Transcript 学力の評価と測定
学力の評価と測定 宮城教育大学 平真木夫 （たいら まきお） [email protected] http://staff.miyakyo-u.ac.jp/~m-taira/ 話の流れ 1. 絶対評価の全面的な導入によって生じた 混乱（相対評価の撤廃によって生じた空 白） 1. 評価のインフレ現象と対応策 2. 学力低下論争で見逃されている問題 1. 瞬間最大学力という問題 3. 理想的な知識状態と，評価方法 用語説明（１） 絶対評価の分類 • 極端な態度主義・主観的判断としての絶 対評価 ・・・（別名）認定評価 • 絶対的な基準としての自己 ・・・いわゆる 自己評価、個人内評価 • 教育目標、学習目標といった目標に対す る到達度を利用した絶対評価 ・・・到達度 評価（形成的評価） 用語説明（２） 規準と基準の違い • 規準 ～単元の到達目標＝観点 – 単元目標 「異分母の分数の足し算ができる」 • 基準 ～「どの程度できる」ようになったら・・・とい う具体的な記述 – いくつか異なるレベル・種類の問題の中で、何割正答 したか？ • ルーブリック（rubric 評価指標） – 数量化しにくい「基準」の場合には、質的な「基準」を 使う 用語説明（３） 特に重要な概念 • 事前段階 ・・・ 診断的評価 – 絶対評価、相対評価 • 中間段階 ・・・ 形成的評価 – 絶対評価 • 終了段階 ・・・ 総括的評価 – 絶対評価、相対評価、個人内評価 • 指導と評価の一体化 – 評価の観点と指導の目標とは一致しているべきで、学 習の指導も、すべての子どもたちが目標に到達できる ように行うべきである。 絶対評価への道筋（1） 相対評価に対する批判 • 目標の達成度を判断する基準が、必ずし も用意されているわけではない • 「全ての子どもの学力保障」という理念に 反する可能性が高い • 「テストに合わせて教える・学ぶ」可能性が 高くなる • 個人内の変化を把握するのには不向きで ある 学習活動と評価方法の対応関係 勉強を道具とし て割り切る 外発的動機づけ 学 習 活 動 量 学習開始時よりも，意 欲が低下する 内発的動機づけ 勉強すること自 体が面白い 外的報酬の打ち切り（e.g., 入試など） クラス平均がアップしても。。。 1 更に、A組とD組と で５の価値が違 0.8 う？ A(50) B(52.5) C(55) D(57.5) 頻度 0.6 0.4 0.2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 偏差値（平均が50で標準偏差が10になるように調整） 100 絶対評価への道筋（2） 指導と評価の一体化 優勝劣敗の • 全ての生徒に一定レベルの到達度を保障 市場原理の導入 する • 教育機会の選択権・決定権を消費者に与 える • 選択に必要な情報を公開する（アカウンタ ビリティ） 評価のインフレ？学校間格差？ でも，絶対評価への完全移行で， 基準のすり合わせ作業 1. 甘い課題が使われている こんな問題が。。。 全国標準学力試験？ 2. 学力の学校間格差 ３ 絶対評価 人 数 相対評価 成績またはカッティングポイント 結局，こちらのタイ そもそも，相対評価とは？ プの相対評価は生 ～ 準拠集団による分類～ き残る？ • ノルム準拠評価 – 国、県といった大規模な集団から、厳密にサンプリ ングして作成した、標準テストを用いる – 全体の中における相対的な位置や適性を知るのに 有効 • コホート準拠評価（校内テスト） – 特定のクラスや学校を準拠集団とした評価基準を 採用する – 既存の一般的な相対評価であるが、大数の法則を 満たしていないので、中途半端な相対評価といえる 問題を作っている 絶対評価と目標準拠評価 側に問題がある のでは？ 