学校改善研究紀要 2021

特集論文

学校改善研究紀要 2021: 16-25

特集論文

学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望高木 亮 a 神林 寿幸 b

清水 安夫 ca 就実大学

takagi@shujitsu.ac.jp

b 明星大学

toshiyuki.kambayashi@meisei-u.ac.jp

C 国際基督教大学

syasuo@icu.ac.jp

要約：本報告書は，日本学校改善学会 2020 福岡大会「学校組織調査法特別セッ

キーワード

ション：学校を最大限データで見る，データで議論する，データで良くする

学校組織調査法―学

校現場と学会が共有できる実証的な学校改善（EBS：Evidence Based School）の

研究倫理

提案的議論―」（令和 2 年 1 月 25 日）の実施報告の一部を発展させた論文であ査読体制る。特別セッションでは，今後の学校改善研究を考えた際に，量的データの研究方EBPM法に着目し，学校と学会の協働するための形態について議論した。具体的な内容とEIPM

しては，まず，量的データ分析の魅力と限界および倫理について検討し，その上で，量的データの分析・考察の結果を実証的根拠としてまとめる過程である査読論文の在り方を考え，学校改善研究における研究論文執筆に関する在り方や方向性について議論を深めた。

１ ．課題意識と企画の目的（高木）（1）本企画の動機：学校改善のためのデータ収集と実証的根拠，改善示唆の提示

日本学校改善学会 2020 福岡大会において「【学校組織調査法特別セッション】学校を最大限データで見る，
データで議論する，データで良くする」（令和 2 年 1 月 25 日）と題したシンポジウムを行った。当日は本稿の執筆者である高木が企画・司会の高木を務め，神林が量的データの調査と研究法について，清水が学術論文としての質保障・研究倫理の課題についてそれぞれ話題提供を行い議論を深めた(1)。
特別セッション企画時からの課題意識は Society5.0 時代を見据え「20 世紀の石油」とまで呼ばれるデー
タを本学会が学校現場と協働して“集め，分析・議論し，理論研究にも学校改善にも活用する”ことを目指している。現状の学校現場では教育評価や学校評価などでデータが年中行事として多数収集されながらも倫理や負担の問題などで公表がかなわないまま忘れ去られていくことが多い。倫理や負担の問題を乗り越えて
学校改善のための「20 世紀の石油」を収集し精製していく仕組みについて考えたい。
（2）本企画の目的：数量データに絞った方法と倫理の議論

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高木・神林・清水：学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望

今，教職員が実務家研究者として持つ“現場改善の発想”に立っても，また大学教員の理論研究者としての“理論提示の発想”に立っても，EBPM（Evidence Based Policy Making）の発想つまり“客観的・実証的根拠を基盤として改善の方向性を決める”といえば総論で反対されることはない。しかし，「エビデンス」という言葉はその言葉を使う者ごとに定義や厳密性が異なる。そこで，ここではエビデンスの定義の広さに理解と敬意を持ったうえで，「エビデンス」という表現は用いずに“データ分析の上で実証的に人を説得できる根拠となりうる内容”と定義して議論を進める。今回は議論を集中させる意図で量的データ分析に注目した論考を行うこととした(2)。本稿は上記シンポジウムの内容に加筆修正を行ったもので，構成は以下のとおりである。まず，量的データの分析による実証的根拠の“何が魅力で，どこまでできるのか”という方法論を示す。次いで，“公表に至るまでにどんな困難が起きやすく，乗り越える上で何を踏まえるべきか”を提示する。
その上で議論の内容をまとめながら今後の量的データ分析において留意したい点の提案を行いたい。

２ ．量的データに関する学校改善の課題と理論研究の課題（神林）（1）学校改善における量的データ分析の魅力・限界
量的データの魅力は独自の課題意識に基づき，先行研究の尺度を組み合わせるなどして，調査と分析，改善の方向性の提示を行うことができることである。また，データの内容が表計算ソフトなどに記録したひとまとまり（以下「データセット」）にされて公開されている場合は，多数のデータセットをまとめて分析することも可能である。前者については大学や大学院で尺度を再編した独自調査を企画・実施し量的データと格闘した経験を持つ方も多いであろう。後者については，例えば，過去に実施された教員の勤務時間調査データの集計結果を集めることで，日本の教員の勤務時間を時系列での検討も可能となる（神林 2017）。公的データセットを組み合わせ再分析し，自らの収集したデータセットを公開・蓄積し社会に活用の幅を託すなど，今後データセットの交流には大きな可能性がある。Society5.0 が目指すビックデータの発想ともいえる。
後述のとおり，これらの分析は修士 2 年間程度の期間では習得しきれないことが多い。また，忙しい学校現場に高度な分析を要求するのは難しい。個々の学校が丁寧に収集したデータセットを自身でできる範囲で分析しつつ，学会や交流する研究機関所属の大学教員らに再分析を依頼することなどが有益かもしれない。
そこで，量的データ収集時に押さえておきたい課題を指摘したい。第一には複雑な現実を量的データにする
時点でデータ化を諦めてしまわないといけない情報がある。教員の勤務時間調査を例にあげれば，時間帯によって教員は複数の業務を同時並行で行うが，調査では複数の業務を行った時間帯については最も重い業務を選択・回答してもらう形式を採用し，データ化に際して担っている業務の情報が取捨選択（削除）されてしまう。詳細な情報はインタビューや自由記述などの質的データによる補完が必要である。第二に平均的・代表的で

