工業高校生のコンピューテーショナル・シンキングに関する一考察

大津 春輝・市原 靖士

A Study on Computational Thinking of Technical High school Students

OTSU, Haruki and ICHIHARA, Yasushi

第 42 巻第 2 号

大分大学教育学部研究紀要
2021 年 3 月

別刷

Reprinted FromRESEARCH BULLETIN OF THE
FACULTY OF EDUCATIONOITA UNIVERSITY
Vol. 42, No.2, March 2021
OITA, JAPAN

175

大分大学教育学部研究紀要（Res. Bull. Fac. Educ., Oita Univ.）

工業高校生のコンピューテーショナル・シンキングに関する
一考察

大

【要

旨】

津

春

輝＊・市

原

靖

士＊＊

本研究では，工業高校に在籍する生徒に対してコンピューテーショナル・シンキング（CT）について Özgen Korkmaz（2017）が作成した CT 尺度を使用した質問紙調査を行った。本尺度は「創造」，「アルゴリズ
ム的思考」，「協力」，「批判的思考」，「問題解決」の 5 つの因子から構成される。これらの尺度の項目に対して学年間及び筆者が設定した属性把握項目間による差異を検討した。結果，学年間には有意な差は認められなかったものの，理系科目を得意とする生徒や高校の授業理解度が高い生徒，細かい作業が得意な生徒は，CT の各因子の平均値が有意に高い傾向があり，CT について学習の理解度や個人の特性に関連性があることが明らかとなった。
【キーワード】工業高校

グラミング的思考

プログラミング工業教育

コンピューテーショナル・シンキング

Ⅰ

プロ

ものづくり

はじめに

新学習指導要領（2018）では，深い学びの実現に向けて，「見方・考え方」を働かせることを鍵としており，文部科学省は「見方・考え方」について，「どのような視点で物事を捉え，どのような考え方で思考していくのか」というその教科等ならではの物事を捉える視点や考え方であり，各教科等を学ぶ本質的な意義の中核をなすものとしている 1)。また，工業科の目標として，「工業の各分野について体系的・系統的に理解した上で，工業に関する課題を発見し，合理的かつ創造的に解決する力を養う」とされている 1)。こうした体系的・系統的な理解及び技術の習得については，一定の手順や段階を追って身に付く個別の技術だけでなく，相互に関連づ「創造的にいたものであることや実際のものづくりと結びつくことが求められている 1）。また，解決する力」とは，科学的な根拠に基づき結果を検証し改善することができるといった，ものづくりに関する確かな知識や技術などに裏付けられた思考力，判断力，表現力等を意味している。
工業高校において原則履修科目とされている「工業技術基礎」や各学科に応じた「実習」に
令和 2 年 11 月 2 日受理＊おおつ・はるき

