が主体となって実施する大規模な社会調査が

1

はじめに

有する課題について検討する。そして，最後の 5 節ではまとめの考察を行う。

本稿では，「学力問題」を切り口に，社会調査の可能性と課題について論じてみたい。

2

学力問題

筆者はほぼ四半世紀にわたって，学校社会学の領域で仕事をしてきた。その過程の中で，今日の教育界において，おそらく最大の課

学校を対象とするかなり多くの調査研究に従題として認識されているのが「学力問題」で事してきた。それは，大規模サンプリング調ある。いわゆる「学力低下論争」が勃発した

査から長期にわたるフィールドワークにいたのが，1999 年から 2000 年にかけてのことでるまで多岐にわたる。そして，最近の 7〜8あった（市川，2002，山内・原編，2006）。大学

年は，学力の問題を主たる研究テーマとして生の学力低下についての「告発」に端を発し活動を続けている。本稿では，そうした筆者

たこの論争は，「学びからの逃走」論や「ゆ自身の経験をベースに，社会調査という方法

とり教育亡国」論といったバリエーションをがもつ可能性とそれに付随する諸課題につい奏でながら，数年後にピークに達した。筆者て，若干の考察を行おうと思う。

らが，「二こぶラクダ化」という形で，子ど以下，次のような手順で，この問題にアプもたちの「学力格差」の問題に警鐘を鳴らしローチしたい。まず，2 節では「学力問題」

たのは，まさにそのさ中のことである （苅とは何か，を簡単にあとづけたい。そのあと

谷・志水・清水・諸田，2002）。

の 3 節と 4 節が，本稿の中心となる部分であほどなく学力低下論争は終結する。筆者らる。3 節では，「研究としての社会調査」とのものもふくめ，いくつかの学力調査データ

題して，欧米の「効果のある学校」論を日本が明らかになるにつれ，やはり子どもたちのの現実に適用しようとしてきた筆者自身の研学力は低下していると言わざるをえないとい究を振り返り，社会調査がもつ可能性についう論調が支配的になってきたからである。そて一研究者としての視点からの考察を行う。

の趨勢を決定的にしたのが，2004 年の年末

続く 4 節では，「施策としての社会調査」とに発表された 2003 （第 2 回） PISA 調査の結

題して，昨年からスタートした「全国学力・

果 で あ っ た 。 PISA と は ， Programme for

学習状況調査」を取り上げ，国（文部科学省）

International Student Assessment （生徒の学

6

社会と調査

No.2

習到達度調査）の略であり，これは，IEA（国アメリカの R.エドモンズらが提唱した「教際 教 育 到 達 度 評 価 学 会 ） が実施する TIMMS

育的に不利な環境のもとにある子どもたちの（2003 年国際数学・理科教育動向調査）などと並学力を下支えしている学校」というものであぶ代表的な国際学力テストである。日本の結る（鍋島，2003）。最近の仕事として，2006〜

果は，2000 年に実施された第 1 回の結果と07 年にかけて行った調査研究があるので，比べてかなり悪化していた。国際的な視点か

それを簡単に振り返っておこう。

らみて日本の子どもたちの学力には多くの課

データは，2006 年度に大阪府教育委員会

題があるということが明らかになったのであが府内で実施した学力実態調査である。分析る。

を委託された私たちのグループは，上述の枠時を同じくするように，文部科学省は，組みにしたがった量的分析を行い，「効果の「ゆとり教育」路線から「確かな学力」路線

ある学校」を同定した。具体的には，「塾にへと舵を切った。今日へとつながる学力重視

行ってない子どもたち」や「家庭の教育環境

路線がスタートしたのである。子どもたちのにあまり恵まれていない子どもたち」の基礎学力をいかに向上させるか（学力水準の問題），

学力の水準をかなりの程度下支えすることに「しんどい」層の学力をいかに下支えするか

成功している学校を「効果のある学校」と判（学力格差の問題），そして知識の習得だけで定したのであった。その数は，対象校全体のなく活用する力をいかに向上させるか（学力2 割程度にのぼった。さらに私たちは，翌

構造の問題） が，現在の教育現場の最大の争2007 年度，府教委のサポートのもとに，そ点となっているのである。

れらの中から学校規模や地域バランスを考慮したうえで 10 校 （小学校 5 校・中学校 5 校）

3

研究としての社会調査
ИЙ「効果のある学校」論の適用を選定し，「効果を生み出している要因」を探究するための質的調査を実施した。すなわ

筆者が学力研究に着手したのは 2001 年，

ち，各校に対して研究者 1 名と大学院生 1 名

まだ学力低下論争が華やかなりし頃のことで

計 2 名からなるチームを割り当て，1 校あたある。当時の同僚であった苅谷剛彦氏らと自りのべ 25〜30 回にわたるフィールドワーク

前の学力調査を実施した。その結果について（訪問調査）を行ったのである。最終的に，各は，苅谷・志水編（2004）に整理してある。

校で見出された知見をもちより作成したもの

この調査は，子どもたちの学力の「二こぶラが，図 1 に示した「スクールバスモデル」でクダ化」を指摘したものとして知られているある。

が，筆者自身が見出したのは，学力の低下やこの図は，「効果のある学校」という概念

学力格差の拡大の克服に成功している「がんを実践的な意味合いにおいて拡張した「力のばっている学校」の存在であった （志水，ある学校」（＝すべての子どもをエンパワーする

2003，2005）。以来筆者は，欧米で展開されて学校）をつくり出すために必要な 8 つの要因

きた「効果のある学校」論の枠組みを日本のを，「スクールバス」のメタファーを使って学校に適用する仕事を続けている。「効果の立体的・構造的に示そうとしたものである。

ある学校」論にはいくつかのバージョンがあ18 名にのぼる研究チームの 2 年間にわたる

るが，筆者らのグループが採用してきたのは，協働作業の成果として生み出されたのが，こ
社会と調査

No.2

7

図1

スクールバスモデルのモデルである。学力調査という量的手法と三に，研究成果をどう実践に生かしていくか

フィールドワークという質的手法の有機的なという研究者〈役割〉にかかわる問題である。

組み合わせがなければ，このモデルは決して第一の〈枠組み〉の問題。筆者らは，学力考案されることはなかったであろうと思われテストの点数を引き上げることを学校の「効る。

果」だと捉えた。目には見えない「学力」をさて，ここでは，この共同研究に関して 3

操作的に捉えるために「点数」という指標をつの論点を提示しておきたい。すなわち，第用いるのは，いわば社会調査の常道であり，一に，何を学校の「効果」と見るかという

私たちにとっては自明のことである。しかし〈枠組み〉にかかわる問題，第二に，学校のながら，この仕事を通じて痛感したのは，学取り組みと「効果」をどのように関連づける

校現場で奮闘努力している教師たちにとってかという〈解釈〉にかかわる問題，そして第は，それは必ずしも納得のいくものではない

8

社会と調査

No.2

ということであった。「本当の教育の成果は，は，強い相関があるのである。私たちのデー

テストの点数では測れない」「ペーパーテス

タについても，同様のことが言えた。大阪にトの結果だけで学校の善し悪しをうんぬんす

おいても，地域の社会経済的状況はテストのるのは間違っている」。そのような声を幾度

点数の出方に大きな影響を与えていたのであとなく聞かされた。

る。それだけではない。大阪では （おそらく研究者の枠組みの妥当性 （validity），ある

その他の自治体においても），「がんばっている

いは適切性（relevance）が問われているので学校」というのは，往々にして「しんどい」

ある。そのような時，筆者は次のように答え地域にある学校のことが多い。それらの学校るようにしてきた。「ごもっともです。点数では，がんばってはいるものの，なかなかそだけが教育ではありません。おそらく点数よれが成果には結びつかない。片や，安定したりも大切なものがあります。ただ，だからと地域に立地する学校では，大した取り組みを言って，点数がどうでもよいというわけではしなくても，子どもたちのテストの平均点はありません。現に子どもや保護者らは，そのかなり高かったりする。そこで，先に見たよ