大前提 • 相対評価でも、目標（問題）は目標準拠で あって構わない – 難易度（相対的な位置情報）が標準化された 良問を評価に利用することは、中途半端な絶 対評価より確実に優れている よい問題と悪い問題 • 特定の問題集、ドリル、ワークばかりやっていると、 その問題と似た問題は解けるようになる（ テスト で似た問題を出してあげる。記憶力の試験か？） – 宮城県の模試では高得点だが、山形県の模試では低 得点 • 問題が解けるということと、理解できていることとは 別であることが多い（台形の公式を使うことはでき ても、変換作業ができない生徒もいる） • あまり馴染みのない別の角度から質問するような 問題を使うべき 課題の難易度と評価インフレ現象 どうやったらキチンと把握できる？ 絶対評価：Cの課題 相対評価：５段階で２以下 絶対評価：Bの課題 絶対評価：Ａの課題 相対評価：５段階で２・３ 相対評価：５段階で４以上 Poor students probable task difficulty Average students proportin correct proportin correct proportin correct task difficulty improbable task difficulty Good students 学力論争の３つの争点 日本の弱点は？ • 国際比較 – ある種の国威発揚？ • 世代間比較 – 昔の人は偉かった？ • 個人内比較 – 昔は頭がよかったのに。。。 学力論争の整理（1） 小学校・中学校では、学力低下が見られない • ＩＥＡ（国際教育到達度評価学会）の調査結果 – 日本はシンガポール、韓国と並んでトップグループ • ＯＥＣＤ／ＰＩＳＡの調査結果 – 日本はかなりよい成績－－明らかに上位群に位置し ている • 平成13年度「小中学校教育課程実施状況調査 報告」 – ほとんどすべての教科で「設定通過率」を十分に越え ている 学力論争の整理（2） しかし、大人は・・・ • 平成13年に実施した、「科学技術に関する 意識調査」では、大人（18歳以上）の科学 的知識・興味がＯＥＣＤ諸国と比べて、ほ ぼ最下位にあることが示された 小学校，中学校までトップクラスだったのが， いきなり落ちるのは変じゃないか？ 学力論争の整理（3） 他にも、、、 • 平成14年度「高等学校教育課程実施状況調査」 の結果 – 数学・理科を中心に明らかな低下がみられる • 河合塾が入塾生に対して毎年実施している学力 調査の結果でも、同様の結果が1999年の段階で 示されている（1994年度との比較） • 阪大の調査グループも、小学校５年生の学力が、 1989年と比べて2001年では落ちていることを示し ている 学力論争の整理（3） 更に、ちょっと気になる結果 • 某専攻のとある学年14名に，センター試験 の国語と数学の問題を解答し，評定しても らった • 「受験時と比べて、どれだけ学力が変化し ましたか？」 • ＋５（かなり伸びた・楽勝で解ける）～－５ （かなり落ちた・全然手が出ない） 変化度の平均 0 -1 -2 -3 -4 -5 評論 小説 古文 漢文 問題タイプ 図１．2001年度センター試験（国語Ⅰ・Ⅱ） 変化度の平均 0 -1 -2 -3 -4 -5 二次関 確率 数と式 三角比 数列１ 数列２ 問題タイプ 図２．2001年度センター試験（数ⅠＡ） つまり、 • （受験を意識して）積極的に勉強した内容ほど忘 れやすく、学力低下も著しい • 受験勉強の対策をたてるのが難しい科目ほど、 学力低下が少ない – しかし、、、現国の勉強方法ってそもそもどうやるの か？ • センター試験の識別力では不十分？ どうすれば，個人内の学力低下を予測できるのか？ 果たして，予防は可能なのだろうか？ 理想的な知識状態と評価 ～状態が良いとは？～ • • • • 成績がよい 学習意欲が高い 教科への興味・関心が高い 勉強時間が長い 受験勉強で学ばれる知識のように，特定の目的に特 化した方法で勉強すると，短期間で忘れ去られてし まう。。。勉強方法の良い生徒 学習対象の分類 ～勉強をどのようにとらえているか？