大分大学大学院教育学研究科学校教育専攻学校教育コース＊＊いちはら・やすし

大分大学教育学部生活・技術教育講座（技術教育）

176

大

津・市 原

ついて，
「工業の各分野に関連する基礎的な知識や技術を総合的・体系的・系統的に理解出来る」
ことを求めている 1)。このように，工業高校では単に知識や技術を習得するのではなく，科学的な根拠等を基に考える論理的思考力を養うことが求められている。また，これらの能力は高校在籍時の発展的な学習を進めていくことのみならず，卒業後の予測困難な社会を生きていく
うえでも重要である。
しかしながら工業高校では単一的な授業や要素実習に留まった指導が教育の中心を占めており，各分野の知識や技術について学習指導要領が求めるような指導が十分に行われているとは言い難く，粉川ら（2004）も同様の指摘をしている 2)。そこで粉川らは「システム思考」の観点から工業高校の実習において，教材を使用した実践的授業をとおした効果の検討を行っている。ここでいう「システム」については，JIS における定義を引用し「要素の集合及び要素と要素との関係の集合であって，その集合が一つの全体を成すと考えられるもの」とし，「システム思考」について，「すべての事象をシステムとして把握し，対象の要素や全体を確定した上で，要素と要素との関係，かつ全体と要素との相互関係を総合的，統一的な視野に立って考察し理解すること。」としている 2)。また，中学校技術科に関する研究として，内田ら（2014）の技術科教育とシステム思考についてその思考過程の親和性に着眼したものが挙げられる。技術科教育における指導法について，システム思考の視点から，技術科において思考力や判断力・表現力を育成するための教材の開発と教材に対する教員への意識調査を行っている。同研究において中学校技術科におけるシステム思考が生徒にもたらす効果として，技術科における課題解決
や，技術科の最終的な目標である「技術を適切に評価し活用する能力や態度」の育成を挙げている 3)。
こうした「システム思考」と類似した問題解決やシステムデザインの思考法にコンピューテーショナル・シンキング（以下，CT）がある。CT については様々な定義があり，林（2018）
は CT 関連の論文を検索・集計し，59 の定義タイプを見出している 4)。Özçnar（2017）の分
析 5)によれば，現在，Wing（2006）6)の CT に関する記述が CT の定義として多く引用されており，Wing（2006）の他に，Denning（2003）7)などが CT 関連の文献の中心となっているが，CT の捉え方は多種多様であり固定された概念が無いため現在様々な研究がなされている。その中でも Wing（2006）は CT を「ヒューリスティックな推論により解を発見すること」であるとし，具体的には，「不確定な状況でのプランニング，学習，スケジューリング」であるとしている。さらに，CT は「抽象化（Abstraction）」，「分解（Decomposition）」，「アルゴリズム的思考（Algorithmic hinking）」，「評価（Evaluation）」，「一般化（Generalization）」から構成される。また，Wing は CT が生活の必須要素となり，科学者だけでなくすべての人に必要な技量の 1 つであり，すべての子どもの分析的思考能力として，「読み，書き，そろばん（算術）」のほかに「CT」を加えるべきであると述べている 6)。
日本国内での CT の捉え方について林（2018）は，Wing（2006）以降の CT 等に関する言説の状況について，検討作業が十分とは言い難いとしている 4)。日本のみならず，CT 自体の明確な共通認識は無く，その定義については研究と議論が続けられており（HU，2011）8)，現在，
CT の解釈については様々である。しかしながら，既に諸外国では CT の概念を基にしたカリキ
ュラムが位置付けられており，諸外国の CT に関するカリキュラムについて，太田ら（2016）はイギリス，オーストラリア，アメリカを中心としたプログラミング教育や情報教育のカリキ
ュラムについて調査を行っている 9)。太田らの調査によると，イギリスでは 2013 年に従来の工業高校におけるコンピューテーショナル・シンキング

177

教科 ICT に変わる新カリキュラムとして「教科コンピューティング」を新設された。「教科コンピューティング」では「CT」と「創造性」を用いて世界を理解し変革していくとしており，
CT を教科の中核としている。また，オーストラリアでは，全国統一のカリキュラムとして「教科テクノロジー」が 2016 年から実施されている。
「教科テクノロジー」は日本の技術・家庭科と類似した「デザインと技術」科目と，CT を中核とした「デジタル技術」科目の 2 科目から構成されている。
「教科テクノロジー」は 4 つのキーアイデアから構成されており，CT の他に「システム思考」，「デザイン思考」，「プロジェクトマネジメント」を獲得する能力の中心としている 9)。このように各国で CT の定義に差は見られるが，あらゆる教科において CT を中核としたカリキュラムが展開されており CT はすべての人にとって必須のスキルになると考えられる。
日本においては CT に関する研究が新学習指導要領においてプログラミングが必修化された小学校を中心になされている。プログラミングの必修化に伴い，小学校においては「プログラミング的思考」の育成を提言している。文部科学省の「議論の取りまとめ」では，「プログラミング的思考」の定義について，『いわゆる「CT」の考え方を踏まえつつ，「プログラミング」と「論理的思考」とを整理し提言されたものである』10)と述べており，「プログラミング的思考」
は CT に内包される概念であるといえる。こうした「プログラミング的思考」や「CT」に関して，例えば，佐々木（2018）は小学校算数の「正多角形」を題材に試行授業の開発及び実践を行っている 11)。また，山崎らは小学校から高等学校までの一貫した技術・情報教育の教科化に向けた提案を行っており，CT について触れながら「コンピュータシステム」，「プログラミン
グ」を鍵概念に教育段階別学習到達水準表の構成を行っている 11)。このほかに大学生を対象とした研究として，杉山ら（2020）は大学生のメタ認知と CT の関連性の把握を試みている 13)。
このように日本においても論理的思考や CT に関する研究として小学校におけるプログラミ
ング教育や中学校技術科における CT に関する研究は見られるが，工業高校を対象とした CTに関する研究は筆者の管見の限り見当たらない。そこで，本研究では，工業高校における CTの現状能力の把握と工業教育との関連について検討し，その基礎的知見を得ることとした。