点にこだわっています。先生方もそうでしょうな「逆説」的な事態が生じるのである。統う。テストの点数を引き上げることにこだわ

計用語を使うなら，「学校のがんばり」とって学校の成果を議論するのは，決して的外「学力」との見かけ上の逆相関は，明らかにれなことだとは思いません」。

「擬似相関」と言ってよいものなのである。

第二の〈解釈〉の問題。「効果のある学校」

第三の研究者〈役割〉の問題。これは，現論の視点からデータを分析し，結果を解釈す

在も筆者の頭を悩ませ続けている問題である。

るにつれてだんだんわかってきたのは，「学私たちの共同研究の成果物である「スクール校の取り組み」と「子どもたちの学力」とはバスモデル」は，学校現場からの受けが結構

決して直接的には結びつかないということでよい。すなわち，「わかりやすい」「参考になあった。研究に着手した時点で私たちが想定る」というポジティブな評価を受けることがしていたのは，「成果が上がっている学校」

多いのである。「よりよい学校を作るためのは「がんばっている学校」に違いないだろう

ガイドラインに」という実践的な意図をもっということであった。しかしながら，事実はて作成したものであるから，そうした評価はそうではなかった。各種のクロス分析をして当然うれしい。しかし，その次がある。「こみると，「がんばっている学校」ほど「成果のモデルを参考にして学校づくりに着手したが上がらない」といった結果が頻繁に見出さいので，協力してほしい。アドバイスをしてれたのである。

ほしい」。そのような引き合いが，実際かな

私たちは当初，そうした結果に戸惑った。
しかし，ほどなく事情がわかってきた。

りたくさん来る。
現場に役立つ」という意味での研究の実

欧米の教育社会学の常識であるが，学校の践性を高めたいと考えてきた私たちなので，パフォーマンスは，その学校が立地する地域

そのような要望に答えたいという気持ちは強の社会経済的背景の影響を非常に強く受ける。

いが，あまりにそちらに行き過ぎるとキリがすなわち，地域の失業率や生活保護率といっないというのが，今の率直な気持ちである。

た数値とその学校のテストの平均点との間に最近までの教育社会学は，「現実を理解する」
社会と調査

No.2

9

ことを旨としてきた。しかしながら，「実践」を取り出す」こと（【実態把握】の視点）。第二や「臨床」といったキーワードがクローズアに，「子どもたちの学習の進歩を捉え，指導ップされるにつれ，「現実に介入する」教育の改善に役立てる」こと（【教育評価】の視点）。

社会学のあり方が今日模索されようとしてい第三に，「教育成果の中心的なものである学る。筆者もそれを試みようとしているのであ力の状況を，市民に目に見える形で伝える」

るが，どこまで介入すればよいのか，そのさこと（【説明責任】の視点）。第四に，「テストじ加減がいまだつかめないでいる。

結果をめぐる競争によって全体の学力向上を図る」こと（【競争主義】の視点）。

4

施策としての社会調査
ИЙ全国学力テストをめぐって

筆者は，最初の【実態把握】の視点が最も大切で，3 番目の【説明責任】の視点がそれ次に見てみたいのは，子どもたちの学力のに次ぐ意義を有していると考えている。他方，

実態を把握するために，多額な国家予算をつ

2 番目の【教育評価】の視点を生かすためにぎこんで実施されている社会調査の事例であは全国悉皆調査より，地域や学校の特性に応る。2007 年から実施に移されている全国学

じた調査が設計されるべきであると思う。ま力・学習状況調査（以下，「全国学力テスト」）

た，4 番目の【競争主義】の視点は明らかにがそれである。初年度における予算は，何と適切ではなく，有害ですらあると考える（志77 億円にのぼったという。

水，2009）。

この調査では，通常の学力テストにプラス

さまざまな形で論争を引き起こしている全

して，生活習慣や学習環境に関する子どもた国学力テストであるが，ここでは，以下の 4

ちおよび学校に対するアンケート調査が付加

つの論点にふれておきたい。

されている。このスタイルは，PISA 調査等

第一は，「悉皆調査であるべきかどうか」に学んだものと言えよう。対象となるのは，という，〈調査対象〉の問題である。筆者は，全国の小学校 6 年生と中学校 3 年生。テスト

2007 年に実施された 1 回目の全国悉皆調査

は国語と算数・数学の 2 教科で，それぞれににはそれなりの意義はあったと思う。かつて

ついて，主として「知識」に関する「A 問1956 年から 66 年にかけて全国学力テストが題」と，主として「活用」に関する「B 問実施された経緯があるが，その間に悉皆調査題」の 2 種のテストが子どもたちに課される。

がなされたのは，61 年から 64 年にかけての2007 年度調査に参加した子どもたちの数は，中学校においてのみである。したがって，

小 6 が約 117 万人，中 3 が約 116 万人にのぼ2007 年の調査はじつに 43 年ぶりの全国悉皆った。問題と採点基準の作成は文部科学省が調査だったということになり，子どもたちの行い，調査問題の回収，調査結果の採点・集

学力実態の変化を追うのにこれほど貴重なデ計等は民間企業（小学校はベネッセ，中学校はータはないと言ってよいし，実際に学力の地

NTT データ）が請け負った。

域間格差の変貌ぶりを始めとして，いくつか

なぜ，このような全国調査が必要なのか。
その実施を正当化する論理としてあげられるの貴重な結果が見出されたところでもある（志水，2009，27 29 頁）。

のは，以下の 4 点である。第一に，「全国のしかしながら，翌 2008 年に実施された全学力水準・格差の実態を把握し，成果と課題

国学力テストの結果は，前年のものとほぼ同

10

社会と調査

No.2

じものであった。そうだとしたら，毎年ばく

国悉皆調査によって収集されたばく大な量の大な予算をかけて悉皆調査をやる意味がある

データは，いわば「宝の持ち腐れ」状態となのだろうか。筆者はまったくないと思う。全

っている。端的に，調査主体である文部科学

国の動向を把握するためであれば，悉皆調査

省には分析に必要なマンパワーと時間的余裕

は 10 年，多くとも 5 年に一度で十分であろが不足しているようである。データは，都道う。数十億にのぼる予算は，少人数指導を行

府県・市町村にフィードバックされ，各自治

うための人員確保といった，他の用途に割り体で主体的に分析を行い，改善のための対策

当てるべきである。

をとるべしというスタンスがとられている。

第二に，〈調査方法〉の問題がある。これ「丸投げ」とは言わないが，責任はそれぞれについては，さまざまな論点があるが，「学の自治体がとるべしと言わんばかりである。

力格差の問題に応える」という視点から，1

もちろん，自治体の中には精力的に分析を行つの問題提起をしておきたい。それは，家庭

い，着実な施策立案に結びつけているところの情報をどう収集するかという問題である。

も多いのであるが。

今回の全国学力テストの場合は，児童生徒用

本来であれば，文部科学省は，研究者や政アンケートで，子どもたちの家庭生活である

策担当者からなる分析チームを立ち上げ，系とか，学習習慣であるとかが尋ねられた。ま

統的かつ長期的な視点からのデータ分析を行た学校調査においては，個々の学校に関する，

うべきであろう。しかしながら，現状ではそ就学援助率などのバックグラウンド情報や，うした動きはない。その代わりとして，文部

学力向上の具体的な取り組みなどについての科学省が今年度（2008 年度）立ち上げたのは，情報が集められた。それにより，文部科学省研究者グループへの研究委託事業である。筆

