であり, 女性の方が男性よりも 2 倍以上多かった 女性は理数系科目への苦手意識が強いと言われているため ( 森永,2017), 研究結果に女性の傾向が色濃く表れている可能性が考えられる そこで対応のない t 検定を行い, 統計リテラシー自己効力感尺度や主観的ニューメラシー尺度の平均評定値が男女で異なるかを検討した その結果, 統計リテラシー自己効力感尺度 (9 項目 ) の平均は男性が 3.21 (SD = 1.04), 女性が 3.01(SD =.81) で, 男女で有意差が見られなかった (t (109.10) = 1.54, p =.13, Cohen s d =.23) 主観的ニューメラシー尺度 (4 項目 ) の平均は, 男性が 4.33(SD = 1.15), 女性が 4.08(SD = 1.04) で, 同様に有意差が見られなかった (t (121.97) = 1.60, p =.11, Cohen s d =.23) また, 高校生 高専生と大学生 (ns = 129, 118) を対象に, 対応のない t 検定によって, 主観的ニューメラシーや統計リテラシー自己効力感の尺度値の学歴間比較を行った その結果, 統計リテラシー自己効力感尺度 (9 項目 ) の平均は高校生 高専生が 2.91(SD =.79), 大学生が 3.28(SD =.89) で, 大学生の方が有意に得点が高かった (t (235.54) = 3.49, p <.001, Cohen s d =.45) 主観的ニューメラシー尺度 (4 項目 ) の平均は高校生 高専生が 4.07(SD = 1.03), 大学生が 4.34(SD =.99) で, 大学生の方が有意に得点が高かった (t (244.25) = 2.09, p <.05, Cohen s d =.27) これらの結果は, 教育 学習によって主観的ニューメラシーや統計リテラシー自己効力感が向上する可能性を示唆している 統計リテラシー自己効力感尺度の構成概念妥当性予備調査と同様に, 統計リテラシー自己効力感尺度, 主観的ニューメラシー尺度, 批判的思考態度尺度の基礎統計量や相関を Table 2 にまとめた 統計リテラシー自己効力感尺度は, 主観的ニューメラシー尺度や批判的思考態度尺度と強い相関があった (rs =.62,.51) この結果は予備調査と整合しており, 統計リテラシー自己効力感尺度が十分な収束的妥当性を持つことを示している 一方, 主観的ニューメラシー尺度と批判的思考態度尺度は中程度の相関があった (r =.33) 予備調査の無相関とは異なる結果であったが, 統計リテラシー自己効力感尺度と批判的思考態度尺度の相関 (.51) よりも低かった つぎに, 統計リテラシー自己効力感と数学成績の関連性を検討した 数学成績に 6: 回答したくない

6 Table 3 統計リテラシー自己効力感尺度値の授業前後の変化 ( 研究 2,N = 167) 尺度 平均評定値 (SD) 授業前 授業後 t Cohen s d 1 平均を使って問題を解く 2.94(1.05) 3.28(1.06) 5.34 ***.32 2 新聞記事が平均を誤って使う場合があることを理解する 2.76(.99) 3.26(1.11) 6.21 ***.47 3 確率 ( または可能性 ) の計算方法を友達に説明する 2.58(1.12) 3.17(1.04) 7.27 ***.55 4 棒グラフを使ってデータを正確に表す 3.23(.99) 3.45(1.00) 3.05 **.22 5 新聞やインターネット上のグラフの意味を説明する 3.16(.99) 3.28(.97) 誰かがつくったグラフの間違いを見つける 2.68(.97) 3.22(1.07) 7.54 ***.53 7 調査から得た結論が誤っている場合があることを理解する 2.94(.96) 3.52(1.01) 7.93 ***.59 8 データを表の形へ正確に並べる 3.03(1.02) 3.36(.95) 4.76 ***.34 9 生徒を偏りなくサンプリングする方法について説明する 2.35(.92) 2.99(1.03) 8.48 ***.66 *** p <.001, ** p <.01, p <.10 9 項目平均 2.85(.69) 3.28(.81) 9.78 ***.57 と答えた 7 人を除く,268 人を分析対象者とした 統計ソフト HAD( 清水,2016) を用いて, 統計リテラシー自己効力感 ( 従属変数 ), 数学成績 ( 独立変数 ), 自己調整学習方略 ( 仲介変数 ) の関係について媒介分析を行った Figure 1 に示す通り, 数学成績から自己調整学習方略へのパス係数と, 自己調整学習方略から統計リテラシー自己効力感へのパス係数はいずれも有意であった (βs =.26,.19, ps <.01) 数学成績から統計リテラシー自己効力感へ及ぼすパス係数は, 自己調整学習方略が媒介しないと仮定したモデルでも, 