Ⅱ

研究方法

１．調査対象及び調査期間
調査対象者は，O 県内の A 工業高校 157 名及び K 県内の B 工業高校の 80 名（1 年生 120
名，3 年生 117 名）の計 237 名とした。有効回答者は 217 名で有効回答率は 91.56%であった。
調査時期は 2020 年 6 月である。調査にあたっては，Korkmaz（2017）が作成した CT 尺度 14)を使用した。本尺度は「創造」，「アルゴリズム的思考」，「協力」，「批判的思考」，「問題解決」の 5 つの因子から構成されている。回答については，「とても当てはまる～当てはまらない」の4 件法で回答を求めた。また，属性把握のための項目として，①プログラミングに興味がある，②文系科目よりも理系科目の方が得意だ，③細かな作業が得意だ，④ものづくりが好きな方だ，⑤高校の授業が理解できている方だ，計 5 項目（以下，属性把握項目）を設定し，項目に対して「はい」または「いいえ」の 2 件法で回答を求めた。CT 尺度の質問項目を図１に示す。

178
No

大

津・市 原

質

問

項

⽬

1 ⾃分のことは⾃分で考えてしっかりと判断するようにしている。
2 ⾃分は客観的に判断ができる⽅だと思う。
3 ⼗分な時間努⼒していれば、⾃分が直⾯する多くの問題を解決できると思う。
4 ⾃分は臨機応変に問題を解決できると思う。
5 ⾃分は問題を解決するために計画をしっかり⽴てるほうだと思う。
6 ⽬標を達成するために，計画⽴てて⾏動している。
7 問題を解決するとき，⾃分の直観を⼤切にしている。
8 新しい別の課題に取り組む前に、⽬の前の問題を考えるほうだ。
9 問題を解決するための⼿⽴てをすぐに考えることができる。
10 ⾃分は数学独特の考え⽅に関⼼がある。
11 ⾃分は数学的事象を理解できる⽅だと思う。
12 ⾃分は数学的事象の関係性を把握することができる。
13 ⽇常⽣活で直⾯する問題の解決⽅法を数学的に表現することができる。
14 ⾔葉で表現された数学的問題を論理的に考えることができる。
15 グループの友達と⼀緒に協⼒して学習をするのが好きだ。
16 グループ学習において、⾃分がグループに貢献していることが多いと思う。
17 グループ学習に関連する問題を友達と⼀緒に解決するのが好きだ。
18 グループ学習の時にたくさんアイデアが浮かぶ⽅だ。
19 複雑な問題の解決策について基本的な計画を⽴てるのが得意だ。
20 複雑な問題を解決しようとするのは楽しいと思う。
21 難しいことを学ぶ意欲があると思う。
22 問題を正確に考えることができることに⾃信がある。
23 理にかなった⼿段を⽐較・選択して問題を解決しようとするほうだ。
24 ⾃分の問題解決の考え⽅に⾃信がない。
25 問題の解決に必要な情報をどこでどのように使うべきかわからない時がある。
26 ⾃分が考えている問題解決⼿段を実⾏に移すことに⾃信がない。
27 問題に関して考えられる解決⽅法を多く考えることに⾃信がない。
28 グループ学習の環境で⾃分⾃⾝のアイデアを作り出すことに⾃信がない。
29 グループ学習で班員と協⼒することは疲れる。

図１

CT 尺度の質問項目

工業高校におけるコンピューテーショナル・シンキング

179

２．分析方法
調査結果について検討するため，CT 尺度の各因子の平均値について学年，属性把握項目における二元配置分散分析を行った。分析にあたっては，1 年生と 3 年生の学年及び属性把握項
目について便宜上，「はい」と回答した上位群，「いいえ」と回答した下位群の 2 群に分けた。
なお，「問題解決」因子は逆転項目であるため，数値を反転して分析を行った。