がこれまで行ってこなかった類いの分析がな者は，そのうちの 1 つ，お茶の水女子大学のされるようになったことは，評価できる点で耳塚寛明教授を代表者とするグループに現在ある。

参加している。そのグループの使命は，「格しかし，それらの分析を通じて，子どもた差問題に対応した学力調査の設計」を開発す

ちの学力の状況を考えるうえで最も重要なのることにあり，2009 年には何らかの研究成は，おそらく家庭の教育的・文化的環境や子果を発表する予定である。

どもへの具体的な働きかけといった要因であ第四の論点として，「調査結果をどう公開

るということがわかってきた。プライバシー

するか」という〈結果の公表〉の問題を指摘の問題等クリアしなければならない課題は多しておきたい。2008 年秋には，この点をめいが，保護者の収入・職業・学歴といった基

ぐって，鳥取県や大阪府などいくつかの自治

礎的な社会学的変数を含めた保護者アンケー

体の動きが大々的にメディアに取り上げられトの実施の可能性が，今後探られるべきであた。とりわけ大阪では，多くの市町村教育委

ろう。学力格差の問題に抜本的に取り組むた

員会の反対があったものの，結局橋下知事が，めには，それは不可欠な視点である。

市町村別の平柊正答率の「一部開示」を行っ第三に，集められた豊かなデータを，誰が，た。「一部開示」と形容してはいるが，多く

どのように分析するかという〈結果の分析〉の市町村の数値の一覧表が新聞紙上等に掲載にかかわる問題がある。現状では，2 度の全され，大きな波紋を呼んだ。知事サイドは，
社会と調査

No.2

11

【競争主義】の視点に立って開示を推し進め

童生徒の低学力の実態を把握する調査）を除いて，たわけであるが，市町村サイドの抵抗には少この数十年，表舞台に現れてくることはなか

なからざるものがあった。自治体別平柊正答った。知的怠慢と言われても仕方のない状況

率の公表は過度の競争や序列化につながる，である。

という危惧がその背景にある。

今や日本は，「学力新時代」に突入した感

前節でふれた「効果のある学校」論的な観がある。「今こそ私たちの出番である」と，点からしても，単純な平柊点による順位つけ

筆者は強く感じている。社会調査の精神と技はのぞましくないものだと言える。というの術を有した私たちこそが，喚起力・洞察力をも，先にもふれたように，子どもたちの学力有する研究成果を発表し，学力をめぐる社会には「家庭の力」（地域の社会経済的状況と強く的議論を適切に導いていかなければならない。

関連する）と「学校の力」（学力向上の取り組み

学力問題を解く鍵は，誠実な学問的探究の先に代表される） との両者がかかわっているかに見出すことができるだろう。

らである。あたかも「教育の質」や「学校の優秀さ」を示すように見える平柊点の高さには，いつも「家庭の力」の高低が暗数として

文献 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
市川伸一，2002，『学力低下論争』筑摩書房（新書）。
苅谷剛彦・志水宏吉編，2004，『学力の社会学ИЙ調

隠されている。紙幅の関係で詳しく述べるこ

査が示す学力の変化と学習の課題』岩波書店。

とはできないが，欧米の研究では，その点を苅谷剛彦・志水宏吉・清水睦美・諸田裕子，2002，

考慮に入れた理論的工夫（「付加価値」方式などと呼ばれる）や方法論的洗練（「マルチレベル分析」が代表的である）がなされつつある。日

本でも，それらの積極的な受容がのぞまれる
ところである。

『調査報告「学力低下」の実態』岩波ブックレット
No.578，岩波書店。
鍋島祥郎，2003，『効果のある学校ИЙ学力不平等を乗り越える教育』部落解放・人権研究所。
志水宏吉，2003，『公立小学校の挑戦ИЙ「力のある学校」とはなにか』岩波ブックレット No.611，岩波書店。
И∂∂Й，2005，『学力を育てる』岩波書店（新書）。
И∂∂Й，2009，『全国学力テストИЙその功罪を問

5

ま と め

う』岩波ブックレット No.747，岩波書店。
山内乾史・原清治編，2006，『学力問題・ゆとり教育』
日本図書センター。

日本では，1950 年代から 60 年代にかけて
全国的な学力テストが実施された経緯があるが，それ以降 40 年以上の長きにわたって，同程度に大規模な全国調査は行われてこなかった。と同時に，「学力テスト」はもっぱら心理学者や教育学者の占有物として扱われ，社会学者の出る幕はほとんどなかった。欧米の教育社会学では，社会集団・社会階層と学力という主題は，メイン中のメインと言ってもよい研究テーマであり続けてきたが，日本の教育社会学においては，一部の例外（代表的なものは，関西地方で行われてきた同和地区児

12

社会と調査

No.2

日本では，1980 年代から多くの研究者が学校でフィールドワークを実施し成果を挙げあり方の双方に規定される。本稿ではこのことを念頭に検討を進めていく。

てきた。だが今日，学校へのアクセスは，かなりの困難が生じている。本稿では，その背

1

学校をフィールドとする調査への関心の高まり

景を探る中から，調査フィールドとしての学校はどのような特性を有しているのか，今日学校の内部を明らかにしようとする問題関そこにいかなる変化が生じつつあるかについ

心は，欧米では 1960 年代末から台頭し，日て考える。また，その変化に対応する中で，本もそれより約 10 年遅れて急速に高まった。

学校をフィールドとする調査は，臨床性が強学校をフィールドとする調査研究の 1 つのく求められるようになり，アクションリサー

流れは，学校の選抜機能を解明するために，チが強調されるようになった。その経緯と，学校内部の選抜過程に光を当てようとするも筆者自身の取り組みについても報告する。

のである。イギリスでは 1960 年代後半からはじめに次の 2 点を確認しておきたい。第70 年にかけて，Hargreaves（1967）や Lacey

一に学校とは，ある教育目標に基づいて編成（1970）らがこうした研究に着手した。また，されたフォーマルな組織である。ただし，い日本でもそれにヒントを得た研究が 80 年ご

くつかの点で他の組織とは異なる特性を有しろから開始された（耳塚，1980）。いわゆるイている。第二に，学校をフィールドとする研ンプットЖアウトプット研究に対してスルー究者には教育社会学を専攻する者が多いが，プットを解明せよと言われたのがこの流れの天野（1990）が言うように，教育社会学者は研究の合い言葉であった。