図表 1 心理的負担をもたら教員業務に関する国際比較はない事例としての「外れ値」を見逃しやすい点である。 神林（2017）をもとに作成。
“外れ値が多い”ことは着目する変数が正規分布に従わないことを意味し，パラメトリック検定の適用が困難であることも意味する。同時に“外れ値のような代表値から離れた事例”こそ，“支援を要する事例”や“顕著な成功例”でもあり，全体的傾向を探る視点とは別に注目に値する。
“外れ値”を外した分析は“外れ値をその群から例外視していいのか”という対象の定義づけにも関わる論
点を投げかける。
あわせて注意が必要な点として 1 つあげたい。全数調査と抽出調査の峻別である。例えば，全数調査には「学17学校改善研究紀要 2021

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校基本調査」や「公立学校教職員の人事行政状況調査」といった国が収集する政府統計がある。所属校の学年や学級で全員参加の調査は所属校を学校改善とする意図に立てば「全数調査」であるが，対象や概念を拡張させて議論（例：全国や自治体全体の同一学年の子供を議論）の対象とすれば，「抽出調査」と定義できる。量的データは同じデータセットであっても，学校改善の対象として想定する母集団の設定次第で調査デザイン，分析方法，
分析結果の解釈も異なる。全数調査と判断されれば，標本から母集団を推測できるか否かの基準を提示する統計的検定を用いなくても，学校改善に資する十分な実証的根拠とみなせる。
“分析手法ありきの研究”ではなく，自身の研究関心に応じた分析や調査戦略を採用することが重要であり，量的データ分析では特に「データの母集団は何か」ということに注意を払う必要があることを強調しておきたい。
（2）量的データを分析する以前の「作法」
近年「エビデンス」という言葉が一般的なものになっている。
「国会会議録検索システム」をもとに 2018 年までの国会における「エビデンス」の発言数をまとめると，21 世紀以降，使用頻度が急増していることがわかる（図1）。ただ，何をもって「エビデンス」であるかについても注意が必要であり，前述のように代表値に収まりきらない課題や量的データによる測定が困難な事象がある。また，政策アジェ
ンダ設定の際に参照される重大事件などがただちに数量的に測定可能なわけではないことにも留意が必要である。同時に自由記述やインタビューなどからなる質的データも科学的な手続きが保証されれば「エビデンス」となる。量的データだけが「エビデンス」ではない。
あわせて「エビデンス」が強調される時代において，「エビデンス」との向き合い方についても学会や教育行政や学校でも活発な議論を求めたい。社会科学の確立に貢献したデュル

図表 2 国会における「エビデンス」の発言数の推移「国会会議録検索システム」をもとに筆者作成。

ケーム（1978）が指摘するように，分析の際には個人的な主観を排し，社会事象を物のように扱い“あるがまま”に表現することが重要である。「エビデンス」を積み上げる段階で分析者の主観や恣意が介在しないように留意しなければならない。
他方で「エビデンス」だけが蓄積されても学校改善には至らない。ウェーバー（1998，pp.35-37）は，経験科
学はわたしたちに“何をすべきか”を教えてくれず，“何をすべきか”という価値の妥当性は経験科学の範疇ではなく信仰の問題であるという。分析結果が示すのはあくまでも社会の“あるがままの姿”，すなわち「エビデンス」
であり，社会の“あるべき姿”ではない(3)。
“何をすべ
きか”
（“あるべき姿”）という価値判断と得られた“あるがままの姿”（「エビデンス」）との対話を経て，はじめて学校改善に関する展望が導き出されるのである。
そのため，学校改善研究が学校改善に関する政策的提案を行うためには，学校教育に関する社会科学的・実証的研究とあわせて，学校教育をめぐる価値や根源的な問題を探究する研究，具体的には哲学的アプロー
チによる学校改善研究の蓄積が今後期待される(4)。
本節の最後に量的分析の手法について補足する。表１ に整理するように，量的分析の手法は各学問領域でデータの性質や研究関心に応じて進歩してきた。こうし