Ⅲ

結果

CT の各因子に対して，学年間による有意な差は見られなかったが，性別及び属性把握項目
において各因子の全て，あるいは一部に有意な差が見られた。
まず，CT に対する「プログラミングへの興味」と学年の二元配置分散分析の結果（表１），「アルゴリズム的思考」因子（F(1,213) =3.51，p<.10），「創造性」因子（F(1,213) =8.98，p<.01），「批判的思考」因子（F(1,213) =9.09，p<.01），「問題解決」「協力」因子（F(1,213) =2.74，p<.10），

因子（F(1,213) =3.05，p<.10）の 5 因子すべてにおいて交互作用が有意，もしくは有意傾向であった。交互作用が有意であった因子について単純主効果の検定を行った。その結果，「創造性」
因子では，属性把握項目の上下群間において有意な差（F(1,213) =9.02，p<.01）が見られ，3 年

生より 1 年生の平均値が高かった。学年別に見ると，1 年生の下位群（F(1,213) =4.12，p<.05），「アルゴリズム的
3 年生の上位群（F(1,213) =5.02，p<.05）の単純主効果が有意であった。次に，思考」因子では，属性把握項目の上位群における学年の単純主効果が有意（F(1,213) =5.19，p<.05）
であり，1 年生より 3 年生の平均値が高かった。学年別に見ると，3 年生の上下群間において「協力」因子では，属性把握項目の下位群におけ有意な差（F(1,213) =9.63，p<.01）が見られた。

る単純主効果が有意（F(1,213) =4.57，p<.05）であり 3 年生よりも 1 年生の平均値が高かった。

「批
学年においては，3 年生の上位群の単純主効果が有意（F(1,213) =3.49，p<.10）に高かった。

判的思考」因子では，属性把握項目の上位群における学年の単純主効果が有意（F(1,213) =9.53，

p<.01）であり，1 年生よりも 3 年生の平均値が高かった。学年においては，3 年生の上位群の「問題解決」因子では，属性把握項目の
単純主効果が有意（F(1,213) =20.29，p<.01）であった。
下位群における学年の単純主効果が有意傾向（F(1,213) =3.85，p<.10）であり，3 年生より 1 年
生の平均値が高かった。
次に，CT に対する「理系科目の得意・不得意」と学年の二元配置分散分析の結果（表２），
いずれの因子においても交互作用は見られなかったが，複数の因子において属性把握項目又は学年，属性把握項目・学年の両方の主効果に有意な差が見られた。
「アルゴリズム的思考」因子「協力」因子では，（F(1,213) =4.08，p<.05），
では，属性把握項目の主効果（F(1,213) =76.56，p<.01），「問題解決」因子では，（F(1,213) =4.54，p<.05）「批判的思考」因子では，（F(1,213) =16.77，p<.01），が見られた。また，学年の主効果として，「アルゴリズム的思考」因子において，（F(1,213) =2.89，

p<.10）が有意傾向であった。

次に，CT に対する「細かな作業の得意・不得意」と学年の二元配置分散分析の結果（表３），「創造性」因子と「アルゴリズム的思考」因子について交互作用が見られ，すべての因子において属性把握項目の主効果が有意であった。交互作用が有意であった因子について単純主効果の検定を行った。
「創造性」因子では，属性把握項目の群間別に見ると，上位群において有意傾向 （ F (1,213) =3.83 ， p<.10 ） で あ り ， 3 年 生 よ り も 1 年 生 の 平 均 値 が 高 か っ た 。 学 年 に180

大 津・市 原

表１

CT に対する「プログラミング興味」上下群と学年の二元配置分散の結果
プログラミング
興味

1 年 生
3 年 生
全 体
1 年 生
アルゴリズム
3 年 生
的思考
全 体
1 年 生
協
力
3 年 生
全 体
1 年 生
批判的思考
3 年 生
全 体
1 年 生
問題解決
3 年 生
全 体
+p<0.10 *p<0.05 **p<0.01
創 造 性

表２

上位群
平均 S.D.
2.82 0.45
2.88 0.37
2.85 0.42
2.27 0.70
2.51 0.61
2.37 0.67
2.76 0.72
2.73 0.75
2.75 0.73
2.48 0.52
2.76 0.55
2.60 0.55
2.46 0.57
2.46 0.69
2.46 0.63