媒介すると仮定したモデルでも有意であった (βs =.34,.39, ps <.01) ブートストラップ法 ( ブートストラップ標本数 5,000) による媒介分析の結果は有意であった (Z = 1.98, p <.05, 95%CI [.01,.07]) ただし, ブートストラップ推定値は 0 に近く, 間接効果の係数は小さかった (β =.05) よって, 自己調整学習方略の媒介効果は積極的に主張できないが, 数学成績は統計リテラシー自己効力感に影響を及ぼしている可能性を示唆している この結果は, 統計リテラシー自己効力感が数学成績と 自己調整学習方略.26 **.19 ** 関連することを意味し, 尺度の構成概念妥当性が高いことを示している 方 法 研究 2 参加者高大連携事業を通して, 第 1 著者が 3 つの高校 ( 茨城, 大阪, 鹿児島 ) で統計リテラシーの 60 分授業を行った 高校 1,2 年生 ( 平均年齢 16.2 歳 ) 167 人 ( 男性 76, 女性 90, 不明 1) が参加した この人数は, 質問紙に記入漏れが生じた 33 人を除いた数であった 3 手続き中山 (2015) を参考に, 数値の読み解き方を身につけよう という題目で授業を実施した ( 授業資料は より入手可能 ) 教えて考えさせる授業( 市川 植阪, 2016) に基づき, 授業はつぎの 4 段階で構成された 第 1 段階は 授業者による説明 である 分母無視 ( 分母を無視して分子だけに着目する現象 ) を話題に, 数値に騙されないための統計リテラシーについて説明した ( 例 : 数値の分母に着目する, 四分割表を作成する ) 第 2 段階の 理解確認 では, 学んだことを 2 人 人の記入漏れ回答者の内訳は, 前の授業が遅れたため事 数学成績.39 **.34 ** 注 ) 表示している係数は標準化係数 ** p <.01 統計リテラシー自己効力感 Figure 1. 数学成績が自己調整学習方略を介して統計リテラシー自己効力感に及ぼす媒介分析結果 ( 研究 1,N = 268) 前質問紙に回答する時間がなかった 9 人, 事後質問紙に回答せずすぐに教室を出た 23 人, 事前事後どちらにも回答しなかった 1 人であった 事前データに関して, 事後質問に回答しなかった 23 人と回答した 167 人の間には 9 項目中 8 項目で有意差が見られなかった 事後データに関して, 事前質問に回答しなかった 9 人と回答した 167 人の間には 9 項目中 8 項目で有意差が認められなかった よって, 欠損値となった生徒と回答した生徒との間に, 大きなデータの偏りが生じた可能性は小さいと推察される

7 139 組で教え合う時間を設けた 授業者による説明 の重要用語 ( 分母, 四分割表など ) を空欄にしたワークシートに取り組んだ後, ワークシートの答えを 2 人 1 組で見せ合う形式をとった 第 3 段階の 理解深化 では, 広告の数値を批判的に読み解くクイズを出題し, 統計リテラシーを現実場面で活用できるかを調べた ( 例 : バナナダイエットが効果的か調べるには, 減量に成功した人数の他にどの人数を明らかにする必要がありますか?) 第 4 段階では, 統計リテラシーがどの程度身についたか 自己評価 を行った 授業前後の変化を調べるため, 統計リテラシー自己効力感尺度を授業前と授業後に 2 回評定するよう求めた その後, 授業を受けた後の感想を自由に記述するよう求めた 結果と考察 授業前後の尺度得点の変化統計リテラシー自己効力感尺度の平均評定値は, 授業前は 2.85(SD =.69), 授業後が 3.28(SD =.81) であった (Cronbach の α 係数はそれぞれ.86,.92) 授業前後の変化を調べるため, 各項目及び 9 項目平均の尺度得点の変化を検討した (Table 3) 対応のある t 検定の結果, 項目 5 新聞やインターネット上のグラフの意味を説明する を除き, 授業後に統計リテラシー自己効力感は有意に向上した 効果量は小から中程度であった 授業後の感想授業後に感想を書いた 90 人のテキストデータを用いて, 授業に対する具体的な声を拾い上げた 感想は以下の 4 種類に分けられた 最も多かった感想は, 数値の読み解き方に関してであった (60 件 ) 例として, 数値の読み解き方を学べて良かった, 数値をみる際に分母に注目することも必要なことが分かった, 四分割表はこれから資料やプレゼンをつくるときにとても役立つと思った などの感想が寄せられた つぎに多かったものは, 心理学に関する感想であった (28 件 ) 心理学はおもしろいと思った, 心理学は自分たちが今勉強している科目と関連づけることができると分かった, 心理学と数学をミックスすることで面白い発見があることが分かった などの感想が得られた 第三に, 授業スタイルに関する感想が見られた (21 件 ) 