日本地域薬局薬学会誌
Vol.10, No.1,
No.1,27-38
27-38(2022)(2022)
日本地域薬局薬学会誌 Vol.10,《 ノート 》

統計教育に関する研究動向調査と大学における今後の研究の方向性に関する検討
大和幹枝 1＊，松野純男 2，土肥弘久 1，長南謙一 1
A Survey of Research Trends in Statistics Education and Discussionof Future Research Directions at Universities
Mikie Yamato1＊, Sumio Matzno2, Hirohisa Doi1, Ken-ichi Chonan1
Statistics education (tokeikyoiku or tokeigakukyoiku in Japanese) is an important part of theeducational curriculum, but the topic of statistics can be challenging for some people to learn. This
study investigated research trends in statistics education to discuss directions for future researchat universities. We analyzed the titles and subtitles of papers published through 2020. The article
search was conducted utilizing the Cinii Articles and Japan Medical Abstracts Society databases,
and the following search terms were used: "tokeikyoiku" and "tokeigakukyoiku." A total of 1108
papers were analyzed. We visualized trends in the number of papers, and subsequently analyzed
the papers using text mining. Results of this analysis suggest that in recent years research efforts
have focused more on data utilization, likely due to curriculum guidelines. The results of ouranalysis highlight the following characteristics related to statistics education at universities:
university-related research is not closely related to data utilization research; research is mainly
focused on the current situation and not on practical research; and there is a bias between faculties.
Future research that corrects these problems is needed to maintain and improve the skills that canbe acquired through statistics education.

Key words: statistics education，research trends，text mining
Received April 26, 2022; Accepted May 30, 2022

1

Mikie Yamato, Hirohisa Doi, Ken-ichi Chonan 昭和薬科大学臨床薬学教育研究センター
Sumio Matzno 近畿大学薬学部教育専門部門* 連絡先：昭和薬科大学臨床薬学教育研究センター 大和幹枝
〒194-8543 東京都町田市東玉川学園 3-3165
Tel: 042-721-1511 Fax: 042-721-1588 E-mail: yamato@ac.shoyaku.ac.jp
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大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討
大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討

る論文は調査対象外であった 9)．そこで今回，
1． 緒

大学での統計教育に関する今後の研究の方向

言性を検討するために，初等中等教育の統計教育
統計学は実社会の経済学分野や理工学分野に関する先行研究を基に，大学における統計教をはじめ様々な分野で応用されている学問で育に関連した論文の調査を試みることとした．

ある．近年では，ビッグデータと AI（人工知

一般的に論文自体はテキストデータに分類能）を基盤とした問題解決の戦略に統計学は不されることから，データに含まれる情報を最大可欠であり，統計的知見や考え方を教える統計限活用するため，研究動向の明確化にあたって教育 1)の重要性が非常に高くなっている．実際，は，その解析手法にテキストマイニングを用い初等中等教育における統計教育の充実を目的た．本手法は，テキストデータに含まれる情報とし，文部科学省は 2017 年および 2018 年公示を削ぎ落すことなく，データ全体を活用できるの学習指導要領で統計学に関する内容を明示特徴を有するとされている 10)．さらに今回のした 2, 3)．このように，国家としてデータサイ解析では，テキストデータに対する定量的解析

エンスの進展やデータに基づいた意思決定をとその解析結果を多角的に可視化するために，重要視していることから 4)，統計教育は小学校

クラスター分析とヒートマップを組み合わせから注力されるようになってきた．

た解析も行うこととした．

元来，統計教育は，文科系・理科系問わず大本研究では，これらの手法を用いて統計教育学において継続的に取り組まれており，医学部，の研究動向を可視化することにより，大学にお薬学部および看護学部などの医療系分野における統計教育に関する今後の研究の方向性にいても例外ではない．医療分野では臨床試験について検討を行った．

関する論文において統計学が多用されるなど，2．方各分野における統計教育の到達目標は異なる

法

ものの 5)，培われる能力は大学教育において欠1. 解析対象かすことは出来ない．しかしながら，統計学の学習は難しく 6)，苦手な人が少なくないこと 7)

今回，調査解析の対象は論文表題および副題などの理由から統計教育には課題点の散見がとした．これは，論文表題が最も端的に論文内予想される．統計学の社会的ニーズを考慮する容を顕しているため 11)である．論文の抽出でと，この状況を改善するための研究やその方向は，伊藤ら 12) による先行研究と同様に Cinii性を定める研究が不可欠と思われる．そのためArticles13)および医学中央雑誌 Web 版 14)（以下，には，まず統計教育の研究動向を明らかにする