1 年 生
3 年 生
全 体
1 年 生
アルゴリズム
3 年 生
的思考
全 体
1 年 生
協
力
3 年 生
全 体
1 年 生
批判的思考
3 年 生
全 体
1 年 生
問題解決
3 年 生
全 体
+p<0.10 *p<0.05 **p<0.01
創 造 性

和
S.D.
0.44
0.37
0.41
0.68
0.65
0.67
0.68
0.74
0.71
0.53
0.63
0.58
0.56
0.66
0.61

属性把握項目の主効果

学年の主効果n.s.
F(1,213) =0.01***
F(1,213) =4.38 F(1,213) =8.98*
F(1,213) =4.59

n.s.
†F(1,213) =0.30 F(1,213) =3.51

n.s.
F(1,213) =0.58††
F(1,213) =3.87 F(1,213) =2.74**
F(1,213) =7.91

n.s.
**
F(1,213) =0.07 F(1,213) =9.09

n.s.
F(1,213) =0.02†
n.s.
F(1,213) =2.68 F(1,213) =3.05

交互作用

上位群
平均 S.D.
2.56 0.59
2.29 0.58
2.87 0.39
2.60 0.61
2.66 0.58
2.63 0.59
2.88 0.70
2.72 0.73
2.79 0.72
2.60 0.48
2.74 0.61
2.67 0.55
2.56 0.57
2.51 0.68
2.53 0.62

下位群
平均 S.D.
2.60 0.58
2.53 0.64
2.80 0.43
1.90 0.57
1.99 0.53
1.94 0.55
2.69 0.66
2.52 0.76
2.61 0.71
2.36 0.56
2.35 0.60
2.36 0.58
2.43 0.56
2.29 0.63
2.36 0.59

総
平均
2.86
2.81
2.84
2.26
2.36
2.31
2.78
2.63
2.71
2.48
2.57
2.52
2.50
2.41
2.45

属性把握項目の
和
主効果
S.D.
0.44
n.s.
0.37 F(1,213) =1.86
0.41
0.68
**
0.65 F(1,213) =76.56
0.67
0.68
*
0.74 F(1,213) =4.08
0.71
0.53
**
0.63 F(1,213) =16.77
0.58
0.56
*
0.66 F(1,213) =4.54
0.61

学年の主効果

交互作用

n.s.
n.s.
F(1,213) =1.13 F(1,213) =0.82
n.s.
n.s.
F(1,213) =0.72 F(1,213) =0.04†
n.s.
F(1,213) =2.89 F(1,213) =0.00
n.s.
n.s.
F(1,213) =0.80 F(1,213) =0.92
n.s.
n.s.
F(1,213) =1.37 F(1,213) =0.24

CT に対する「細かな作業が得意」上下群と学年の二元配置分散の結果
細かな作業が
得意

1 年 生
3 年 生
全 体
1 年 生
アルゴリズム
3 年 生
的思考
全 体
1 年 生
協
力
3 年 生
全 体
1 年 生
批判的思考
3 年 生
全 体
1 年 生
問題解決
3 年 生
全 体
+p<0.10 *p<0.05 **p<0.01
創 造 性

総
平均
2.86
2.81
2.84
2.26
2.36
2.31
2.78
2.63
2.71
2.48
2.57
2.52
2.50
2.41
2.45

CT に対する「理系科目が得意」上下群と学年の二元配置分散の結果
理系科目が
得意

表３

下位群
平均 S.D.
3.02 0.41
2.70 0.34
2.81 0.39
2.24 0.63
2.11 0.64
2.15 0.63
2.86 0.54
2.46 0.71
2.61 0.68
2.50 0.57
2.26 0.64
2.34 0.62
2.63 0.51
2.32 0.60
2.43 0.59

上位群
平均 S.D.
2.96 0.45
2.82 0.32
2.90 0.40
2.42 0.72
2.36 0.67
2.40 0.70
2.85 0.71
2.81 0.77
2.83 0.74
2.58 0.50
2.69 0.68
2.63 0.59
2.56 0.57
2.61 0.71
2.58 0.63

下位群
平均 S.D.
2.72 0.40
2.81 0.41
2.77 0.41
2.03 0.55
2.35 0.64
2.20 0.62
2.69 0.63
2.46 0.68
2.56 0.66
2.34 0.54
2.46 0.58
2.41 0.56
2.40 0.55
2.23 0.57
2.30 0.56