図表 3 各分野の主な量的分析手法

18高木・神林・清水：学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望た経緯もあって，量的分析の手法に必ずしも優劣をつけることはできない。学校改善に関する量的研究を進める際に，データの性質や研究関心によっては他の学問領域で発展してきた手法を積極的に移入することが適切であるかもしれない。こうした事例は，新しい分析手法を積極的に参照することは学校改善研究の発展にも貢献するもの
で，歓迎されるべきことである。ただ他方で，前述のとおり，この時に“分析手法ありきの研究”や，分析手法の目新しさだけで研究を評価する状況が生じないようにすることもあわせて求めたい。

３ ．学校現場に寄り添う上での学会および学会誌の課題（清水）（1）論文査読制度における注意点と研究論文執筆の苦労と成果
筆者は元中学校の教員であり，健康教育や学校メンタルヘルスに関する査読や学会誌の編集などにも長年携わってきた。
本稿では，まず，研究を企画・立案・実行した上後，学会において研究発表を行い，最後に研究論文としてまとめることと，その論文を洗練化して価値づけるためのピア・レビュー制度（査読制度）についての必要性について紹介する。学校教育に限らず，専門職として，現在，感じている問題提起や喫緊の課題の提示，さらに，それらの改善案を“主観的な仮説”から発展させ，自ら考えながら“客観的に提示する”まで，量的データを精製することを協働するのが論文査読である。学校改善や学校メンタルヘルスの立場では，研究論文を世に出すということ
は，教育環境の改善や教職員の人的資源の増員，教材教具の準備などにかかる教育予算の充実などを社会に対してアピールし，制度・政策的サポートを獲得するという意義がある。本稿第 2 節で指摘されている EBPM やビ
ックデータの時代の中で，量的または質的なデータを客観的・実証的に論じなければ，どれほど有効で意義のある主張であっても，学校現場の状況の改善も全く省みられない時代が来ているといえる。現場の教職員の多忙な状況を私自身が身をもって知りつつも，敢えて現場に調査協力依頼を行い，学会参加や論文執筆を実務家研究者にお勧めするのは，この意義を痛感しているからである。
例えば，量的なデータでも質的なデータでも，統計的な分析は，企業ベースでは情報量を確保することで説得力をつけ，議論の材料と考え，結果的に利益誘導までをめざす。しかし，学校に関するデータ分析は，そもそも現場の教職員と大学教員・研究者の見解や理論との乖離が大きく，相互支援が難しいとの印象が強い。理論的枠組みでの研究を得意とする大学教員も変わるべき課題が多いが，そのような乖離や相互支援を困難にしている状況の克服のために，学校現場の教職員にも，実務家研究者を志向してもらえるような，実証的なデータ分析を基本とした考え方を共有できるような環境を整えることが必要である。その共有作業の最高峰が，研究論文をピア・レビュー（研究論文を評価する際に，専門的・技術的な知識を共有している同分野の研究者
により忖度なしに行われる評価や審査制度）によって，研究論文としての付加価値を高めていく作業である。
実証的な研究方法論の手続きは，前年度企画(5)や図表 4 査読上のトラブルとその改善の方向性

本稿第 2 節の論考に譲り，本節では，量的データをめぐる論文査読上のトラブルを紹介しながら，量的データによって研究することの難しさや負担の重さなどについて考えてみたい（図表２ ）。
一見して，投稿者にも査読を担当する学会の編集スタッフにも，論文を査読を通じて洗練させて行く過程において，様々な負担と試練の場になっていることが理解できであろう。逆にいえば，このような課題を投稿者も査読者も乗り越えるからこそ，貴重なデータが，客観的で実証的な根拠として主張されることになる。不安を感じるかもしれないが，投稿者（量的データを分析し実証的根拠にまで精製する努力を背負う者）は，身近な研究者に支援を19