医中誌 Web）の 2 つのデータベースを使用し必要がある．

た．

統計教育の研究動向に関する先行研究では，検索語には，「統計教育」および「統計学教調査対象となる論文の抽出時に専門誌 8)やデ育」を使用した（検索式＝統計教育 OR 統計9)

ータベース が使用されていた．網羅的に論文学教育）．これは，統計教育に関して，「統計学を抽出するためには，データベースの使用が望教育」の用語を用いる文献も見受けられるためましいと思われるが，データベースを使用したである．検索にあたり，「統計教育」および「統調査研究において，大学での統計教育に関連す計学教育」のシソーラス語，医中誌フリーキー
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日本地域薬局薬学会誌 Vol.10,ワード，検索支援語 15)がないことを確認した．

Cinii：1151 件

検索期間は，2020 年までに発表された全て医中誌：42 件の論文とした（検索年月日：2021 年 6 月 28 日）．
Cinii Articles と医中誌 Web には，原著論文以外重複：85 件にも学会発表などの資料が含まれる 13, 16)．今
回は，研究動向の主題をより正確に把握するた

解析対象：1108 件

めに，李 17)と同様に論文の種類は特に制限を図 1．論文抽出の過程設けなかった．
論文表題には，学会発表での番号や記号，特集記事やシンポジウム名の情報を含むことが指摘されているため，畑野 18)の手法を取り入検索の段階で使用しており，解析結果をより精れ，論文表題に関係しない情報を削除した．

査するために「統計」と「教育」の語は除外しこれらの手順より，Cinii Articles から 1151 件，た．

医中誌 Web から 42 件の論文を抽出した．その後，重複していたものを除き，最終的に 1108 件

2.3．抽出語の頻度集計の論文を解析対象とした（図 1）．

形態素解析で抽出された語の頻度集計にはMicrosoft Excel 2016®を使用し，出現頻度が高2. 解析方法

い上位 20 語を割り出した．また，李ら 25)と同

2.1．論文数の年別推移

じく，情報保護の観点から人名および組織名は論文数の年別推移を可視化（グラフ化）する除外した．

ために，Microsoft Excel 2016®を使用した．この際，解析対象である 1108 件を「統計教育全般」

2.4．媒介中心性とし，その中に「大学」という語を含む論文数

統計教育で，中心的な役割を果たし 26)，全体（122 件）を別途抽出，その推移を併記した．

影響が大きい抽出語の検出を行うために媒介中心性 27)を用いた解析を行った．論文表題の2.2．テキストマイニングによるデータ処理方

データを 1 つのファイルにまとめ，出現数によ

法

る取捨選択では最小出現数を 20，語と語の関
テキストマイニングでは，フリーソフトの連をみるために描画する共起関係の選択ではKH Coder3 b03c 19)を使用し，形態素解析にはJaccard 係数を用い 28)，描画数は上位 60 に設定

Mecab20)を用いた．この理由として，Mecab のした．

利点に他の形態素解析エンジンよりも性能が2.5．多次元尺度構成法向上しており，高速に動作することが挙げられる 21)．また，複合語の検出では，専門用語（キ今回，研究の特徴を分類する目的で，多次元ーワード）自動抽出システムである尺度構成法を用いた．この手法は，抽出語の出TermExtract22, 23)を使用し，データの解析にはバ現頻度をもとにして抽出語同士の関係の把握

24)

ックエンドとして R（ver.4.0.5） を用いた．

29）

尚，「統計教育」および「統計学教育」の語をおいて最小出現数を 20，その他に Kruskal 法，を行うためである．出現数による取捨選択に

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大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討
大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討

Jaccard 係数を用い，クラスター数は 4 つとしスター分析を行った．今回，階層的クラスターた．尚，クラスター数の設定は，抽出語のクラ分析を使用し，距離の計算は Canberra 距離，クスター分析の結果を基にして分析者間で決定

ラスタリングでは Ward 法を取り入れた．そのした．

後，ヒートマップを作成し，年別の抽出語の出現頻度を可視化した．

2.6．対応分析
3. 倫理的配慮

研究動向の経時的変化の有無を可視化するために，対応分析を行った．対応分析とは，頻

本研究では人を対象としていないため，倫理度のデータを対象とし 30)，抽出語の関係性を審査の対象に該当しない 25)．しかし，著作権の直感的に把握できる手法である 31)．今回，年代侵害に注意する必要があり，この対策として李毎の特徴を概観するために，八軒ら 32)と同様