総
平均
2.86
2.81
2.84
2.26
2.36
2.31
2.78
2.63
2.71
2.48
2.57
2.52
2.50
2.41
2.45

和
S.D.
0.44
0.37
0.41
0.68
0.65
0.67
0.68
0.74
0.71
0.53
0.63
0.58
0.56
0.66
0.61

属性把握項目の主効果

学年の主効果*F(1,213) =5.12

n.s.
*F(1,213) =0.31 F(1,213) =4.47*
F(1,213) =5.26

n.s.
*F(1,213) =2.13 F(1,213) =4.54**
F(1,213) =7.17

n.s.
n.s.
F(1,213) =1.91 F(1,213) =1.09**
F(1,213) =8.59

n.s.
n.s.
F(1,213) =2.06 F(1,213) =0.00

交互作用

**
n.s.
n.s.
F(1,213) =10.95 F(1,213) =0.60 F(1,213) =1.80

181

工業高校におけるコンピューテーショナル・シンキング

表４

CT に対する「ものづくりが好き」上下群と学年の二元配置分散の結果
ものづくりが
好き

1 年 生
3 年 生
全 体
1 年 生
アルゴリズム
3 年 生
的思考
全 体
1 年 生
協
力
3 年 生
全 体
1 年 生
批判的思考
3 年 生
全 体
1 年 生
問題解決
3 年 生
全 体
+p<0.10 *p<0.05 **p<0.01
創 造 性

表５

上位群
平均 S.D.
2.87 0.43
2.81 0.36
2.84 0.40
2.28 0.68
2.35 0.64
2.32 0.66
2.80 0.67
2.66 0.70
2.73 0.69
2.48 0.52
2.59 0.61
2.54 0.56
2.51 0.54
2.43 0.65
2.46 0.60

下位群
平均 S.D.
2.86 0.50
2.82 0.41
2.84 0.45
2.17 0.71
2.36 0.69
2.26 0.70
2.69 0.75
2.48 0.89
2.59 0.82
2.49 0.60
2.47 0.74
2.48 0.66
2.41 0.66
2.40 0.69
2.42 0.66

総
平均
2.86
2.81
2.84
2.26
2.36
2.31
2.78
2.63
2.71
2.48
2.57
2.52
2.50
2.41
2.45

和
S.D.
0.44
0.37
0.41
0.68
0.65
0.67
0.68
0.74
0.71
0.53
0.63
0.58
0.56
0.66
0.61

属性把握項目の主効果

学年の主効果n.s.
F(1,213) =0.00

n.s.
n.s.
F(1,213) =0.44 F(1,213) =0.02

n.s.
F(1,213) =0.25

n.s.
n.s.
F(1,213) =1.31 F(1,213) =0.28

n.s.
F(1,213) =1.50

n.s.
n.s.
F(1,213) =2.17 F(1,213) =0.09

n.s.
F(1,213) =0.33

n.s.
n.s.
F(1,213) =0.20 F(1,213) =0.48

n.s.
F(1,213) =0.16

n.s.
n.s.
F(1,213) =0.38 F(1,213) =0.13

交互作用

CT に対する「高校の授業理解」上下群と学年の二元配置分散の結果

高校の授業が理解できている

1 年 生
3 年 生
全 体
1 年 生
アルゴリズム
3 年 生
的思考
全 体
1 年 生
協
力
3 年 生
全 体
1 年 生
批判的思考
3 年 生
全 体
1 年 生
問題解決
3 年 生
全 体
+p<0.10 *p<0.05 **p<0.01
創 造 性

上位群
平均 S.D.
2.95 0.41
2.90 0.37
2.93 0.39
2.42 0.63
2.55 0.60
2.47 0.62
2.81 0.67
2.76 0.71
2.79 0.69
2.58 0.50
2.74 0.58
2.65 0.54
2.57 0.57
2.56 0.64
2.57 0.60

下位群
平均 S.D.
2.62 0.46
2.70 0.34
2.67 0.39
1.79 0.63
2.10 0.63
1.98 0.64
2.70 0.72
2.45 0.76
2.54 0.75
2.19 0.51
2.33 0.63
2.28 0.59
2.29 0.50
2.20 0.64
2.23 0.59

