北海道地区

教育システム情報学会 2023年度学生研究発表会

VLAT による数的思考力の評価～データサイエンス教育支援へ向けた基礎調査～

Evaluation of Numerical using VLAT (Visual Literacy Assessment Test)～Basic Research for Data Science Education Support～
新井政明*1 中平勝子*1 湯川高志*1
Masaaki ARAI *1， Katsuko T. NAKAHIRA*1, Takashi YUKAWA*1*1 長岡技術科学大学*1 Nagaoka University of Technology
あらまし：本稿では，学習者のデータ解釈能力の個別育成システム実現へ向けた基礎研究として，学習者のグラフ読み取り能力の発達段階を調査する．改訂版ブルーム・タキソノミーを参考に，「数量読取」・「最大最小」・「数量比較」・「考察記入」にかかる数的思考力の評価問題（VLAT）を作成し，初等教育機関から高等教育機関まで 553 名を対象に機関横断的に解答を求めた．回答内容の傾向分析や項目比較を行った結果, 小学校教育で学ぶグラフの基本的な読取能力は, 中学校までに獲得していること, 中学校以降に学ぶグラフや記述式で表現する高次な読取能力は, 高校卒業後に習得していることが明らかになった．
キーワード：グラフ読解過程，ルーブリック，改訂版ブルーム・タキソノミー，数的思考力

1.

2.1 対象グラフ
A. 棒グラフ（小 3），B. 折れ線グラフ（小 4），C. 帯・円グラフ（小５），D. 度数分布（中１・新小６），E. 相対度数折れ線（中１），F. xy 線図<比例>（小６・中１），G. xy 線図<反比例>（小６・中１），
H. 箱ひげ図<四分位範囲＞（新中 2・現高数 1），
I. 散布図(高数１)
2.2 問題作成
学習指導要領をもとに改訂版ブルーム・タキソノ
ミー(５)を参考に，読解過程を認知，知識の各次元からルーブリックに整理した. それに基づいて，次のような問題を作成した(６)．図 1 に棒グラフの調査問
題例を示す.
ア 項目数は各グラフ 4 問，多肢選択式，記述式
イ 目標分類表に基づき,試筆テストと CBT 両用
ウ グラフにおいて段階 3（遂行的知識）まで正答すれば，そのグラフは学習指導要領上「理解されている」と判定する．
エ 段階 4（メタ認知的知識）は高次な内容のため記述式の問題とする．
〇 左の図はインタ

はじめにデータサイエンス(DS)教育に繋がる教育動向調
査には，たとえば次のようなものがある．OECD のTIMSS 2011 調査では，Mathematics Framework の中で，K-12 課程の 4 年生に対し「データ表示」として“読み取りと解釈”，“整理と表現”の問題，同 8 年生に対し「データと機会」として“データの編成と表現”，“データ解釈”，“機会”で表やグラフを用いた問題が出題されている.また DS の中の「データの可視化」にかかるグラフの理解については，Shah＆Hoeffner (2002) (１)によって，生徒にグラフを提示するためのガイドラインが示され，グラフリテラシースキルの導入について示唆されている,一方, IEEE のLee 他２名（2017） (２)は,グラフ理解のための視覚化リテラシーを測定するための手段として, 体系的なVLAT(Visual Literacy Assessment Test)を開発した.
我が国でも学習指導要領 (３)で，小，中，高等学校における教育内容の一つとして統計的問題解決の方法が重視され，算数・数学を中心にデータのグラフ化・読み取り・解釈をする力の育成が求められている．また, 宮本(2020)(4)は，中学校理科におけるデータ解釈能力について記述式問題を導入し，特に「図表やグラフから独立変数や従属変数を区別し，理解してパターンや傾向を読み取り推論すること」などに課題があることを明らかにした．
以上のことから児童・生徒のグラフの読解過程の定着度を調べ, 改善点を明らかにすることは現代的な課題である．そこで本稿では，データ解釈能力の個別育成システム実現へ向けた基礎研究として ,VLAT の試行版を用いて学習者のグラフ読み取り能力の発達段階を調査する.

図 1

棒グラフの調査問題ーネットショッ
ピングの利用率を表したものである.次の問いに記号で答えよ.
(1) 40～49 歳 の利用率は約％か.
(2) 最 も イ ン ターネットショッ
ピングを利用している年代の利用率は約何％か.

2.3例.
調査対象
３種類のテストを小学生 93 人,中学生 186 人,高校生 138 人,大学生 136 人,合計 553 人

２. 調査方法
学習指導要領に記載される次の 9 つのグラフ問題を作成し, 小学生～大学生を対象に調査を行った.

