研究動向からみた統計リテラシー
青山和裕

筑波大学大学院教育学研究科

茨 城 県 つ く ば 市 天 王 台 1-1-1
筑波大学教育学系数学教育研究室
029-853-4836
１． はじめに段階 2

21 世紀の子ども達に必要な素養(リテラシー)とは何

kazao@human.tsukuba.ac.jp

社会的議論の文脈におかれた際の統計的言語や概念の理解であるかを明らかにし，それを教育に反映しようとす

段階 3

適切な統計的土台に基づかない主張を反駁する

る 試 み が ， 近 年 展 開 さ れ て き て い る (American

ために，より洗練された概念を用いるような質

Association for the Advancement of Science，1990; Steen，

問的態度

and

ここでの段階 3 は，Watson らによれば，高等学校卒Development(以下 OECD), 1999 など)。統計リテラシー

業時の目標として定められている。特にメディアにおは，今日の情報化社会における統計の重要性から鑑みける統計の誤用や濫用などを想定し，「統計にだまされても，不可欠な素養であることは間違いなく，研究・ない」(ダレル, 1968)ことの重要性はこれまでにも主張実践両面とも展開されてきている分野の 1 つである。

されてきている。Gal による定義及び構成要素にも同しかしさらなる普及，進展を進めるにはいくつかの課様の部分はみられ，批判的な解釈を統計リテラシーの題を抱えており，今後さらに議論を深めていかなくて最高位に位置づけるのが諸外国の統計教育及び研究にはならないのも事実である。

おける共通認識としてみられる。

1997; Organisation for

EconomicCooperation

本稿では，今後のさらなる普及及び進展の一助とな

2.3

国際学習到達度調査(PISA)の問題からるよう，統計リテラシーに関するこれまでの研究成果PISA の評価対象である 3 領域の 1 つとして数学的リを概観し，さらに木村(1999)の主張を手がかりに明らテラシーがある。さらにその内容領域の 1 つに「不確かにした統計リテラシーの階層について示すことを目実性(Uncertainty)」があるのだが，この領域は統計と確的とする。

率に関わる内容で構成される。ここで数学的リテラシ
ーを取り上げる理由は，調査問題の中に統計リテラシ

２． 統計リテラシー研究の概観
2.1

Gal による統計リテラシーモデル

Gal(2002)は統計リテラシーを「統計情報や統計的なーに関わるものがあり，日本の生徒の現状を探る端緒となると思われるからである。
(1)調査問題例 1：盗難事件に関する問題(国立教育政策

メッセージについて解釈し，批判的に評価し，コミュ研究所, 2004)ニケートする能力」と定義する。さらに統計リテラシあるテレビレポーターがこのグラフを示して，「1999 年は 1998 年に比べて，盗難事件が激増しています」と言いました。

ーを「知識要素(Knowledge elements)」と「気質的要素(Dispositional elements)」の 2 つの側面からとらえ，その構成要素についてまとめている。
表 1：Gal による統計リテラシーモデル
Knowledge elements

Dispositional elements

Literacy skill

Beliefs and Attitude

Statistical knowledge

Critical stanceMathematical knowledge
Context knowledge
Critical Skill

2.2

Watson らによる統計リテラシーの段階

Watson ら(2000)は統計リテラシーを次の 3 つの段階で設定する。
段階 1

統計における専門用語の基本的理解

図 1：盗難事件数に関するグラフ

このレポーターの発言は，このグラフの説明として適切ですか。適切である，または適切でない理由を説明してください。

盗難事件数の差が顕著に見えるように細工が施されており，先述した Watson らの枠組みでいう段階 3：批判的解釈に関わる問題である。

家庭でのテレビゲームと暴力経験（％）
4時間以上 4.7 23.5
22.0
3時間くらい 16.9

この問題での日本の生徒の正答率は，全体で 29.1％

2時間くらい15.1となっている。オーストラリア，カナダなど 40％超の

1時間くらい30分くらい

18.2

国が 3 ヶ国，30％超の国は 6 ヶ国，OECD 平均が 29.5％と日本の正答率はかなり低いものとなっている。
３． 21 世紀のための統計リテラシー像の模索
ここまで，統計リテラシーについての研究成果やPISA での調査問題にみられる具体像についてみてきた。顕著な特徴として挙げられるのは，批判的解釈の重要視である。もちろん統計教育の目標として非常に重要なことは間違いないが，そこでは統計の誤用に対する警戒が念頭に置かれており，言わば「統計の危険性」から派生してきた教育目標及びリテラシーである。
視点を転じ，複雑な現象世界にアプローチする手段としての「統計の可能性」に目を向け，知の創造に積極的に関わる 21 世紀の子ども達を育成するための統計リテラシー像を模索する必要があろう。諸外国の統計教育研究においては，このような視点はまだ定着しきれておらず，木村(1999)はその先駆といえる(Aoyama& Stephens, 2003)。

