A Research Study on the Development of Statistical Reasoning Based on Sample Data Looking to Data Science

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本研究では，データサイエンス時代に向けて，標本データに基づく統計的推論力を捉える枠組みを構築しその実態について明らかにすることで，日本の算数・数学カリキュラムにおける標本データに基づく統計的推論の位置づけについて検証し，その力を伸長するための方策を得ることを目的としている。本年度は，まず，昨年度集計した中学１年生から高校２年生までを対象に実施した調査結果について，統計的な手法としてカイ二乗検定及び多重比較法を用いて分析・考察を行った。そして，中高生調査の問題のうち，現行の中３「標本調査」と関わりが深く，変動性の実態を浮き彫りにすることをねらいとした調査問題に着目し，その成果を論文としてまとめ，日本数学教育学会の学会誌に投稿した。次に，大学生を対象に実施した調査結果については，統計的な手法としてカイ二乗検定及び効果量を用いて分析・考察を行った。そして，大学生調査の問題のうち，標本分布に関わる変動性の実態を浮き彫りにすることをねらいとした調査問題に着目し，その成果を論文としてまとめ，日本科学教育学会の学会誌に投稿した。また，これらの分析に関わり，SOLO Taxonomyを背景に構築した分析枠組みに基づき，中高生調査及び大学生調査における共通問題として位置づけた記述式問題の分析に取組んだ。記述式問題の分析枠組みは汎用的な枠組みとして構築しており，調査問題に応じて調整する必要があった。そこで，共通問題の記述を妥当性のある形で設定した水準に分類できるように分析枠組みを調整し，分析を進めた。さらに研究のまとめとして，ニュージーランド・オーストラリア・アメリカの算数・数学カリキュラムにおける標本調査と標本分布の位置づけについて再整理し，日本の算数・数学カリキュラムにおいて，標本データに基づく統計的推論をどのように位置づけるべきか，調査結果を踏まえ検討した。