ら 25)と同様にデータに含まれる個別情報を保に 5 年毎に分けて解析した．その後，出現数に護すると共に，解析に使用しないデータは削除

よる語の取捨選択では最小出現数を 20 に設定した．

し，上位 60 語の差異が顕著な語を解析に使用
3．結した．
2.7．クラスター分析およびヒートマップ

果1. 年別の論文数

論文発表があった年と抽出語の関連性を可統計教育全般（解析対象全 1108 件）の論文視化するために，クラスター分析およびヒート数の年別推移を図 2 に示した．論文の初出は，マップによる解析を行った．クラスター分析は1949 年であり，その数は 2000 年頃から急激な出現パターンの似通った抽出語の組み合わせ増加傾向がみられ，50 件を上回る年が複数あ33)，ヒートマップとった（2007 年，2009 年，2013 年，2014 年，2018

は抽出語の出現頻度が高くなる程に色が濃く年）．論文表題に「大学」を含む論文数は，122を探索できる分析でありなる手法である

34)

件であり，2010 年以降は継続的に報告されて．

いたが，年間 10 件以上の報告された年はなか

縦軸は年，横軸は抽出語とした．まず，年とった（図 2）．

抽出語の各々で，距離を可視化するためにクラ（件）6050403020019491950
19511952195319541955
19561957
1958
19591960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

10

統計教育全般大学

図 2．論文数の年別推移（統計教育全般および大学）
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日本地域薬局薬学会誌 Vol.10,2. 抽出語の頻度集計

表 1．抽出語リスト 上位 20 語
抽出語

出現
回数

11

指導

70

104

12

教材

68

活用

102

13

情報

66

4

実践

93

14

課題

63

5

数学

90

15

カリキュラム

60

6

授業

86

16

分析

57

7

大学

79

17

学生

53

7

問題

79

18

育成

51

9開発7818学校

51

9

学習78

18

調査51

抽出語

出現回数

1

研究1302

データ3

抽出語の頻度集計を行った結果，1949 年～2020 年の計 72 年分の総抽出語数は 13,870 語で使用された語数は 6,882 語，異なり語数は1,714 語で使用された語数は 1,397 語であった．
その内，出現頻度が高かった上位 20 語を表 1に示した．その結果，「研究」,「データ」,および「活用」が 100 回を超える頻出語であり，「大学」の出現順位は上位 10 位以内であった．一方，医療関連の抽出語としては，「看護」や「医学部」などが出現していたが，上位 20 位以内には出現していなかった．
3. 媒介中心性

図 5 に対応分析を用いて解析を行った結果

媒介中心性による分析の結果では（図 3），を示した．経時的に抽出語は変化しており，そ「データ」，「活用」，「授業」，「実践」の中心性の年代は大きく 3 つグループに分かれた．1 つが特に高い結果であったが，「大学」は中心性

目は，1940 年代後半，1950～1960 年代，1980が高い抽出語として検出されなかった．しかし，「大学」は「現状」，「調査」と繋がっており，年代および 2000 年代前半であった．この年代付近には，「小学校」，「確率」，「高校」，「大学」，「大学」と関係が深い「学部」は「文系」と結「現状」等が出現していた．2 つ目の 1970 年

び付いていた．医療関連の抽出語としては「看代および 1990 年代では「システム」，「ソフト護」が表出し，「大学院」や「方法」と繋がっウェア」，「ソフト」，「環境」，「試み」等，3 つていた．

目の 2000 年代後半以降では媒介中心性が高かった「データ」，「活用」，「授業」，「実践」が表4. 多次元尺度構成法出していた．また，抽出語が変化していた時期

上記の抽出語同士の関係性を把握するため，は，1970 年代前半，1990 年代前半および 2000

多次元尺度構成法の解析では（図 4），媒介中心年代後半という結果が得られた．尚，今回のデ性が高かった「データ」，「活用」，「授業」，「実ータの性質上，1940 年代後半は 1949 年のみ，践」と「大学」は別のグループであった．「大2020 年代前半は 2020 年のみとなった．