社会学と教育学の間にあって境界人性を有しまた M．ヤングの提唱した新しい教育社会ている。研究者によりそのいずれにより多く学の流れは，再生産や学校の社会的選抜機能のアイデンティティを感じるかは異なっておという教育社会学の基本問題に関心をもちな

り，職務上も教育学部で教員養成に携わってがらも，学校知や教師の判断枠に対する関心いる者がいる一方で，社会学系のポストに就を強めた。1971 年に刊行された教育社会学

いている研究者もいる。

の代表的リーディングスのタイトル，『知識調査のフィールドとしての学校のあり方やとコントロール』は，当時の研究関心のあり

そこへのアクセスは，学校組織の特性と，フ方を端的に示している。イントロダクションィールドワーカー自身のアイデンティティのでは，社会学者は学校で何が教えられるか自
社会と調査

No.2

13

体を批判的に分析し，知識の編成の問題と支

日本の学校では，大きく分けて次の 6 つの配の問題，つまり「知識とコントロール」が要因が，フィールドワーカーのアクセスを阻どのように関連しているかを明らかにしなけ

害していると思われる。

ればならないと唱えられた（Young edχ, 1971）。

第一に，よく言われるように日本の学校はまた，エスノメソドロジストも制度的場面

閉鎖的であり，部外者が入ることはそもそもの 1 つとして学校内部を丹念に観察した。代難しい。イギリスのコンプリへンシブ・スク

表的な Mehan（1979）の研究は教室におけるールで参与観察調査を実施した志水宏吉は，教師生徒間の会話の特徴的なパターン（教師

調査を依頼した学校がすべて氏の申し出を受の発問 IЁ生徒の応答 RЁ教師による評価 E） をけ入れたことに驚き，日本の学校の閉鎖性を指摘し，今や学校研究における基本仮説とな際立たせている。氏が同国で得た説明では，っている。

学校にはアカウンタビリティがあり，外部者からの見学依頼を断ることは基本的にはでき

2

・1

学校へのアクセスを阻害する要因

ないとのことであった。
第二に，最近の傾向として，個人情報保護

このように日本でもさまざまな問題関心に法が大きな足かせになっている。とくに神経基づいて学校をフィールドとする研究が増えを使うのはビデオ録画である。教室での観察てきた。それらの諸成果を見ると，多くの学や会話の採取にはビデオを使うことが多い。

校がフィールドワーカーを積極的に受け入れ

しかし，児童生徒を撮影することについて，てきたかのように映る。だが，成果として外個人情報保護を理由に学校側から断られるケ

部に発表されるプロジェクトの背後には，多ースがある。筆者が現在観察している幼稚園

くの挫折したプロジェクトがあり，またフィは，日ごろから研究熱心で，保護者に対し研ールドに入る前に頓挫した計画もある。学校究を目的としたビデオ撮影について了解を得は，フィールドワーカーを必ずしも歓迎してている。このため，筆者らがビデオを持ち込くれるわけではない。彼らが学校に入りこみ，もうとした時も比較的容易に承諾された。反

そこで調査を継続させるには相当の困難が伴対にある養護学校での活動を記録したビデオったのであり，しかも近年，その度合いはまは，個人情報保護の観点で部外者の閲覧は強すます強まっているように思われる。

く制限された。

この種の問題は，フィールドの成果を著し第三に教師の多忙化が年々深刻化する中で，た論文には書かれず，方法論の教科書でもあ教員にこれ以上の負担をかけたくないというまり触れられることがない。しかし，今後学理由で管理職から調査を断られることが多い。

校をフィールドとする調査がさらに発展する

ベネッセ教育研究開発センターが小中学校のうえでは，本誌のような社会調査関係者間の教員約 4000 名を対象に実施した第 4 回学習

情報交換の場を通じて，「論文では語られな

指導基本調査（2007 年 8 月〜9 月実施）によれいこと」を議論することも必要だと思われる。

ば，大半の教員が「教材準備の時間が十分に以下の検討は，もっぱら筆者自身の経験に頼とれない」「作成しなければならない事務書

る部分が大きいが，あえてそれをたたき台と類が多い」「休日出勤や残業が多い」と回答して報告したい。

した。このような中で学校では，「外部の仕

14

社会と調査

No.2

事」はできるだけ引き受けないようにセーブれば比較的すんなり受け入れられるケースもすることが多く，アンケート調査の依頼も拒ある。ある意味では学校へのアクセスの段階

否にあうことがある。フィールドワークで学

で，学校の組織的特性や，対象校の学校文化校に調査に入ることは教職員にはそれ以上にの一端をうかがい知ることができるとも言え負担感が大きいため，調査対象校の管理職やる。

教師となんらかのコネクションがないかぎり，第五の要因は教員異動の多さである。周知調査が許可されることは難しくなっている。

のことかもしれないが，近年は公立学校教員

第四に挙げられるのは，学校組織の構造上の異動のインターバルがたいへん短くなっての問題である。学校組織論では，学校は官僚いる。東京都では現任校において引き続き 3制の発達した他のフォーマル組織と比べて各年以上勤務する者は異動の対象者となる。ど部署間の連結が緩やかだと指摘されているの学校でも年度の変わり目に大量の異動が生（Weick, 1976）。企業や官公庁であれば上部のじるため，年度替わりの前に次年度の調査に決定に部下は従うものと期待される。だが，ついて管理職と話し合うことは難しく，また，学校では必ずしもそのように進まないことも調査継続中でも管理職が異動し，継続が難し多い。管理職が了承しても，各学年の主任やくなることもある。フィールドワークにおけ

担任教師からクレームが付いて調査が頓挫しるフィールドとは，もともとある場所 （土てしまうこともある。

地）への参入を意味したもので，ゲートキー

筆者は，多くの生徒が中学に上がると学校

パーとはその土地の有力者であることが多い。

不適応を生じさせる社会的要因を探るため，

そこに含意される安定性とは対照的に，日本数年前にある公立中学校に，次年度に入学すの公立学校はフィールドとしてははなはだ不る生徒を最初の数ヵ月間観察させてほしいと安定であり，継続的な調査はかなりの困難を願い出たことがある。当初，学校長は調査研伴う。

究の意義を理解し，部活動や学校行事の時間

第六の要因は，社会学的調査の本質に関わなどであれば学校に来て調査することはかまる問題である。そもそも社会学的な研究とは，わないと承諾した。しかし，その後担任団かエスノメソドロジーがそうであるように，人ら，入学早々に校内の活動を細かく観察され々が自明としている日常を異化し，それがいると教育活動に支障をきたすという理由で断かにして成立しているのか＝社会はいかにしられた。

て可能かを問うものである。また，機能的な

緩やかに連結された組織構造では，管理職だけではなく，関係するすべてのメンバーに観点から，その営為に隠された機能を暴こうとする志向性も強い。

調査のねらいや調査の方法について了解を得学校をフィールドとする場合も社会学的視

なければならない。フィールドワークの教科

点を携えてフィールドワーカーは入り込む。

書には，フィールドへのアクセスには，ゲー

そして，その結果得られた知見はしばしば教トキーパー（門番）に了承を得ることが重要

師の常識的思考を打ち破り，また彼らの行為だと書かれている。だが，学校には何人ものの隠れた帰結を暴き出す。しかし，この種の「門番」がいるように感じられる。ただし，知見について，学校側に報告した際にしばしこのことは学校差が大きく，管理職が承諾すば遭遇するのは，教師の当惑であり，「そん
社会と調査