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求めることができるような，人間関係とコネづくりが重要であり，学校の教職員が，実務家研究者を志向する上で，学会という一種の同業者組合の中での交流が有益であるといえる。また，同時に，学会側にとっては，査読方針や投稿者と査読者への事前の査読完了までの見通しが持てるようなルール作りや査読方針の説明も重要となる。
ところで，どのような量的なデータでも完ぺきな訳ではなく，逆を言うと，何らかの活用方法がある可能性がある。例えば，研究論文をまとめる過程で，すでに取ってしまった量的データが，もともと目指した仮説や議論の方向性と整合性が欠けていたことに気が付くことも多い。この場合，誠実な査読者は“今あるデータで実証的な議論が可能な論文の修正の仕方”を示してくれることがある。また，誠実な投稿者も，当初の仮説や思いを“今あるデータで議論できる範囲”に謙虚に修正してする作業方針を取ることができる。そして，“今あるデータでは，本来したかった議論ができなかったという思い”は，論文末の今後の課題で示すことになるが，“今後の課題のない研究”
つまり，“実証的根拠で，完璧な議論をやり切ってしまった論文”などというものは，社会科学の領域においては，基本的に存在はしない。これら“今あるデータ”を世に出して活かそうと協働するのが査読の意義であり，このよ
うに，社会にとっては，量的なデータとその実証的な根拠を持った研究成果が蓄積されることが，未来の学校を変えていく資源になって行くと考えられる。
（2）量的データの査読倫理と判断の難しい点
先述したように，学校現場においてサンプリングを行った量的なデータには，それなりの意味があり，様々な形での活用の余地がある。その一方で，研究を実施したり研究論文に仕上げて行く過程には，一定のルールがあり，倫理的な配慮に欠けていたり，研究倫理に反する行為があってはならない。
研究倫理の問題として，まず踏まえておかなければならないのが日本学術振興会（2015）の規定である。全編にわたり参考にすべき一般論であるが，特に「SECTION Ⅳ．研究成果を発表する」の趣旨が，量的データ分析
研究の査読の際には問題になりやすく，判断に迷うケースも多発する。その論点をまとめたのが図表 5 である。この後，多種多様な苦労をする見通しの話をして行くことになるが，何よりも，最初に研究を発表することの重要性・価値の高さが第一となっている点（図表 5 の 1）を強調しておきたい。
次に，図表の 2．にある「オーサーシップ」とは，論文の著者として責任を認めることである（p.66）。責任ある研究者として，研究の「正直」，「正確」，「客観性」を担保する努力が必要であり，「何をしたのか」（方法）と「何を見出したのか」（結果），「その結果から何を導き出そうとしているのか」（考察）の 3 点を最低限の基準として論文の構成を行う責任を取ることがオーサーシップである。
その次に示されている，「ギフト・オーサーシップ」とは，「著者の資格がないのに，真の著者から好意的に付与される」（p.68）場合を意味している。なお，「好意」とはいいながら，これを要求するケースや採択などの際に有利になるように，権威を利用するケースなども多い。何図表 5「研究成果を発表する」

れにせよ，“業績のタダ乗り”である。私が関わった範囲でも，共著者（日本学術振興会 2015）の課題

が“発表内容を知らなかった”ことや“内容に合意しない”という場合

が，トラブルに発展しやすい。学会発表も，論文発表も主張を公表する以上は，後から気づく論旨の欠点や，他者からの反論など，様々な葛藤が生じるものである。研究の発表後に生じる様々な葛藤が，ギフト・オーサーシップによるものであれば，感情や人間関係だけでなく信用問題となる。
さらに，「ゴースト・オーサーシップ」とは，「著者としての資格がありながら，著者としてクレジットされていな
い場合」（p.68）を指す。日本学術振興会（2015）では，大学院生が取得したデータを指導者が奪ったケースや，製薬会社が行った研究を，公には第三者が行ったように演出するという，利益相反の隠蔽の例が挙げあげられている。量的データは，協働で収集する場合が多く，複数のデータをめぐる利害関係者（ステークホルダー）が存在することとなり，ゴースト・オーサーシップが「データの無断使用」という別のトラブルにまで発展する可能性が20

高木・神林・清水：学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望ある。ところで，学校の教職員がデータをサンプリングした場合，厳密に倫理的な追求をすると，“所属長や設置者の許可が必要”“未成年の場合保護者の了承が必要”ということに成り兼ねない。設置者の許可として，稟議などが必要になれば，データの公開が実質的に不可能になり，“データに基づいた研究”ではなく“データの基づいた広報”になり兼ねない。自己の分析を許された量的なデータは，特に，信頼と確認と冷静さと公正な議論とを心がける必要がある。
次に図表 3 にある，「二重投稿・二重出版」であるが，図表 6 学会の持続発展の課題意識