総
平均
2.86
2.81
2.84
2.26
2.36
2.31
2.78
2.63
2.71
2.48
2.57
2.52
2.50
2.41
2.45

和
S.D.
0.44
0.37
0.41
0.68
0.65
0.67
0.68
0.74
0.71
0.53
0.63
0.58
0.56
0.66
0.61

属性把握項目の主効果

学年の主効果

交互作用

**
n.s.
n.s.
F(1,213) =21.11 F(1,213) =0.07 F(1,213) =1.47
**
*
n.s.
F(1,213) =34.75 F(1,213) =5.71 F(1,213) =1.02*
F(1,213) =4.13

n.s.
n.s.
F(1,213) =2.06 F(1,213) =0.86

**
†
n.s.
F(1,213) =24.55 F(1,213) =3.63 F(1,213) =0.01
**
n.s.
n.s.
F(1,213) =13.40 F(1,213) =0.25 F(1,213) =0.20「アルゴリズム的思考」因
おいては，1 年生の上位群が有意（F(1,213) =9.56，p<.01）であった。

子では，属性把握項目の下位群における単純主効果が有意（F(1,213) =6.04，p<.05）であり，1 年

生よりも 3 年生の平均値が高かった。学年においては，1 年生の上位群が有意（F(1,213) =9.77，

p<.01）であった。また，属性把握項目の主効果として，「協力」因子では，（F(1,213) =7.17，p<.01），「問題解決」因子では，（F(1,213) =10.95，p<.01）「批判的思考」因子では，（F(1,213) =8.59，p<.01），が有意であった。
次に，CT に対する「ものづくりの好き・嫌い」と学年の二元配置分散分析の結果（表４），
いずれの因子においても交互作用及び主効果は見られなかった。
最後に，CT に対する「高校授業の理解の有無」と学年の二元配置分散分析の結果（表５），
いずれの因子においても交互作用は見られなかったが，すべての因子において属性把握項目の
主効果，複数の因子において学年の主効果に有意な差が見られた。属性把握項目の主効果として，「創造性」因子では，（F(1,213) =21.11，p<.01），「アルゴリズム的思考」因子では，（F(1,213)

182

大

津・市 原

=34.75，p<.01），「協力」因子では，（F(1,213) =4.13，p<.05），「批判的思考」因子では，（F(1,213)=24.55，p<.01），「問題解決」因子では，（F(1,213) =13.40，p<.01）が有意であった。また，学年の主効果として，「アルゴリズム的思考」因子では，（F(1,213) =5.71，p<.05），「批判的思考」因子では，（F(1,213) =3.63，p<.10）が有意傾向であった。

Ⅳ

考察

CT とものづくりとの関連性は見られなかったが，高校の授業の理解度や細かな作業など個人の特性について関連性が見られたことから，ものづくりに対するイメージやその作業内容についてより詳細に調査を行い，工業高校におけるものづくりと CT の関連性を明らかにしていく必要性があると考える。
また，CT とプログラミングへの興味との関連性について，交互作用が見られたことから CTとプログラミングへの興味について関連があることが示唆された。CT とプログラミングへの興味について学年の主効果が見られたが，工業教育を受けた 3 年生よりも 1 年生の平均値が高い結果であった。調査時の 1 年生は実質的な工業教育を 1 ヶ月程度しか受けておらず，プログ
ラミングについて，中学校の技術科で学習されるコーディングを伴わないビジュアルプログラ
ミング等のプログラミングでしか触れた機会がなく，学習した時間も短く，専門的なプログラ
ミングをする経験が少なかったと考えられる。対して，3 年生はコーディングを伴ったプログ
ラミングを学習し，自身の経験を基にしたイメージを持っていたと考えられる。そのため，プ
ログラミングの初学者である 1 年生はプログラミングに対して，曖昧なイメージのもと回答したと考えられ，より詳細な調査の必要がある。
さらに，高校授業の理解度が高い生徒や，理系科目を得意とする生徒は CT の平均値が高かったことから，工業高校における専門的な教育が CT に関する能力を育成することに一定の影響を与えることが示唆された。加えて，細かな作業が得意な生徒の CT の平均値が高かったことから，授業における学習のみならず，工業高校特有の作業等を伴った実習等についても CTに影響があると考えられる。これらのことを踏まえると，工業高校生の基礎的資質として，細かな作業に対して丁寧に取り組む態度を育成することは CT の育成にもつながると考えられる。
アルゴリズム的思考については，他の因子に比べ平均値が低い傾向にあった。この結果については，杉山ら（2020）が行った中学生や大学生との調査 13)15)と同様の傾向であった。工業高校においても学年間に差が見られなかったことから，現在の日本の学校教育の中では，「アルゴ
リズム的思考」の視点からの授業などが少ないことが課題であると考える。中央教育審議会（2016）は「高大接続システム改革会議」において，アクティブ・ラーニングの視点からの「学習・指導方法の改善」を提言した 16)。報告案の重要点としてこれまで技術・情報教育で重視されてきた「論理的思考力・判断力・表現力」等が今後の社会で生きていくために必要となる力であり，教育課程のカリキュラム・マネジメントを確立させることを求めている。また，これらの力は多くの高校生にとって身近である大学入試でも問われていく。加えて，高大システム
改革会議は教員の養成・採用・研修の改善などを通した「教員の指導力向上」の教育改革を求めており，研修等において，論理的思考を養うための授業方法などを検討したり指導を行った
りすることで CT の視点を取り入れた授業の実現や論理的思考力や判断力等を子どもたちに養うことができると考える。同様に，工業高校において CT の視点を取り入れた教科やカリキュ工業高校におけるコンピューテーショナル・シンキング