No.2

15

な目でわれわれを見ていたのか」という批判

校現場の課題に沿った研究成果の発信が強くである。

求められている。教育学の領域では，そのこ

エスノメソドロジーにおける違背実験がそとが「臨床」をキーワードに求められているうであるように，自明な現実を崩された人々（酒井，2002，2004）。臨床とは，問題が生じては怒りだすことが多い。もちろんそのようないるその場において，その問題の解決にむけ

状況は他のフィールドでもしばしば生じていて取り組む姿勢をさす。研究者がその解決をることと思われる。だが，学校は何らかの教志向して学校現場に深く分け入り，問題の構育理念に支えられている分，それを揺さぶる

図や背景を丹念に明らかにしていくことが期

ような指摘は，「われわれが子どものために待されているのである。このように整理すると思って日々がんばってきたことを，あなたと，学校をフィールドとした調査は，一方で方はそのように批判するのか」という感情的大きな困難を生じさせながらも，他方ではあな非難を招きやすい。子細を述べることは出る志向性を有した研究は，強く期待されてい来ないが，ある学校を調査した際に，対象とることが分かる。

なった教師からの依頼で，実際にわれわれが学校をフィールドとする研究者はこのよう観察から見出したことを報告する機会をもっな事態に直面しており，積極的にせよ消極的た際に，われわれはそのようなリアクションにせよ「臨床」ということを謳わずには，調を受けたことがある。

査を実施することは困難な状況にある。しか先に述べたように，多くの学校で多忙化がし，社会学者はカウンセラーのように児童生深刻化しているが，それをかろうじて支えて徒をクライエントとして，彼らの治療に当たいるのが教師の教育理念であったり，子どもるという関係を取るものではない。それゆえ，への思いであったりする。それだけに，フィ

学校をフィールドとする研究者は，いかにしールドでの成果を著そうとすれば，こうしたてこうした現場の期待に添いつつも，社会学

教員のがんばりを否定するような記載はしに的なスタンスを維持して調査を進めるかといくいものである。

う課題に取り組まざるをえなくなっているのフィールドワークを書く際に，学校側の思である。

いを汲んで配慮を加えることを，志水は「筆この課題に関連して，秋葉と広川（2005）

を鈍らせる」という表現で説明している。

は，臨床的研究における当事者，研究者，読「エスノグラフィックな研究の再帰的性格を者の関係をタイプ 1〜3 の 3 タイプに分けて考えるとき，筆が鈍るのはけだし当然と言え整理している。カウンセラーのような関わり

るかもしれない」（志水，1998：21）と氏は述はタイプ 2 に挙げられている。

べているが，学校をフィールドとする研究は，

フィールドワークは，タイプ 1 とタイプ 3

そうした配慮を加えつつ著されることが多いとして挙げられている。タイプ 1 は，当事者と言えよう。

が抱えている問題の解決に貢献しようという志向性を強く持ち，現場に出向きエスノグラ

3臨床」研究への志向性

フィックな調査を進めるものである。これに対して，秋葉らが独自に提唱しているのがタ

学校へのアクセスが困難になる一方で，学
16

社会と調査

No.2

イプ 3 で，学校現場で得られた会話のトランスクリプトを，当事者，研究者，読者が再演

プ 1 に含めているが，従来のエスノグラフィする作業をコアに据えて，それぞれの観点かーとは異なり，フィールドで生じている問題らその現場での「アクチュアリティ」（当事の解決に，より積極的にあたろうとする点に者が，いま，この場面で何をどのように気にかけ特徴があり，近年期待が高まっている。

つつコミュニケーションしているのかという，リアクションリサーチとは，「社会的な課題

アリティのもつ当事者性）を追体験させるといや問題に応じて実施され，その成果がその状う手法を取るものである。彼らによれば，タ

況を改善するために利用されるような，社会

イプ 1，タイプ 2 がその場で生じている問題的に有益でかつ理論的にも意義がある研究のの解決になんらかの形で対応することを目指総称」だとされている（鹿毛，2002：160）。たすのに対して，タイプ 3 は当事者や読者にそだし，社会心理学者のレヴィン（1954）が提の場で何が生じているのかを客観視させるこ

唱した元々のアクションリサーチは，厳密なとを通じて問題への対応を再考させる効果を実験研究とフィールドとを連結しようとする

期待する。

社会工学的な研究方法で，「計画」「実行」

また，古賀（2008）は従来のフィールドワ
ークが研究者の観点でまとめてきたことを批「査定」をスパイラルで反復し実践を発展させていこうとするものであった。

判し，構築主義的エスノグラフィーの可能性

かりにこの延長線上でアクションリサーチを追求することを提唱している。構築主義的を捉えれば，フィールドワーカーは，さらにエスノグラフィーでは，組織内で立場や利害

新たな困難に直面せざるをえない。なぜならの異なる人々の声を聞き取り，その多声性を調査フィールドとして学校に入る場合，学校表象することが重要だと指摘される。そして，とは理解を試みる対象であり，そこにいる教「収集整理されたテクストの分析は，優位な員や生徒は重要なインフォーマントであって，一致する解釈へと向かうのではなく，可能な

いわばフィールドワーカーにとっての教師で解釈の構造へと向かっていき，二項対立的なある。これに対して，アクションリサーチャ

理解の図式そのものを表象し，さらには分析ーとして現場に入る場合は，対象者に評価的されたテクストを通して読者へと再演されるに関わることもありうる。フィールドワーカことになる」（古賀，2008：171）。氏は，フィーがアクションリサーチを行おうとすると，

ールドにいるさまざまな他者の声を尊重する

自分と相手との関係をどう構築しながら，実という姿勢で現場との接点をさぐろうとして践に関与していくのかという課題に直面するいる。

こととなる。
また，このことは，研究者としてのアイデ

4

アクションリサーチへの期待の高まりンティティという，冒頭で述べた問題にもつながっていく。社会学者として問題を異化し学校調査をめぐる現状へのもう 1 つの対応

整理する立場に立てば，学校はフィールドワ

は，学校が抱える問題に焦点を当て，その解ークの場として存在する。しかし，教育学者

決にあたることを含めて研究として取り組もというアイデンティティに立てば，むしろそうとするものであり，アクションリサーチとれが抱える諸課題の解決にあたり，教育実践呼ばれることが多い。秋葉らは，これをタイに対して方向性を示すことにウエイトがかか
社会と調査

No.2

17

る。教育学系の学部学科や教職課程を担当す

共通理解を深めていくというものであった。

る者は，そうした役割期待に応じざるをえな

異なる校種間の連携を図るうえでの「異文化い。したがって，その役割期待に応えつつ，理解」の橋渡し役として機能したわけである。

一方でフィールドワーカーとしての立ち位置

また，ある商業高校で実施した高校生の進を守っていかなければならなくなる。

路選択を支援するプロジェクトでは，生徒のこうした役割葛藤を内面に孕みつつ，その進路意識をライフストーリー論の観点から分中でアクションリサーチを遂行しようとする

析し彼らの理解を深めるとともに，学生ボラ

場合，選択しうるのは参加型アクションリサ

ンティアを組織し，その学校の教員と協働しーチの形態であろう。そこでは，研究者は研て，生徒の進路選択を支援する活動に従事し究プロセスをともにする共同研究者を意味すた（酒井編，2007）。そこでわれわれが重視しるものとなり，現場とは縦の関係ではなく，たのは，高校生がボランティアと場を共有す