こちらは「著者自身によってすでに公表されていることを開示することなく，同一の情報を投稿し，発表すること」（p.69）であり，サラミ出版とは「1 つの研究を複数の小研究に分割して細切れに出版」（p.70）することである。
「出版」となっているが，後段に「一編の優れた研究論文は…」（p.70）とも表現されており，研究論文をまとめ上げる上においても留意が必要な視点だといえる。おおむね自己盗用，つまり“内容を少し改編して，論文の数の水増しをはかる”というタイプの不正と同じ仕組みである。事例として，1 つのデータセットを複数の別個のデータセットであるかのような偽りや勘違いさせるような演出をするケースも多く見られ，この問題に対する確固とした対処・対策を学会は取る必要がある。しかし，量的なデータには，データセットとして，数十の変数が内在しているのがほとんどである。そのため，厳密に上記の定義を遵守し，“１ つのデータセットで 1 つの論文”と定義すると，ほとんどの調査データが吟味されずに終わってしまうこととなる。“1 つのデータセットを社会に最大限に貢献させるためには，どのように切り分けるか”と言うことについては，各学会ごとに，その果たすべき使命を踏まえて，説明責任を模索する必要がある。なお，本稿筆者らの議論では，“１ つのデータセットを得れば，まずは査読論文の投稿を 1 つの学会誌に限り投稿。同一データセット全体像を編集委員会等に丁寧に説明した上で，2 つ目以降の査読論文の執筆計画を進める”ことが現実的であると考えている。被験者に小なりとも負荷や時間をかけて収集したデータを出来るだけ有効な形で社会に還元することは，研究者の使命であることは間違いない。
最後に，著作権の問題は，先行研究の引用の仕方と引用文献リストの丁寧な整理という，単体では簡単ながらも，実際に遂行する際には煩雑で難しい問題を含むことがある。量的なデータは，質問項目を「測定尺度」として，先行研究から引用することが多い。その際に，量的データの根本的な説明とも言える，質問項目の内容は，引用元の明記はもちろん，改編した場合には，その過程も合わせて論文内において丁寧に説明を記す必要がある。
基本的に，その論文内で用いた変数の質問項目は，全て論文に掲載することが望ましい。
（3）現場と研究で協働する学会・学会誌の課題筆者の一人（高木）は Society5.0 やビッグデータといった大所に立った議論を行っているが，筆者（清水）はより喫緊の課題として“学会という同じ志を持つ者のギルドは魅力が欠ければ社会的インパクトも費用捻出も立ち行かなくなる”という危機感を強く持っている。そのため，私見ながら大多数の研究初学者の会員に優しく，掲載を応援するような教育的査読が重要であると考える。そのような意識に立って，学会や学会誌が弱体化する要因（課題意識）とそれにともなう対策例として感じるものを図表 6 にまとめてみた。
まず，学会の社会的影響力は会員数と論文の被引用件数で決まる。しかし，会員数の増加は多くの初学者を受け入れることであり，基本的に学会の学術研究のレベルの低下の要因になる。そのため，被引用数増をはかるよ
うな学会誌掲載論文の質の高さとジレンマの関係になりやすい。そこで“教育的査読”という文脈に立って会員数
も論文の質も両立できるバランスを探ることが学会に意義があろう。しかし，同時に教育的査読は査読者や編集委員の負担を増すものでもあり，投稿者と査読者・編集委員会の関係においても負担と利益のバランス（コスト・ベ
ネフィット）総合的な配慮が重要になる。

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４ ．総合考察（1）総括的議論
1）論文投稿には最低限の作法がある（高木）

第 2 節の神林と第 3 節の清水による話題提供に沿った形で投稿者側に少し厳しい注文を述べたい。
１ 点目は，本稿で清水は引用と著作権の遵守を指摘したが，論文投稿は多くの場合引用の丁寧な整理が欠けている点の苦言である。本稿で神林や清水が有益で現実的な科学的厳密性の省略の議論を行ってくれているが，筆者の経験上，それ以前のレベルの投稿も多いのである。例えば，筆者は査読を行う際にまず形式的な点をチェックするが，“引用文献の表記の不備”の他に“紙幅や書式自体が規定に沿っていない”や “図表の番号と本文の番号の不一致”，“見出しや構成に方法，結果，考察が揃っていない”など内容以前の問題を数頁近く箇条書きにすることが多い。最初は感情をおさえて査読者意見を述べるが，査読のたびに同じことを繰り返したり，無視されたり，さらに不貞腐れたのか逆切れや放置を受けることも少なくない。このような努力の足りない論文に関する考え方が引用表記問題ひいては著作権の問題の入り口なのである。さらに言えば，査読は査読者にとって無償の好意に基づく感情労働であり，教育的査読は“サービスを受ける”のではなく“協働の作業”であることは強調しておきたい。
2 点目は，量的データは測定した変数にこだわる必要があり，その内容を論文に示す点を甘く見ている査読論文が多い。清水が指摘したように質問項目を省略表記し，因子名などだけでモデルの結果を示す論文は基本的に不誠実である。また，二重投稿やサラミ出版，自己盗用のような疑いを受けないように，査読に入る際に論文本体とは別に実施した質問紙を納めるなどデータセット全体がわかるような工夫や査読体制づくりも今後必要であろう。
例えば理系ではサプルメントという形で論文に掲載しきれないデータ情報を学会ホームページで公表することが一般的であるし，日本青年心理学会などでは掲載論文のデータを学会公認データとして会員に追加分析を許可する制度などを設けている(6)。学会はホームページなどで論文に入りきれない情報やデータセットを公開し，このことが投稿者の業績蓄積にもなるような仕組みを考える必要がある。
3 点目は本稿での清水の指摘と対立するが，量的データ測定の参考にした先行尺度は“ただの引用”より重い存在であり，極力，引用元著者の許可を得る努力の必要を感じる。例えば KJ 法のように商標で裁判判例(7)になるものを「KJ 法を使い」などの論文の一文で済ませる使用は危険な印象を感じる。さらに，学校や社会の倫理観は現在進行形で変化しているので，以前は問題の無かった質問が“攻撃性の誘発”や“差別的な意図”などと読まれてしまうことも多い。査読者としても“こんな質問して大丈夫なのか？ ”と疑うような事例は価値観の話なので限られた査読のやり取りで決着がつきにくい。量的データの質問項目は勤務校や所属の倫理委員会等での調査の妥
当性の判定を投稿前に完了しておく必要性も指摘したい。
いずれにせよ査読論文は査読論文である以上，“必ず掲載されるわけではない”。本務の傍らで論文を作成し，査読に関わる苦労を乗り越えることは本当に敬意を払いたいが，その苦労が当然報われるわけではなく，“不採択もありうる”という緊張感のある投稿と査読意見への対応が必要である。清水が指摘する「教育的査読」がこの緊張感を緩和しすぎてしまい，投稿論文の質の低下が起きる点に強く懸念を示したい。
2）投稿者として実務家教員に期待するなら，査読者と投稿者は対等ではない（清水）
高木の 3 つの指摘はもっともな部分が多い。しかし，まず 1 点目の指摘と「教育的査読」に関する懸念に対しては，“学会誌の権威は，後からついてくる”ものであり，査読者として権威的・感情的に振る舞うことに，常に自制的であって欲しいとお願いしたい。
“学会と会員の関係”の一つの形が“査読者と投稿者の関係”である。その一方で，研究においては，査読者と投稿者のデータの分析力や論文作成能力についてみると，基本的には対等ではないという前提に立つため，「教育的査読」が必要だと言える。
ただ，査読者や編集委員にとって，“ただの無償の負担”であることは問題であるため，他の学会で行っている
ように，査読者や編集委員の労力に対して褒賞によって対価とするような制度を検討することも 1 つの良いモデルなのかもしれない。高木の指摘のように，感情や緊張感が査読者にも，投稿者にとっても大きな動機づけになって22