183

ラム等の明確な位置付けが無いことが影響していると考えられる。これらのことから今後，教員側がアルゴリズム的思考など CT の視点を持った効果的な学習について検討する必要がある。
授業改善を行う上の一つの視点として，近年，注目を集める STEAM 教育が工業教育においても非常に重要なものであり，STEAM 教育と工業高校のカリキュラムは親和性が高いと考える。現在，多くの工業高校が機械科や電気科などの縦割りの学科に分かれており，生徒は各学科に応じた専門科目や実習を履修している。専門科目を学ぶ上では数学や物理などの学習が不可欠であるが，専門科目と他の教科を横断したカリキュラムは多くの高校で実施されていない。
今後，カリキュラムの再編や授業の検討について，STEAM 教育などを参照した教科横断的な視点から取り組む必要性があると考える。

Ⅴ

おわりに

本研究では，工業高校生の CT と工業教育の関連性について調査を行った。今後は工業高校における CT について生徒の所属する学科による差異の検討や継続的な調査の必要がある，また，他の農業や商業高校等の専門系高校及び普通科高校などを対象とした調査を行い学校や学科における差異等を検討する必要がある。

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津・市 原

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研究紀要，36 巻，2 号，（2017），581-593
13) 杉山昇太郎・伊藤大貴・市原靖士・中原久志・古本拓巳：大学生のメタ認知特性と CT の関連性―教員養成系学部の学生に求められる資質に焦点をあてて―，大分大学教育学部研究紀要，42 巻，2 号，（2020）14) ÖzgenKorkmaz, RecepÇakir, M.YaşarÖzden ： A validity and reliability study of thecomputational thinking scales (CTS)，Computers in Human Behavior，72，(2017)，558-569
15) 古本拓巳・市原靖士・中原久志・杉山昇太郎：中学生のコンピューテーショナル・シンキングとプログラミング教育の関連性に関する一考察，大分大学教育学部研究紀要，41 巻，2 号，（2020）
16) 高大接続システム改革会議：高大接続システム改革会議最終報告，https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/ chousa/shougai/033/toushin/1369233.htm，（2016），（最終アクセス：2020 年 11 月 1 日）

A Study on Computational Thinking of Technical Highschool Students
OTSU, Haruki and ICHIHARA, Yasushi

Abstract
In research, the survey on study was conducted a questionnaire
survey on computational thinking (CT) for students enrolled in technicalhigh schools using the CT scale created by Özgen Korkmaz (2017). Thisscale

consistsoffivefactors:"creation,""algorithmic

thinking,""cooperation," "critical thinking," and "problem solving." We examined thedifferences between the items of these scales depending on the grade andthe attribute grasp items set by the author. As a result, although nosignificant difference was observed in the grade the average value of eachfactor of CT was significant for students who are good at science subjects,
students who have a high degree of understanding of high school classes,
and students who are good at precise work. It was clarified that CT was
related to the degree of understanding of learning and individual
characteristics.
【 Key words 】
Programming
Manufacturing

Technical high school, Computational thinking,thinking,

Programming,

Engineering

education,