学」と同一グループであったのは「課題」，「調査」，「現状」であり，近接もしていた．一方，

6. クラスター分析およびヒートマップ

医療関連の抽出語として「看護」が表出し，媒上記結果より，文献数が 2000 年頃から急激

介中心性が高かった抽出語のグループに含まに上昇し，対応分析では特に 2000 年代後半以れていたものの，それらの抽出語とは距離が離降で語が頻出していたことから，この年代の傾れていた．

向をより詳細に把握するために，2000 年～2020 年の期間の研究動向をクラスター分析お5. 対応分析

よびヒートマップを用いて可視化した（図 6）．
3131

大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討
大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討

図 3．媒介中心性

図 4．多次元尺度構成法
3232

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図 5．対応分析
まず，クラスター分析の結果，期間は大きくすると，抽出語の出現頻度は B 群の年（2006

2 つの群（A と B）を形成し，A は 2000 年～年～2020 年）で高いことが判明した．また，抽2005 年，B は 2006 年～2020 年の群となった．

出語の分類に着目した場合，大分類①で最も頻次に，抽出語の分類では，関連性毎に大きく出していた．これらより，B 群かつ大分類①の2 つに分かれる結果であり（大分類①およびグループで最も抽出語が頻出していることが②），大分類①は媒介中心性が高かった「デー分かった．

タ」，「活用」，「授業」,「実践」を含んでいた．
4．考

大分類②では，さらに細分化し，3 つのグルー察プを形成していた（小分類②-α，②-β および②-γ）．その中に「大学」は小分類②-α に含まれ，統計教育に関する論文をデータベースから医療関連の抽出語としては「看護」が小分類②網羅的に抽出し，研究動向の可視化をテキスト-β に出現した．したがって，これらの抽出語は，マイニングで行った．本研究の全体的な結果と大分類①とは別のグループであることが分かして，大学に関する研究の特徴は，大学関連のった．

研究とデータ活用に関する研究との関連性が低いこと，現状調査が中心で実践的な取り組み

これらの結果をヒートマップにより可視化
3333

小分類 ②-β

大分類 ①

小分類 ②-α

大分類 ②

小分類 ②-γAB

大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討
大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討

図 6．クラスター分析およびヒートマップ

3434

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No.1,27-38
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日本地域薬局薬学会誌 Vol.10,が特徴的ではないことおよび検討されている

導や教材は 2000 年代後半に，テクノロジー関学部の偏りが挙げられる．現在，データ活用に

連は 1970 年代および 1990 年代で特徴的なこ関する取り組みは，初等中等教育で行われておとが分かった．

り，今後，初等中等教育で得られた素養の維持

テキストマイニングで得られた抽出語の特および向上のために，これらを是正する研究を徴を捉えるために，頻出語解析，媒介中心性，行うことが望ましいと思われる．以下，結果の多次元尺度構成法，クラスター分析の結果を複詳細について考察する．

合的に解析した．それを基に，ヒートマップにまず，年別の論文数（統計教育全般）の結果よる可視化を行った．これらの結果より，統計から，統計教育に関する論文数は徐々に増加し教育全般で特に頻出し，全体影響が大きいものており，統計教育への関心の高さがうかがえる．

は，「データ」，「活用」に関する研究と思われ特に論文数が増加していた 2000 年頃は，学習た．これは，直近の学習指導要領が影響してい指導要領の改訂時期（1998 年および 1999 年）る可能性があり，実際に小学校で「データの活35)と重なっていた．また，この改訂では中学校用」という新たな領域が設けられ，中学校およの統計に関する内容が一旦全て削除となったび高等学校においてもこの領域に関する学習ことから 36, 37)，論文数の顕著な増加傾向に影の繋がりの考慮が盛り込まれている 2, 3)．大学響した可能性がある．一方，「大学」に関するに関する研究では，前述した「データ」，「活用」

論文数に急激な増加はなく，検討数の増加が望との関連性は低く，主な研究は現状調査である

まれる．

ため，実践的な研究は特徴的なものとして検出

次に，対応分析より，抽出語が年代毎で変わされなかったと思われる．加えて，研究が行わっていたことから，研究動向は年代によって変れている学部に偏りがあったことも，その要因遷していることが分かった．研究の流れとしての 1 つだと思われる．医療関連の研究では，「看は，各教育機関の現状および確率に関する研究護」が突出しており，大学院や方法論に関するまたはシステム等に関する研究が交互に繰り研究が中心であることが示唆された．また，「デ返された後，2000 年代後半からは教育の具体ータ」，「活用」との関連性も高いとは言い難か的な内容に関する研究に集約していると思わった．これらの理由として，大学において各学れる．また，抽出語の特徴が変化していた時期