高木・神林・清水：学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望いるのは確かであり，“感情面で一線を越えない誓約”と，それを破った際の査読者と投稿者の“クールダウンのための退場”というようなルールがあると，とても有効に機能するのではないかと感じた。
一方で，倫理委員会に関する指摘には反対の意を表明したい。倫理委員会は，通常，大学や研究機関にしかな
いものである。例えば，筆者の勤務大学は，かつて理系の研究倫理審査に関する倫理委員会しかなく，人文社会科学系の研究に対する研究倫理審査を受け付ける組織が無く，調査研究を行っても“倫理審査許諾済
み”とのお墨付きを論文中に明記することが出来なかった経験がある。初等中等教育の教職員は，より難しい状況であり，倫理審査機関が存在しないので，教育委員会の稟議などを求めれば，それは概ね研究が抹殺されてしまうことを意味しかねない。概ね，所属長の許可で投稿を決断し，所属長や学会がその調査データの研究内容に関する倫理を考え，“今あるデータでもって，いかに質の高い実証的根拠を担保し，論文の公開を行うか”という，可能な落としどころを探ることが重要であるように感じる。
また，心理測定尺度などの質問項目を，引用元著者に使用許諾を求めなければならないという規定に縛られることに関しても，異を唱えたいと思う。「日本学校改善学会著作権規定」の 3.②では，「本学会に投稿された論文等が第三者の著作権その他の権利及び利益の侵害問題を生じさせた場合，当該論文等の著作者が一切の責任を負う」と明文化されている。著作権の明確な利害侵害を予防する上で，確かに査読者は指導的意見を述べる必要があるが，最終的には筆者が自己責任を負うべきである。それに不安が残るような場合，先行研究の引用や著作権的配慮を行った旨の誓約書を投稿時にチェックリストとして納めるなどの仕組みに限るべきである。量的データの分析結果の意義は，査読論文の公開で完了するのではなく，複数の筆者の反復する測定尺度や概念の追加測定と検討の蓄積の結果として，科学的安定性が判断される。一度，“尺度開発”と主張した論文が発表された後では，全ての後続調査が“その論文筆者に許可を得ないと調査が許されない”のであれば，それは科学ではな
くなってしまう。新しい測定尺度づくりに着手し，研究論文としてオープンにする研究者には，是非，後発の研究者によって引用され，時代や環境に応じて，より良いものに改訂されてこそ，新規の尺度開発研究に意義があったことと誇りを感じていただければと思う。
3）量的データを扱うにはデータの客観性と主張の主観性の正々堂々さを（神林）
本稿における高木の指摘を踏まえた清水の言及について 1 点を除き賛成したい。賛成しきれない 1 点は尺度等の使用許諾に関する点で，私は高木と清水の中間の意見である。確かに，清水が指摘したとおり，先行研究等の質問項目の許諾を求めることは，科学の批判的精神の側面から望ましくない。また，時間がたてば，先行研究の発表者が引退・死亡する状況が増えるはずで一律の許諾請求は現実的ではない。今後，学会ごとに議論が必要と思われるが，例えば“商品・商標登録がされているものについてのみ調査実施者が許可を求める”という表現
等にとどめるべきであると考える。
加えて，高木と清水の議論にあがっていないものとして 1 点提案をしたい。オーサーシップの重要性を清水は整理したが，この点について多くの論文は責任が不明確なまま公表されている点が気になる。医学系の論文など
では 10 名以上の共著が多く，論文の付記や注釈などで丁寧に役割分担を説明している。近隣学会を含めて注釈や付記に論文の各著者が担った役割を明記すべきである。
議論のスタートがデータ分析や研究振興なので，倫理や条件を過剰に求めず注意喚起することが趣旨にかなうのかもしれない。性善説に基づく信用と自己責任とのバランスが求められるのであろうが，仮に看過できない重大な倫理違反が発生した場合に備えて，懲戒規定などは最低限考えないといけないのかもしれない。
（2）提案事項と今後の課題（高木）本稿の最後に，筆者 3 名の現時点での共通認識を踏まえて，量的データの考え方について以下のようにまとめる。これらの点に留意できれば，多忙な学校現場で勤務する教職員による量的研究も現実的となろう。
【提案 1】 実践志向研究者と理論志向研究者はそれぞれ別のデータ分析の視点を持つ必要がある。特に勤務