むしろ参加者の一員であるとみなされる。鹿る中で，大学に関する情報を得て，進学に向毛（2002）は現場教師との対等な関係を強調

けて動機付けられることであった。進学者がする場合の研究者のスタンスをコ・アクショ

けっして多くはないその学校の中に，われわ

ンリサーチャーと呼んだ。すなわち共働する

れは，進学にむけて生徒が意識を高めていく

アクションリサーチャーである。

ために特別な場を設けたわけである。筆者はこれまで筆者自身はアクションリサーチとこの取り組みの中でも，フィールドワーカー

して 2 つのプロジェクトに取り組んできた。

として解釈的に行為者の世界を追体験しつつ，

1 つは，幼稚園と小学校の連携についてであ

彼らを取り巻く環境の調整に当たったのであり，もう 1 つは，高校生の進路選択支援活動

った。

に関する研究である。これらにおいて，コ・アクションリサーチャーとして筆者が果たし

5

いくつかの課題

た役割は，基本的には教師の指導観（保育間）
や生徒の進路意識を理解し，それを整理し概学校でアクションリサーチを進めるうえで念化し，改善策や支援の方策を検討するといしばしば指摘されるのは，教師自身がリサー

う，フィールドワーカーの延長線上にある作

チャーとして関与することである。2008 年

業を引き受けることであった。筆者はプロジ度から開設された教職大学院では，現職教員

ェクトを推進する教師や関係者とのやりとりを中核的リーダーに養成するために，フィーの中で，改善策や対応策を検討するとともに，

ルドワークやアクションリサーチを授業に取研究的にはその過程を整理して記述し，それり込むことが期待されており，今後「リサーを通して学校や教師，子どもの特徴についてチャーとしての教師」が増えていくものと予理解を深めることを課題としてきた。

想される。学校における質的調査が拡充する

幼小連携のプロジェクトでは，幼稚園教諭には，こうした新しいタイプのリサーチャーと小学校教諭とともに，連携を深めるためのの参入が期待される。また，彼らの養成に資

カリキュラム開発というプロジェクトに関与するカリキュラムについてもさらに検討が求した（酒井ほか，2004）。筆者が果たしうる役められる。

割は双方の言葉を相手方に翻訳し，お互いの
18

社会と調査

No.2

ただし，それと同時に必要なのは，アクションリサーチ以外の研究スタイルも十分に尊重されるという研究風土である。研究の実践

古賀正義，2008，「構築主義的なエスノグラフィーを実践する」北澤毅・古賀正義編『質的調査法を学ぶ
人のために』世界思想社，153 77。

への貢献が強く望まれているのだが，それとLacey, Cχ, 1970, Hightown Grammar: The School

ともに科学としての批判性をいかに担保する

as a Social System, Manchester : Manchester

かという課題を追求していくことが必要であ

レヴィン，Kχ, 1954，『社会的葛藤の解決ИЙグルーる。

University Press.
プダイナミックス論文集』末永俊郎訳，創元新社。

また，アクションリサーチへの傾斜が，フ（K.Lewin, Resolving Social Conflict, Harper ＆Row, 1948.）ィールドワークを通じて開発されてきた各種

Mehan, Hχ, 1979, Learning Lessons: Social Organ-の分析技法を軽視することになってはならな

ization in the Classroom, Cambridge, Mass.:

い。コーディング，カテゴリー生成などの基本的技法や，会話分析，ライフストーリー分
析などの分析手法をアクションリサーチとどうつなげていくのかも検討する必要がある。
フィールドとしての学校が抱える課題はすでに指摘したとおりであるが，やはり最大の課題は，学校の閉鎖性である。組織の閉鎖性
は学校教育の意義や課題を理解し，改善していくことを妨げてしまうことにもなる。
以上，さまざまな課題が今後対応されなくてはならないが，それらの取り組みを通じて，学校現場に対し意味のある調査研究がいっそう増えることを期待している。

Harvard University Press.
耳塚寛明，1980，「生徒文化の分化に関する研究」『教育社会学研究』35：111 22。
酒井朗，2002，「臨床教育学構想の批判的検討とエスノグラフィーの可能性ИЙ『新しい教育学の創造』と『問題への対処』をいかにして同時達成するか」『教育学研究』69 ⑶: 322 32。
И∂∂Й，2004,「教育臨床の社会学ИЙ特集にあたって」『教育社会学研究』74：5 20。
И∂∂Й編，2007，『進学支援の教育臨床社会学ИЙ
商業高校におけるアクションリサーチ』勁草書房。
И∂∂Й・藤江康彦・小高さほみ・金田裕子，2004，「幼小連携におけるカリキュラムの開発に関するア
クションリサーチ」お茶の水女子大学 21 世紀 COE
プログラム『誕生から死までの人間発達科学ИЙ家
庭・学校・地域における発達危機の診断と臨床支援」』，51 70。
志水宏吉，1998，「教育研究におけるエスノグラフィ
ーの可能性ИЙ『臨床の知』の生成に向けて」同編『教育のエスノグラフィーИЙ学校現場のいま』嵯

注 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
・1

日 本 心 理 学 会 第 69 回 大 会 公 開 シ ン ポ ジ ウ ム

峨野書院，1 28。
Weick, K.Eχ, 1976,

Educational Organizations as
Administrative Sci-

「教育のアカウンタビリティを問う」2005 年 9 月 11

Loosely Coupled Systems,

日（日）での志水宏吉氏の報告「教育社会学の立場

ence Quarterly, 21 ⑴: 1 19。

から」より。

Young, M.F.Dχ, edχ, 1971, Knowledge and control: New Directions for the Sociology of Educa-

文献tion, London: Collier Macmillan.

秋葉昌樹・広川義哲，2005，「演劇的問題表象のメソ
ドロジー序説ИЙリアリティとアクチュアリティの往還と教育研究における臨床性」『龍谷大学教育学会紀要』4：17 35。
天野郁夫，1990，「辺境性と境界人性」『教育社会学研究』47：89 94。
Hargreaves, D.Hχ, 1967, Social Relations in a Secondary School, Routledge ＆ Kegan Paul.
鹿毛雅治，2002，「フィールドに関わる『研究者／私』
ИЙ実践心理学の可能性」下山晴彦・子安増夫編『心理学の新しいかたちИЙ方法への意識』誠信書
房，132 72。

社会と調査

No.2

19

近年，面接調査に関しては，とくに大都市

象にして，高校生が日本社会や学校教育に対部における調査拒否と一時不在の増加によっしてどのような意識をもっているのか，またて回収率が低下していることが指摘されていそうした意識の形成に家族や学校がどのようるが（坂元，2001），回収率の低下は学校におな影響をおよぼしているのかを解明するため，ける自記式の配票調査についても生じている。