部で求められている能力の違い 5)が影響しては，1970 年代前半，1990 年前半および 2000 年いる可能性がある．

代後半であった．これらのほぼ同時期に学習指

しかし，ビッグデータから価値を見出すデー

導要領の改訂（1968 年～1970 年，1989 年，2008

タサイエンス 38)が進展する中，どの分野にお年および 2009 年）35)が行われていたことから，いてもデータを活用する能力は欠かせない．今研究動向の変化も学習指導要領の改訂に影響

後，大学関連の研究では，データ活用に関するを受けている可能性がある．

研究，現状調査で得られた知見を基にした実践2017 年の先行研究では，論文抽出の際に専的な研究の実施および学部間の偏りを是正す

門誌を使用していた検討において，国内の研究ることで，統計教育で得られる能力のさらなるは指導や教材およびテクノロジー（電卓，表計伸長を図ることが望ましい．

算ソフト，統計フリーソフトなど）に大別できることが報告されている 8)．今回の分析で，指5．研究の限界
3535大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討
大和ら；統計教育に関する大学の研究の方向性に関する検討

https://www.mext.go.jp/content/1422350_001

本研究では，海外のデータベースを使用して.pdf, 2022 年 2 月 25 日アクセス.

いないため，解析対象の論文は日本語のみであり，論文表題のみを対象としているため，本文

3） 文部科学省 初等中等教育局教育課程課:は含まれていない．そして，今回の検索語で抽

平成 30 年改訂の高等学校学習指導要領に出されない論文は解析対象から外れている．こ関 す る Q&A ＜ 数 学 に 関 す る こ と ＞ ,れらは，Lin ら

39)

https://www.mext.go.jp/content/1422374_001の報告と同様に選択バイアス.pdf, 2022 年 3 月 14 日アクセス.に繋がる可能性がある．

4） 長尾篤志: 統計調査ニュース No.388 新6．結語

学習指導要領で強化された統計教育のポ
イント, https://www.stat.go.jp/info/t- news/

本研究結果より，大学におけるデータ活用にpdf/1903.pdf, 2022 年 3 月 14 日アクセス.

関する研究および実践的な研究を実施するこ

5） 統計関連学会連合 理事会・統計教育推進と，さらに学部間の偏りを是正する研究を行う委員会, 統計教育大学間連携ネットワー

ことで，学習者が統計教育で修得可能な能力のク維持および向上に繋がると思われる．

ける教育課程編成上の参照基準,

質保証委員会: 統計学の各分野におhttp://jfssa.jp/ReferenceStandard2.pdf,

今後は，国外のデータベースも使用すること

2021

年 5 月 7 日アクセス.

で，国内外の比較を行う．また，本文も対象に入れることで，各国でどの様な研究が行われて

6） Garfield J, How students learn statistics,いるのかを可視化する．それらにより，国内にInternational Statistical Review, 63, 25-34

おける研究動向のさらなる明確化および今後(1995).
7） 伊川美保, 楠見 孝, 統計リテラシー自己の研究の方向性に関するより詳細な検討を行

効力感尺度日本語版の作成: ―統計教育のう．

効果測定―, 心理学研究, 91, 133-41 (2020).
8） 大谷洋貴, 我が国における統計教育研究

利益相反の傾向, 数学教育学研究, 全国数学教育学
会誌, 23, 33-44 (2017).

開示すべき利益相反はない．

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平成 29 年改訂の小・中学校学習指導要領

トマイニングを用いた学会誌論文タイトに関する Q&A＜算数,数学に関すること＞,ルの時系列分析—日本神経学会誌「臨床神3636日本地域薬局薬学会誌
Vol.10, No.1,No.1,27-38
27-38(2022)(2022)
日本地域薬局薬学会誌 Vol.10,経学」の分析—, 医療情報学, 32, 315-21

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MeCab: Yet Another Part-of-Speech andMorphological Analyzer,

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https://support.nii.ac.jp/ja/cia/cinii_articles,22）中川裕志, 前田 朗, 小島浩之: “専門用語(キーワード)自動抽出システム”のページ

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へようこそ, http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.

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BOOK: 第 2 版”, ナカニシヤ出版, 京都,

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