図2

37.3

31.3

30.5

27.3

26.5

35.5

31.00%

38.8

23.7

26.319.7

遊ばない

32.9

24.8

23.8
37.5

20%

40%

少ない

中の下

60%

21.0
20.4

11.0

80%

100%

中の上多い

テレビゲームと暴力経験に関するグラフ

このグラフをみると，「テレビゲームで遊ぶ時間が長くなると，暴力経験を引き起こすことにつながる」というようにも思えます。あなたは，そういえると思いますか，思いませんか？判断の理由も答えてください。
ａ：いえる

ｂ：いえないｃ：どちらともいえない
ｄ：わからない
レベル 1：a，テレビゲームをやっていると家族とけんかになるから。
レベル 2：b，ゲームと暴力は関係ないと思う。
レベル 3：a，ゲームで遊ぶ時間が長いと暴力経験も多くなっているから。
レベル 4：b,c,d，ゲーム以外の原因が何かしらあると思う。
レベル 5：b,c,d，ゲームを長時間やるような家庭環境などが原因になっていると思う。

４． まとめ
本稿では，統計リテラシーに関する研究成果の概観

知の創造に関わる統計リテラシーとその階層とともに，批判的解釈のさらにその先を目指す統計リ木村のアイデアを基に，知の創造までも視野にグラテラシーの 1 つの方向性を示すことを試みた。議論はフ解釈の階層について明らかにした。方法は SOLOさらに深める必要があり，また教育実践改善のためのTaxonomy(Biggs & Collis, 1982)による生徒の反応のコ具体的な施策を講じることも課題として残されている。

3.1

ード化と項目反応理論の Rasch モデル(Rasch, 1980)による分析である。被験者は中学生から大学院生を含む175 名である。Rasch モデルでの分析により得られた被験者群及び課題群の質的相違から，本研究では次の 5つのレベルを同定した(表 2)。
表 2：グラフ解釈に関わる統計リテラシーの階層

レベル 5
レベル 4
レベル 3
レベル 2
レベル 1

仮説・モデル形成
批判的整合的
グラフ読み
特有的本研究における調査結果は，批判的解釈の上位レベ
ルに知の創造に関わる「仮説・モデル形成」レベルが位置づくことを示している。
各レベルの特徴を，調査問題における反応を取り上げ具体例で示す。図 2 は，総務庁青少年対策本部(1999)
がまとめた家庭でのテレビゲームのプレイ時間と暴力経験に関する調査結果のグラフである。

参考・引用文献
American Association for the Advancement of Science (1990). Science for AllAmericans, Project 2061, Oxford University Press.
Aoyama K. & Stephens M. (2003). Graph interpretation aspects of statistical
literacy: A Japanese perspective, Mathematics Education Research Journal,
vol.15, No.3, pp.21-39.
Biggs, J. & Collis, K. (1982). Evaluating the quality of learning: The SOLO
taxonomy. New York: Academic Press
Gal I. (2002). Adults’ statistical literacy: Meanings, components, responsibilities.
International Statistical Review, 70 (1) 1-24. Netherlands: InternationalStatistical Institute.
Organisation for Economic Cooperation and Development. (1999). Measuring
student knowledge and skills -A new framework for assessment. Paris: OECDPublications.
Rasch G. (1980). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests,
The University of Chicago Press.
Steen L. (1997). Why Numbers Count –Quantitative Literacy for Tomorrow’s
America-, College Entrance Examination Board.
Watson J. and Moritz J. (2000). Developing Concepts of Sampling, Journal for
Research in Mathematics Education, vol.31, No.1, pp.44-70.
木村捨雄 (1999). 統計情報教育のカリキュラムと 5 段階の統計的探究プロセス, 全国統計教育研究協議会編, 統計情報教育の理論と授業実践の展開,
筑波出版会.
国立教育政策研究所 (2004). 生きるための知識と技能 2 OECD 生徒の学習到
達度調査(PISA)2003 年調査国際結果報告書, ぎょうせい.
総務庁青少年対策本部 (1999). 青少年とテレビ，ゲーム等に係る暴力性に関する調査研究報告書, 総務庁青少年対策本部.
ダレル・ハフ著 高木秀玄訳(1968)). 統計でウソをつく法, 講談社.