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校の改善を志向し勤務校のみを対象とした調査を行った場合，これを機械的に N=1 や Small-N 研究と位置づけるのではなく，課題設定によっては全数調査研究に位置づけることができること。
【提案 2】 学会を単に量的研究の発表の場としてではなく，データセットに関する収集，議論，共有，他の研究者と協働し分析を行う場としてもとらえることが有益である。
【提案 3】 独自に収集した量的データを分析し，論文を投稿する場合は，論文で使用する主な質問項目が未発表であることが重要である。
“データセットの未発表”は過剰に厳しい基準である。今後は投稿者がデータセットを切り分けた上で，当該論文でのデータ未使用を学会に説明することによって，“自己盗用”
や“二重投稿”の疑いを払しょくすることが大切である。その際，データセット全体が分かる質問紙などを“投稿論文の参考資料”として提出することを推奨する。
【提案 4】

論文で使用するデータの質問項目等が商標登録されており，当該質問項目の著作権者に経済的利益相反となりかねない場合においてのみ，使用許諾を得ることを投稿者の義務とする。ただしこの場合，投稿者の自己責任の範疇を強調することが重要である。逆に商標登録のない自身で作成した尺度等は後続の研究に使用許可を求めるべきではない。
【提案 5】 所属機関に研究倫理審査組織がある者に限り，研究倫理許諾を得たか否かを確認することを求める。
他方，所属機関の研究倫理審査組織が利用できない場合は，調査実施対象組織の所属長等に概略的に承諾を得て，査読時に査読者から研究倫理に関する指導助言を受けることが望ましい。
【提案 6】

共同研究でデータを収集しこれをもとに論文投稿をする場合，共同研究者を当該論文の共著者にするか否かについて，自身で確認・許諾を得ることを求める。万一，当該確認・承諾について投稿者よる虚偽や事実誤認行為があった場合，当該投稿者が最終的な責任を負う。

【提案 7】 投稿論文及び掲載決定後に校正された論文については，共著者全員がその内容を確認すること。
【提案 6】と関係するが，“共著者であることを承諾”していることを確認することを学会が確認することは重要であるが，当該手続きについては投稿者が最終的な責任を負う。
【提案 8】 共著論文の執筆・投稿時には，当該論文執筆に関する分担を本文あるいは注釈や付記に明記することを求める。その場合，執筆順位で貢献価値を重みづけることは現実的でないかもしれない。
【提案 9】

論文の査読には緊張感を伴い，議論が白熱することは歓迎されることだが，他方で査読者も投稿論文に対する誠実な姿勢も求められる。事前に査読者に対して，感情的査読や投稿者に対する無理難題
等のマナー違反を行わないことについて，誓約を求めることも有効だと考える。

