算数・数学における「深い学び」を促進する授業実践・評価の統合的システムの開発

开发综合教学实践和评估系统，促进算术和数学的“深度学习”

基本信息

批准号：
20H01720
负责人：
光永悠彦
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題は、認知診断モデルを用いて、小学生を主とした算数・数学における「深い学び」を測るための方法を探っている。認知診断モデルの分析にあたっては、小学生に対して多数の問題を提示して得られた正誤データと、それぞれの問題に正答するために必要な要素（アトリビュート）及び問題ごとに必要となるアトリビュートの対応表（Qマトリックス）を用いて、児童のアトリビュートごとの修得確率を推定する。研究期間2年目（2021年度）においては、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴い昨年度に行うことができなかった、小学校におけるデータ収集を試みたが、大規模調査に対する対応が困難であるということから学校の協力が得られず、見送らざるを得なかった。そのため、当初予定になかった、高校生における定期テストデータに対して「学びの深さ」を認知診断モデルにより検討する研究を先に行うこととした。高校においては新型コロナウイルス感染症の影響が軽微になってきているところがあるため、学びの深さを検討するための類似事例として先に研究を行うこととし、ここで得られた知見を用いて、小学生向けの調査問題内容の検討及びアトリビュート・Qマトリックスの検討に援用することとした。並行して、小学生算数の課程におけるアトリビュートの内容として、Qマトリックスの形で表現できる要素であるかどうかについて、検討が行われた。また、認知診断モデルの分析にあたっては、使用するモデルの精査・選定が必要であるが、理論的な基盤的追究として、これらの概念的整理と検討が行われた。

该研究主题探讨了使用认知诊断模型在算术和数学（主要是小学生）中测量“深度学习”的方法。在分析认知诊断模型时，使用正确和错误的数据，通过向小学生提出大量问题，正确回答每个问题所需的元素（属性）以及每个问题所需的属性所需的属性所需的元素（属性）来估算孩子对每个属性的成就的可能性。在研究期的第二年（2021年），我们试图在小学上收集数据，这是由于COVID-19的传播，但由于很难响应大规模的调查，因此我们无法获得学校的合作，因此不得不推迟。因此，我们决定首先进行研究，以研究使用认知诊断模型最初计划的高中生定期测试数据的“学习深度”。由于Covid-19的影响在高中变得越来越适度，因此首先将进行研究，作为一个类似的例子，以考虑学习的深度，并使用此处获得的知识，它将用于考虑针对小学生的研究问题的内容，并考虑属性和Q矩阵。同时，对小学数学课程的属性是否是可以以q-matrix的形式表达的要素进行的研究。此外，在分析认知诊断模型时，有必要仔细检查和选择要使用的模型，但是这些概念的安排和考虑因素是作为理论基本追求进行的。