～ 有意味課題 無意味課題 • 有意味さをはっきりさ • 繰り返しを基本とした 学習 せておくと，学習が容 易になる（学習対象の • 学習材料の量が少な 量は増える） ければ少ないほど， 学習が容易 • 学習対象の量が増え ても，記憶に残りやす • 試験後に忘れても構 いし学習しやすい わない 主な学習方略 • 反復方略 台形の公式を暗記する。ドリルで定着を図る – 定義や手続きを記憶に定着させる • 有意味化 問題解決の手続きではなくて，導出過程を理解する – 既存の知識構造に関連させる • 体制化 台形の公式で正方形の面積を求められることに気づく – 知識構造を再構成・再構築する 台形の公式の有意味化 （上底＋下底）×高さ÷２ a a h h a h a b h a a a h h b a h b h b 構造化された知識の例 四角形 台形 ひし形 正方形 平行四辺形 長方形 つまり、有意味学習では、 • 学習すべきターゲット以外のことも、関連さ せて覚えなければならない • 記憶すべき量は、有意味化する分だけ、単 なる丸暗記よりも増える • しかし、きちんと有意味化できた場合には、 記憶への負荷は丸暗記よりも軽いし、記 憶も持続する 台形の単元でこの問題が出せるの か？ 四角形 非典型例を 出すことの 重要性 台形 よい先生は、 単純には繰 り返さない ひし形 平行四辺形 正方形 長方形 しかし、勉強はコストがかかって 大変… • 学習対象を有意味化して覚えるのが良さ そうなのは、誰だってわかる •学習対象を有意味化するためには、ある程度 の領域知識が必要である •すべての学習者が内発的に高く動機づけられ ているわけではない 標準偏差（SD)の 有意味化 n SD 2 ( x x ) i _ i 1 n 1. データの特徴を把握するためには代表値（平 均値、中央値、最頻値など）だけでは不十分 2. データの散らばり具合を把握する必要がある 3. 散布度として偏差の平均が使えそうだ 4. 偏差を単純に合計するとゼロになる 5. 絶対値で計算すると式の展開が面倒 6. 二乗のままだと元の測定値と単位が違うから 平方根をとらなければ不便だ 台形と標準偏差の比較と対処 • 記号の難しさ – 最低限度、ある程度の繰り返しが必要 • 導出の難しさ – 有意味化、意味の理解（＋背景知識の多さ） • 適用方法の不透明さ – 勉強する意義・目的の不透明さ、他概念との つながりの見えにくさ 授業の仕方で生徒の学習方略が どれくらい変わるのか？ 教科の違いと学習方略 学習方略の利用度 3.6 理科 算数 3.3 3.0 2.7 2.4 反復 有意味化 体制化 Ａ小学校 反復 有意味化 体制化 Ｂ小学校 有意味学習を放棄したときの、 極端な対応 • 学びからの逃走… メタ認知的判断 – レースに初めから参加しなければ、自分 の実力のなさが露呈せずに済む • 学習性無力感 体制化 有意味化 反復 – 学習できないことを、誤って学習してしま う – 苦手なものがよりいっそう苦手になる 教科（単元） （もっと？）恐ろしいこと。。。 ごまかし勉強 • 勉強=暗記，労働，反復という学習観の 獲得 • 親から子どもへ，学習観が継承される 『教育評価と教育現場における効果測 最後に。。。宣伝 定』金曜日、６：００ｐｍ～８：００ｐｍ • 各教育評価の方法の特性を把握し，適切な効果測定の方法を 習得することを目標とする •前半部分（11月～1月）では，始めに学習の動機づけと教育評価に関する 講義を行なう •後半部分（2月～3月）では，統計的な処理方法を中心に評価活動に有益 な分析手法を実際に作業しながら解説する • 演習部分では，各種質問紙の作成方法について理論的な基礎 をかため，更にソフトウェアの効果的な使い方について説明す る（主にMS-Excelを利用） • 参加者が学校現場で実際に取り組んでいる事例を持ち寄って， その問題点，改善方法について討議する