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3.3 問題種別とグラフ種別・教育機関間の有意差
各グラフの問題別の平均正答率について,各教育3.1 問題種別と教育機関別正答率機関間に有意差があるのかχ２乗検定を行った.そ問題の種別ごとの正答率を教育機関別に図２～図の結果を表２に示す.問題 1（数量比較）は反比例を５に示した.分析対象は学習進度の関係で小学校は除き有意差は見られなかった.問題 2（最大最小）は,グラフ A～C の３種類,中・高校生はグラフ A～G の３つのグラフで有意差があった.問題３,４は更に多７種類とした.(大学生は全 9 種)
くのグラフで有意差が見られた.このことから,折れ全グラフにおいて 数的線や円グラフの基礎的読解は,発達段階に関係なく思考力が低くても解けるできている.しかし,反比例とヒストグラムの基礎的問題 1～３は,小学校で学読解は発達段階による差が大きいといえる.一方,ぶグラフ（棒,折れ線,円）高校・大学のみ実施した散布図は有意差はなかった.
で 90%以上の正答率があっ現在,各教育機関間の差について分散分析を行ってた.
いる.その結果をもとに更に詳細な考察を行う.
しかし,中学校以降に学図 2 問題 1（数量読取）
表２ グラフの種類と問題種別による有意差
習する反比例と箱ヒゲ図,
問題
問題1
問題2
問題3
問題4
散布図の問題 1～３の正答
グラフ種別
数量読取最小最大
数量比較
考 察
棒率は,高校生や大学生であ＊＊＊＊
折れ線＊＊っても相当低い傾向があっ円＊＊
ヒストグラム＊＊＊＊＊＊
た.特に,記述式で高次の数相対折れ線＊＊＊＊的思考力を要求する問題４比例＊
反比例
＊＊＊＊
＊＊
＊＊
では,小学校で学ぶ４種の箱ヒゲ図＊＊＊
グラフ（棒,折れ線,円,ヒス散布図トグラム）で階層ができて４.まとめ
図 3 問題２(最大最小）いる.また,ヒストグラムの本稿では，作成した VLAT により小学生～大学問題 4 は教育機関間の差が生に調査を実施した.その結果,小学校で学ぶグラほとんどなく,問題自体の妥フについての基本的な読取能力は,中・高校生まで当性を検討する必要がある.に習得しているが, 中学校以降に学ぶグラフや記３. 結果と考察

述式で表現する高次な読取は高校卒業後に習得
3.2 問題種別ごとの正答率していることがわかった. 加えて, 選択式問題で図４ 問題３（数量比較）問題 4（考察）は記述式であっても中学校以降に学ぶ反比例, 箱ヒゲ図, 散あり多様な解答が見られた.
布図は定着率がよくなかった. 問題 4（考察）は今回は問題４の採点基準をいずれのグラフでも定着率は低く, 今後記述式の問題 1（数量読取）～問題 3
問題を中心に更にグラフの読解過程の獲得傾向（数量比較）に該当する解答の分析を行いたい. 併せて,分析結果からグラフは不正解とした.このため問を理解する能力の定着のための方策を考察し, デ
題 4 は,すべてのグラフで相ータサイエンス初学者向け教育方法の構築につ当の差が見られた.
なげたい．
問題 1～3 の正答率と問題
参考文献
図５ 問題４（考察）4 のみの正答率、そして問題(1) Priti Shah and James Hoeffner “Review of Graph 1～4 の正答率を表 1 に示す.選択式の問題 1～3 と記Comprehension Research: Implications for Instruction”,
Educational Psychology Review,Vol. 14-1, pp.47-69 (2002)
述式の問題 4 の正答率が異なることがわかる.
表１ 問題種別ごとの正答率比較
難易度順

問題１～3の正答率

難易度順

問題４の正答率

難易度順

問題１～4の正答率

折れ線

96.7%

比例

64.1%

棒

87.9%

ヒストグラム

95.9%

散布図

61.5%

比例

81.8%

相対折れ線

96.4%

箱ヒゲ図

59.7%

反比例

81.8%

円

96.0%

反比例

47.6%

相対折れ線

79.6%

比例

95.8%

棒

44.5%

折れ線

78.1%

棒

89.3%

折れ線

37.0%

円

67.2%

反比例

73.8%

円

39.1%

箱ヒゲ図

65.9%

箱ヒゲ図

67.6%

相対折れ線

29.3%

ヒストグラム

62.1%散布図

62.4%

ヒストグラム

18.6%

散布図

62.1%

6

(2) Sukwon Lee, Kim,Kwon “Development of a Visualization
Literacy Assessment Test” IEEE TRANSACTIONS ON
VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS VOL.
23, NO. 1, JANUARY (2017)(3) 小学校,中学校「数学」,高等学校「数学」学習指導要
領解説,文部科学省(2020-2022)(4) 宮本“中学校理科におけるデータ解釈能力の現状と課題”理科教育学研究，第 61 号 2，pp.329-348(2020)(5) L. W. Anderson, D. R. Krathwohl, P. W. Airasian, K. A.
Cruikshank, R. E. Mayer, P. R. Pintrich, J. Raths, M. C.
Wittrock, “A Taxonomy for Learning, Teaching, andAssessing. A Revision of Bloom's Taxonomy ofEducational Objectives”, Addison Wesley longman (2001)(6) 新井,中平,湯川 “グラフの読解過程を評価するためのルーブリック設計” 教育システム情報学会学生発表会
北信越支部 (2023)