なお，以上の点は量的データに関する実践志向研究者の発展について議論をはじめ，その上で本稿 3 名の筆者の議論をまとめた提案であり，特定の学会の査読の在り方を定めようというものではない。何より，本稿第 3 節での議論でみたように，量的データの分析やそこに関わる注意点・倫理は“総論は賛成ながら各論は対立”することもある。本稿での論議や提案を批判的に引用し考察していただけば幸いである。
“エビデンス”という言葉の幅広さに留意したため，量的データの“実証的根拠”に限った議論を行った。しかし，神林が指摘したように“母集団の設定を左右する仮説”の在り方で同じ量的データの分析方針を変える必要があり，客観的なデータの一方でデータ収集も解釈も改善の文脈は主観であるとの指摘も重く受けとめたい。あ
わせて清水が指摘したように二重投稿や自己盗用のような“内容が異なるかのような論文”が書けてしまう現状も真摯に受けとめたい。また，量的データについて著作権者や利害関係者がいる以上，完全に客観的な分析は行う
ことはできず，“公にすることはできない変数”がどうしても存在することも踏まえる必要がある。これまでの議論を踏まえると，EBPM つまり“学校改善においてエビデンスに基づいた判断や方針決定”というものは極めて難しく，限界が多い状況を踏まえて EIPM（Evidence Informed Policy Making）という概念（例えば，森川 2018）を意識したほうが良いのかもしれない。
“エビデンスに基づいて学校改善を行う”といっても「エビデンス」が学校改善の道筋まで教えてくれるわけではなく，“エビデンスを参考に学校改善を行う”という最終的な決断はリーダーとフォロワーからなる教職員によるのである。

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高木・神林・清水：学校改善にかかわるデータの利用による学校・学術協働に関する展望註1）シンポジウム当日は柏木智子会員(立命館大学)による学校改善における質的研究の可能性と限界の話題提供も行われている。質的研究に関する話題提供と追加の議論は来年度の本誌で報告予定である。
2）「エビデンス」と呼ぶときに筆者らは自由記述やインタビュー，臨床的ケース報告といった質的データも該当すると考える。
これらは量的研究とは全く異なる収集方法や分析方法論が存在するため，本稿とは別にまとめたい。
3）同様の議論として，中澤（2018）も参照されたい。
4）量的研究が発展してきた経済学でも，人文知との融合を求める議論（佐和 2016）が存在する。
5）本研究の先行企画(日本学校改善学会 2019 松山大会シンポジウム)は高木ら(2020)としてまとめている。学校改善の実践と研究を行う上で質的調査と量的調査の学校現場実務の役割と研究機関の役割について議論を行っている。
6）詳しくは日本青年心理学会ホームページにおける「日本青年心理学会研究委員会アーカイブズデータ利用規約」（入手先
URL：https://static.wixstatic.com/ugd/6a2aa3_b48d999c9b2d457a9d2911fb14083f81.pdf，最終閲覧日

2021 年 1 月 30 日）などを参照されたい。
7）「野外科学 KJ 法事件」
（平成 14 年（行ケ）94 号審決取消請求事件）のこと。企業の「KJ 法」に関連した登録商標が KJ
法創案者の川喜田二郎博士から商標の取り消しが訴えられ，その結果商標登録が取り消しとなった事件である。この確定審判例が“尺度等の学術研究での引用が不当である”と判断させたわけではないが，独自の調査法を作った者の思いを考える際に参考にすべき判例である。本判例については，松原（2007，pp.378-379）等を参照されたい。
付記
本論文は日本学校改善学会 2020 福岡大会シンポジウムの内容を基に追加の議論を加え再構成したものである。

引用・参考文献
伊藤修⼀郎（2011）『政策リサーチ入門―仮説検証による問題解決の技法』東京⼤学出版会。
エミール・デュルケーム（宮島喬訳）（1978）『社会学的⽅法の規準』岩波書店。
神林寿幸（2017）『公立小・中学校教員の業務負担』大学教育出版。
工藤弘安・⼤屋祐雪・⼭⽥茂・森博美（1993）「官庁統計制度と統計調査の現状」『⽇本統計学会誌』22 巻 3 号，pp.613654。
佐和隆光（2015）『経済学のすすめ―人文知と批判精神の復権』岩波書店。
高木亮・神林寿幸・高田純・長谷守紘（2020）「学校改善における研究と実践の方法論に関する展望」『学校改善研究紀要』
pp.11-20
津川友介（2020）『世界一わかりやすい「医療政策」の教科書』医学書院
盛⼭和夫（2004）『社会調査法入門』有斐閣。
中澤渉（2018）『日本の公教育―学力・コスト・民主主義』中央公論新社。
日本学術振興会（2015）『科学の健全の発展のために―誠実な科学者の心得』
南⾵原朝和（2002）『⼼理統計学の基礎―総合的理解のために』有斐閣。
マックス・ウェーバー（富永祐治・折原浩訳・⽴野保男補訳）（1998）『社会科学と社会政策にかかわる認識の「客観性」』
岩波書店。
松原洋平（2007）「著作物の題号と同一構成の商標が公序良俗に反し無効とされた事例―Anne of Green Gables 事件」『知的財産法政策学研究』15 巻，pp.371-385。
森川正之（2018）『生産性―誤解と真実』日本経済新聞社。

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