1986 年度，94 年度，99 年度，2003 年度，07

本稿では，1986 年度から 2007 年度まで仙年度の 5 回にわたって行われてきた（調査主

台圏で継続的に実施されてきた「教育と社会体は，東北大学教育文化研究会）。この調査の特・1に対する高校生の意識」調査（以下，「仙台高長の 1 つは，高校生とその父母を対象者とし，校生調査」と略す）における親欠票の分析を行親子・夫婦（父母）をペアとして関連づけとう。本調査は学校を通じた親子調査であるたともに，高校生と親の意識の趨勢的変化を分め，どのような親が調査に回答しないのかに析できるように設計されていることである。

ついて，学校側あるいは高校生側の情報を用

この調査の対象者は，層化三段抽出によっいることで，ある程度まで調べることができて抽出されてきた。すなわち，まず仙台圏のる。本調査の場合，高校生に比べて親，母親

高校を高校種別や別学・共学，私立・公立にに比べて父親の回収率が低い。欠票分析に限よって層化したうえで学校を抽出した。次にらず，あるグループの特徴を分析するために当該高校とも相談のうえ，対象クラス（原則は，当該グループの標本数は多い方が良い。

として 2 年生） を選び出した。最後に，そのそこで本稿では，欠票の多い （＝回収率の悪クラスの生徒と両親を調査対象者とし，依頼い）父親について特に詳しい分析を行う。そ状で趣旨等を説明して協力を得ている。調査

して親欠票の分析から，学校を通じた親子調方法は，原則として高校生は自記式集合調査，

査における親の回収率低下の原因と，それが両親は自記式配票調査である。すなわち，高引き起こすと考えられる偏りを検討し，そこ校生にはホームルームや授業等の時間を利用から見えてくる家族，教育，社会の変化につして担当の教員から調査票を配布し，その場いて考察する。

で記入してもらった。父親・母親については，・2

生徒を通じて，調査の依頼状，調査票（父親1

仙台高校生調査の概要

用 ， 母 親 用 の 2 種 類 ），調査票回収用の封筒（個人情報保護のため記入済み調査票を密封する）

仙台高校生調査は，仙台圏の高校を調査対
20

社会と調査

No.2

の 3 点を家庭に持ち帰ってもらい，記入して表1

仙台高校生調査の回収率
対象者

実施時期

計画標本数

1986 年度
1994 年度
1999 年度
2003 年度
2007 年度

1312
1711
1409
1280
1555

注)

高校生

父

親

母

親

有効回収票

回収率

有効回収票

回収率

有効回収票

回収率

1225
1542
1259
1113
1231

93.4％
90.1％
89.4％
87.0％
79.4％

984
1203
993
719
934

75.0％
70.3％
66.2％
56.2％
60.2％

1108
1351
1097
877
1157

84.5％
79.0％
77.9％
68.5％
74.6％

回収率の計算には高専の対象者が入っている。

もらった。記入済みの親調査票は，生徒をつべると，2007 年調査では高校生票 14 ポイン

うじて回収した。なお，同一の対象番号をつト，また父親票で 15 ポイント，母親票ではけたひと組の調査票（高校生票，父親票，母親

10 ポイントほどの回収率の低下がみられる

票）を高校生に渡すことによって，親子の対（ただし，注目すべきは最新の 2007 年調査では親応を確保した。この際，回答者の匿名性は確の回収率の低下傾向に歯止めがかかったことであ保されている。また調査に関する問い合わせる）。そして，この回収率の低下した層が特は，学校ではなく研究会にするよう連絡先も定の層に偏っているとしたならば，調査結果明記してあるが，父母からの問い合わせほとに何らかの偏りが生じている可能性も否定でんどない。高校によっては，父母宛に校長名きない。

で依頼状を入れてくれる場合もあり，調査環
境としてはかなり良好な状況にある。

ただし，仙台高校生調査では，親票が欠票となっている場合でも，高校生票は有効であ

調査終了後にはすべての調査協力者に礼状ることが多い。したがって，高校生の在籍すを配布するとともに，年度末には 10 ページ

る学校の情報や高校生の提供した親に関する程度の「調査結果の速報」を高校生をつうじ

情報を用いて，親票の欠票の背景を推測するて家庭に配布している。また，学校にはそのことができる。そこで，次節からは仙台高校

後「学校別集計」（すべての問について当該校と生調査のデータをもとに親子調査における欠対象校全体の比較をしたもの） を届け，校内の票を規定する要因について考察していきたい。

研修等での活用をお願いしている。さらに（内容は科研費報告書と同じもの）「最終報告書」

2

親子調査における非協力の原因

は，調査対象校だけでなく教育行政関係機
関・宮城県内の全高校に届けるとともに，宮仙台高校生調査の調査法の場合，高校生の城県高等学校社会科教育研究会の研修会で報非協力者については，対象者に協力する意思

告する機会もいただいている。

がなかったためと単純に解釈することがで
・3

このように本調査は，学校現場と密接かつきる。しかし両親の非協力については，家族

頻繁な交渉を長期にわたって続けており，そ構成の問題あるいは調査票が高校生経由で配の結果，高校生票・父母票とも高い回収率を布されることによって生じる問題など，複数維持することができた。しかし，近年の回収の原因が考えられる。親の欠票が生じる原因

率低下の流れは仙台高校生調査にも及んでいは，以下のように分類できるだろう。

る。表 1 に示したように，1986 年調査に比
社会と調査

No.2

21

⑴

親が不在のため欠票になる場合（構造的
欠票）

(1 1)

離死別により，親が不在のため生

表2

高校生の親不在率と欠票における
親不在率

調査年

じる欠票
(1 2)

長期出張，単身赴任，入院等により，親が一時的に不在のため生じる欠票⑵

親は不在ではないが欠票になる場合（非構造的欠票）(2 1)

高校生が親に調査票を渡していな

1986 年
1994 年
1999 年
2003 年
2007 年

高校生の親不在率（％)

親欠票における
親不在率（％)

父親

母親

父親

母親

5.5
5.2
5.2
6.6
8.0

1.2
1.6
0.9
1.8
1.2

20.8
15.0
12.8
12.8
15.7

10.1
6.8
3.2
5.1
3.6

子世帯の動向に関する統計が示す傾向とも一・6致している。

いために生じる欠票(2 2)

調査票は親に届いているが，親に次に，表 2 の右半分には，親欠票における親不在率を示した。これは親の欠票（非協協力の意思がないため生じる欠票・7力）全体に対して親不在が占める比率である。
残念ながら，データの制約からこれらの要因をすべて検討することはできない。とは言この数値が高いほど，親欠票が構造的な理由によって生じていることを意味する。

え，構造的欠票と非構造的欠票の基本的な部

親欠票に占める親不在率は基本的に低下傾分については，ある程度の分析が可能である。

向だが，父親が 2007 年調査でわずかに上昇している一方，母親は大きく変化していない。

3

親票の構造的欠票と非構造的欠票

このことは，2007 年調査における親回収率の回復と併せて考えると興味深い。

ぜ 親不在の影響

ぜ 高校種別との関係

仙台高校生調査では，高校生票で家族構成

次に，高校種別と親欠票の関係を分析しよを質問しているため，父親，母親のそれぞれう。ここでの高校種別は，海野・片瀬編について構造的欠票（親不在による欠票）がど（2008） に準じ，⑴ 進学校 （専門学校進学率との程度生じているかについて把握が可能であ