日常にあるような事例などでとても理解がしやすかった, アクティブラーニングもあり, とても分かりやすかった, グラフやキャラクターを用いており, またクイズなどもあり, 分かりやすかった などの感想を抱いていた 大学入学後の進路に関する感想もあった (12 件 ) 今まで心理学部が文系であるからと数学などの理系をおろそかにしがちだったが, 心理学部を目指す上でもがんばらないとなぁと思った, 将来は経済系の学 部を目指しているので, 大学に入った後も今回の四分割表などのスキルは十分に活かせると思った などであった 研究 1, 2 のまとめ 総合考察 本研究では,Self-efficacy for Statistical Literacy Scale (Carmichael & Hay, 2009) を翻訳 逆翻訳し, 統計リテラシー自己効力感尺度の日本語版を作成した 尺度の妥当性や信頼性 ( 研究 1), 統計リテラシーの自己効力感に関する教育実践の効果を検討した ( 研究 2) 研究 1 の予備調査 (N = 110) と本調査 (N = 275) の結果から, 統計リテラシー自己効力感尺度が主観的ニューメラシー尺度や批判的思考態度尺度と正の相関を持つことが確認された (Table 2) この結果は, 統計リテラシー自己効力感尺度の十分な収束的妥当性を表している 媒介分析の結果 (Figure 1) からは, 自己調整学習方略の媒介効果を積極的に主張できないが, 数学成績が統計リテラシー自己効力感尺度を正に予測した 統計リテラシー自己効力感が数学成績と関連するという結果は, 尺度の構成概念妥当性が高いことを示している Cronbach の α 係数は.80 以上で, 尺度の信頼性の高さを示すものである 研究 2 では, 教えて考えさせる授業 ( 市川 植阪, 2016) を方法論的な基礎として, 数値を批判的に読み解くための統計教育を実施した その結果, 統計リテラシー自己効力感は授業前後で有意に上昇した (Table 3) 統計リテラシー自己効力感が向上したことは, メタ認知的方略が統計リテラシー自己効力感を正に予測すること (Figure 1) や, 授業後の自己評価によってメタ認知が促進されたことなどが可能性として示唆される ところで, 統計リテラシー自己効力感の尺度項目の中には, 授業の 分母無視 とは直接関係のない項目も含まれていた 授業内容とは直接関わりのない項目の自己効力感も向上した理由としては, 自己効力感 が他の類似する活動に般化した可能性が指摘される (Bong, 2004) ただし, 自己効力感の般化は十分に論拠が確立されておらず, 本研究で明言することはできない また, 授業後の感想を記したテキストデータからは, 数値の読み解き方や授業スタイル, 心理学や進路についての記述が見られた 数値の読み解き方が理解され, 心理学や進路への関心が高まるという効果を示唆すると考える 本研究の意義と限界 本研究では, 複雑で変化の激しい社会を生きるために必要なスキルである統計リテラシーに着目した と

8 くに, 統計に対して苦手意識を持つ日本人学生が多いこと ( 国立教育政策研究所,2013; 柄本他,2013) を踏まえ, 統計リテラシーに関する自己効力感を測る尺度を作成した 数学 統計に対する学生 生徒の自己効力感を高めることは, わが国の重要な教育課題である そこで, 統計リテラシーへの自己効力感に関する日本語版尺度は, 生徒の現状を把握し, わが国の統計教育の効果を評価する上で役に立つと考える また, 本研究のような自己評定型尺度は, 例えば Garfield(2003) などの客観的な能力テストよりも簡便に統計リテラシーを測定することができる Fagerlin et al. (2007) によると, 自己評定型尺度は能力テストに比べて, 参加者の心理的負担が小さいことが知られている 統計教育に対して否定的なイメージが生じやすいわが国の現状 ( 柄本他,2013) を踏まえると, ストレスや苛立ちの少ない自己評定型尺度は有益な測定ツールである 一方, 本研究で残された課題は少なくない 第一に, 研究 1 の数学成績が回答者の主観的な評定に委ねられていることである 中学生や高校生の頃, あなたの数学の成績は学年の中でどれくらいだったと思いますか という質問は, 数学成績の自己評価を尋ねるものであり, 客観的な数学成績とは異なる 今後は, 統計リテラシーを測る客観テストを開発するなどして, 客観的な測定方法を確立する必要がある 第二に, 本研究では 統計リテラシー自己効力感 と 統計リテラシー の違いについて十分に検討していない 統計リテラシーについて自己効力感が高いことは, 実際に統計リテラシーが高いことと同義ではない 確かに, 本論文では数学成績と統計リテラシー自己効力感との間に正の関連が認められた (Figure 1) しかし今後は, 統計リテラシーを測る客観テストを用いることで, 