第２回 統計教育の方法論ワークショップ
2006. 3. 4 統計数理研究所

統計教育への期待（１）国内• 瀬沼（２００４）– 企業が求めている数学の内容として、「数と計算」や「論理的考え」とともに、「データに基づく予測」や「統計」の内容が上位に入っている。

統計教育の達成目標をどうとらえるのか• 長崎報告書（２００５）– 研究者や教師・保護者に対するアンケート– 学校種や研究領域で14のグループに分類– すべてのグループで80％以上の人が重要と答えたのは、「整数とその計算」「グラフや表」「データの傾向」の3項目

宮崎大学教育文化学部
藤井良宜

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全米数学教師協議会

統計教育への期待（２） 米国(National Council of Teachers of Mathematics)• GAISE College report より– 1970年には、統計学の登録者は、微分積分の登録者の約27％であったが、2000年には、74％に増加した。 （Conference Board of theMathematical Sciences より）– 1997年から始まったAPテスト(Advancedplacement exam) の受講者は、1997年の7500人から65000人（2004年）まで増加した• Principles and Standard for School
Mathematics ではStudents need to know about data analysis and related
aspects of probability in order to reason statistically—skills necessary to becoming informed citizens andintelligent consumers.
統計教育を，市民として，あるいは社会人として必要な能力として位置づけている

GAISE Project
アメリカ統計学会のプロジェクト3(the Guidelines for Assessment and Instruction in Statistical Education)

NCTM スタンダードでの「データ解析および確率」の目標

対象者に合った目標を• 中学校までの教育• 高等学校までの教育• 大学の学部教育• 大学における専門教育• 統計専門家のための教育

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市民として，社会人として必要なもの

各分野の専門的研究に必要なもの

統計の専門家として，必要なもの

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1. データを用いて扱いうる問いを定式化する。
それに答えるために、関連するデータを収集し、整理し、表示する。
2. 適切な統計的方法を選択し、使う。
3. データに基づく推測と予測を立て、評価する。
4. 確率の基礎的概念を理解し、応用する。
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目標，計画（方法），評価
到達目標

目標の具体化が必要

教授方法

到達目標を意識した教育方法の開発が必要

1992 Cobb report• Statistical Thinking を強調する• データや概念を強調し、理論や方法は控えめに• もっと、活動的な学習を到達目標がどれだけ達成されたか評価する

評価

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8

Statistical Thinking

SRTL• Wild and Pfannkuch(1999)

課題解決力

Thinking
Statistical Thinking に関するモデルを提案

さまざまな文献
統計研究者や大学生への面接

5つの基本的な考え方
1. データの必要性の認識
2. 数値化
3. 変動に対する考え
4. 統計モデルに関する理解5. 統計的内容と実際の状況と統合

LiteracyReasoning

リテラシー

統計的推論力9

SRTL フォーラム

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3つの要素

• 第5回統計教育国際会議（ＩＣＯＴS５） 1998 シンガポール• Statistical Literacy– 統計的情報や研究結果を理解するときに用いられる
基本的で重要なスキル– 3つの要素の定義のあいまいさが問題となる• Statistical Reasoning• ＳＲＴＬフォーラム– 第１回国際研究フォーラム(SRTL-1) 1999 イスラエル– 第２回国際研究フォーラム(SRTL-2) 2001 オーストラリア– 第３回国際研究フォーラム(SRTL-3) 2003 USA– 第4回国際研究フォーラム(SRTL-4) 2005 ニュージーラ
ンド 7月2-7日
The Challenge of Developing
Statistical Literacy, Reasoning
and Thinking

11– 統計的アイデアを用いて、統計的な情報に関して納得したり、理由を説明できること• Statistical Thinking– 問題の概要をつかみ、調査を計画し、全体的なプロセスを理解し、結果を批判的に評価できる

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Reasoning とＴｈｉｎｋｉｎｇの違い

７つの”Big Ideas of Statistics”• Thinking– 統計的知識や手法をいつのどのように適用するのかをわかる• Reasoning– 結果がなぜ得られたのか，ある結論がなぜ正しいのかを説明できる
delMas(2004) より• Data—データの必要性とその特性• Distribution—分布の特徴• Trend—興味あるパターンをつかむ• Model—モデルの有効性• Association—２変量間の関係• Sample and Sampling—サンプリングと標本の特性• Inference—サンプルからの推論

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Reasoning の育成には

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抽象から具体へ• ウエイトリフティングの棒を作っている会社がある。
バーの重さは独立に平均720オンス,標準偏差4オンスの正規分布に従う。この棒10本を箱に詰めて小売に卸す。空の箱の重さは平均320オンス、標準偏差8オンスの正規分布に従う。10本の棒を詰めた箱は、平均7530オンスの正規分布に従う。この分
布の標準偏差はいくらか√√√(A) 12 オンス (B) 80 オンス (C) 224 オンス√(D) 48オンス （Ｅ） 1664 オンス• 単に、理論を理解するだけではだめ• Thinking につながるようなReasoningを• 抽象的な理解から具体的な事例へ• 実際の状況に合わせた理解が必要

AP exam の例題より
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どのような教育方法を用いればよいのか？
Thinking

アメリカ統計学会• 統計科学の学部教育での教育方法

興味あるデータで考える
実際に、課題解決過程を経験させる
コミュニケーション力の育成– 実データや本当の応用を強調する– 学生にとって意味があるものを選び、データの背景を示したうえで、データは与える– 統計的な計算をする経験を含む– 理論、方法、応用が有機的に結びつく– コミュニケーションスキルを発展させる機会を多く提供する

データが重要Literacy
基本的な概念を把握する
実際の計算や作表を経験する

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Reasoning
７つのbig Idea を把握する
具体的なデータで考える

統計科学における学部教育カリキュラムガイドラインより
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もうひとつの課題--評価

参考文献（１）• Statistical Thinkingをどう評価すればよいのか？

• 瀬沼花子(2004) 科学教育研究 28, 34-42• 長崎栄三(2005) 算数・数学では何をいつ教えるのか 調査報告書• GAISE College Report(2005)

今後の取り組みが必要– http://www.amstat.org/education/gaise/• Cobb(1992) Teaching statistics In Lynn A.
Steen(Ed.) Heeding the call for change:Suggestions for curricular action (MAANotes No.22), 3-43
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参考文献（２）• Wild and Pfannkuch(1999) International
Statistical Review, 67, 223-265• Ben-Zvi and Garfield(2004) The Challenge ofDeveloping Statistical Literacy, Reasoning andThinking, Kluwer Academic Publishers• delMas(2004) A comparison of Mathematicaland Statistical Reasoning. in Ben-Zvi andGarfield(2004)• ＡＰ exam
http://www.collegeboard.com/student/testing/ap/sub_stats.html?stats2120