統計リテラシー自己効力感と統計テストの成績の関係について検討する必要がある 第三に, 本研究の統計リテラシー自己効力感尺度がオーストラリアの英語版尺度に依拠していることである オーストラリアでは課題解決型の統計の指導が行われており ( 渡辺,2007), 日本よりも統計教育が活発になされていると考えられる 今後は, 日本の統計教育の現状を考慮し, 日本の文脈に合わせた尺度を開発することが求められる 第四に, 研究 2 の統計リテラシー教育が準実験デザインであることが挙げられる 統計リテラシー教育の効果を厳密に検討するには統制群を設ける必要があった また, 研究 2 では授業直後の変化のみに着目しているため, 追跡調査を行い, 効果の持続性を検討することが課題である 本研究における利益相反 本研究に関して, 開示すべき利益相反関連事項はな い 引用文献 青山和裕 (2011). 知の創造 の視点からの統計的リテラシーの階層に対する再検討 批判的解釈との位置づけの明確化をねらいとして 科学教育研究,35, Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84, Bong, M. (2004). Academic motivation in self-efficacy, task value, achievement goal orientations, and attributional beliefs. Journal of Educational Research, 97, Carmichael, C., & Hay, I. (2009). The development and validation of the students self-efficacy for statistical literacy scale. Proceedings of the 32nd Annual Conference of the Mathematics Education Research Group of Australasia (Palmerston North, New Zealand), 1, Carmichael, C., Hay, I., & Watson, J. (2010). Statistical literacy in the middle school: The relationship between interest, self-efficacy and prior mathematics achievement. Australian Journal of Educational & Developmental Psychology, 10, Eklund, J. (2012). Objective and subjective measures of numeracy: Is asking enough? (Unpublished graduation thesis). Uppsala University, Sweden. Fagerlin, A., Zikmund-Fisher, B. J., Ubel, P. A., Jankovic, A., Derry, H. A., & Smith, D. M. (2007). Measuring numeracy without a math test: Development of the subjective numeracy scale. Medical Decision Making, 27, 藤田正 (2010). メタ認知的方略と学習課題先延ばし行動の関係奈良教育大学教育実践総合センター研究紀要,19, Gal, I. (2002). Adults statistical literacy: Meanings, components, responsibilities. International Statistical Review, 70, Garfield, J. B. (2003). Assessing statistical reasoning. Statistics Education Research Journal, 2, 平山るみ 楠見孝 (2004). 批判的思考態度が結論導出プロセスに及ぼす影響 証拠評価と結論生成課題を用いての検討 教育心理学研究,52, 市川伸一 植阪友理 (2016). 教えて考えさせる授業小学校 深い学びとメタ認知を促す授業プラン 図書文化社伊藤崇達 ( 1996). 学業達成場面における自己効力感, 原因帰属, 学習方略の関係教育心理学研究, 44, 伊藤崇達 神藤貴昭 (2003). 自己効力感, 不安, 自己調整学習方略, 学習の持続性に関する因果モデルの検証 認知的側面と動機づけ的側面の自己調整学習方略に着目して 日本教育工学会論文誌,27,

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