就職率の合計が 15％ 未満の普通科高校），⑵ 進る。ただし，質問文の関係から，親の離死別

路多様校 （専門学校進学率と就職率の合計が 15・4と一時不在を厳密に区別することはできない。
まず，親不在の高校生がどの程度いるか確認しよう。表 2 の左半分に，各調査時点の親％ 以上の普通科高校），⑶ 専門高校 （職業科高校），の 3 カテゴリーとした。

よく知られているように，高校種別と親の・5不在率を示したものである。

社会階層 （親職業，学歴） の間にはある程度

親不在率は，父親については近年になるほの関連が見られる。高校種別で比較すること

ど上昇傾向，母親についてはほぼ一定である。

によって，欠票に対する親の社会階層，ある

したがって，父親の回収率低下に関しては，

いはそこから派生する意識の影響を推測する

親の構造的不在の影響が無視できないことにことができるだろう。

なる。このような親不在率，特に父親の不在

図 1 は，高校種別ごとの父親票回収率（折率の増加は，離婚率や離婚に伴って生じる母れ線グラフ），および父親不在率 （棒グラフ）

22

社会と調査

No.2

注)

2003 年調査では，進路多様校の中に親票の回収率が極端に低い高校が 1 校存在したため，その高校を除外した値（折線）と，その高校を含めた値（×）を示した。

図1

父親票有効回収率（高校種別別)を示したものである。回収率について見ると，

2000 年代に入ってから，学校差がほとん1986 年調査では専門高校とそれ以外の高校

ど消失したということは，⑴ 90 年代までのの間に 10 ポイント以上の開きがあったが，専門高校に存在した非協力発生のメカニズム

近年になるにつれて高校種別による差が消失

が進路多様校や進学校の親にも波及した，⑵し，2003 年および 2007 年では，高校種別の進学校や進路多様校の親回収率の低下は，専

差はほとんど消失している（母親の回収率にも門高校とは全く別のメカニズムによって生じ同様の傾向が存在する）。

ている，のどちらかであろう。

ここから，1990 年代までの専門高校の親には，調査非協力を生み出すメカニズムが他

4

高校生データとの対応関係からみる
親欠票群の特徴の高校よりも強く働いていたか，あるいはこの層の親に特有の傾向が存在していた，と考

仙台高校生調査では，親の学歴や職業といえることができる。たとえば，長時間労働あった属性はすべて親票で質問される。この方るいは不規則な勤務時間のため，回答する時法だと，親の属性を高校生に質問する方法

間がなかったり高校生から調査票を受け取れ（たとえば，尾嶋編，2001） に比べ，より正確ない親が多かった（一般に，専門高校の父親にな情報を得ることができる。ただし，親票がは下層ホワイトやブルーカラー労働者が多い），

回収できないと情報は得られないため，親子子どもの教育にそれほど熱心ではないため間の関連の分析を行う場合，親欠票が生じた「教育と社会」と銘打った調査には協力しな

ケースは基本的に分析から除外される。

い親が多かった，等である。ただし，専門高

データ分析において，このような情報のロ

校の親不在率は他の高校に比べるとやや高い

スは望ましくない。しかし，この問題を逆にので，この点を差し引く必要がある。

利用することで，親欠票群の特徴を探ること
社会と調査

No.2

23

注)

構造的欠票」は親不在による欠票群，「非構造的欠票」は親不在以外の欠票群。

図2

高校生の 4 年制大学進学希望率に対する父親学歴と欠票の影響ができる。すなわち，親票が得られた高校生の関係を，高校種別ごとに示したものである。

と，そうでない高校生の意識や行動を比較す

分析の結果は，以下のようにまとめること・8ることで，親が欠票の高校生の特徴を分析し，その結果から，欠票群の親の特性を推測する，という方法である。

ができる。
進学校では，有効票群と欠票群の間に大きな差がない時点 （1994 年，2003 年，2007 年）

高校生の教育アスピレーションと親学歴のと，欠票群が比較的大きく落ち込んでいる時関係を例に，このことを検討しよう。分析に点 （1986 年，1999 年） があり，一貫していな

用いる変数の定義は以下の通りである。教育い。しかし，全体的には欠票群の方が有効票

アスピレーションは，4 年制大学進学希望の群よりもアスピレーションが低めになる。

比率である。父親学歴は，有効票については

進路多様校では，各カテゴリーの間に比較「高卒」（高卒以下）と「大卒」（短大以上）の 2

的大きな差がある。有効票群で見ると，父親カテゴリーとする。ここに父親欠票のカテゴが大卒の高校生は，父親が高卒の場合より教リーを 2 つ追加する。1 つは「構造的欠票」

育アスピレーションが高い。構造的欠票群の（父親不在による欠票），もう 1 つは「非構造的アスピレーションは，親が高卒の場合と同程欠票」（親不在以外の欠票）である。また，教度か，それよりも低い（2007 年のみ高卒群を上育アスピレーションは高校種別の影響を強く回る）。非構造的欠票群の高校生のアスピレ受けるので，それをコントロールした上で分ーションは，5 時点中 4 時点で父親高卒群に析を行う。高校種別は，前節で用いたものと近い値になる（1999 年は大卒群に近い）。
専門高校は 4 年生大学進学希望率が全般的同じである。
図 2 は，欠票群を含む父親学歴と高校生のに低いので明確な差が把握しにくいが，有効

教育アスピレーション（4 年制大学進学希望率）

票 群 内 の ア ス ピ レ ー シ ョ ン は ， 1999 年 と

24

社会と調査

No.2

・9

2003 年を除いて「父大卒＞父高卒」となっと推測される。このことは，3 節 2 項で触れている。一方，欠票群には一貫した傾向はみ

た高校種別による親の回収率の差異の問題とられない。

もリンクすると考えられる。

以上のように，父親欠票群の高校生の教育

以上の考察が正しいとすると，親の有効回アスピレーションの関係はあまり明確ではな

答のみを用いて分析した親子対応データの結いものの総じて低めであり，父親大卒の場合果には偏りが生じる可能性がある。たとえば，の教育アスピレーションを下回る場合が多い。

非構造的欠票群の親が教育に熱心でないのだ

ただし，構造的欠票群と非構造的欠票群では，とすれば，親学歴と高校生の学習意識や学習

その性質はやや異なると思われる。

行動の関係の分析を行った場合 （たとえば，

まず構造的欠票群だが，早期（15 歳時）の

片瀬，2005；神林，2007；海野・片瀬編，2008 な

父親不在は子どもの教育達成を低めることがど），親の影響が過小に推定される可能性が指摘されている （稲葉，2008；三輪，2005；三ある。したがって，仙台高校生調査のような

輪，2008）。父親不在の影響は，高校生が進学タイプの親子データを分析する場合は，親欠に伴う家計の経済的負担を考慮するといった票群の影響に十分注意する必要がある。

形で，教育アスピレーションの形成段階です
でに存在するのだろう。

5

む す び

一方，非構造的欠票群は調査時点や高校種別によって挙動が異なるので，一般的な傾向

学校調査において親欠票の生じる要因につを議論することは難しい。あえて解釈を施す

いては，以下のようにまとめることができる。

とすれば，各グループの差が比較的明瞭な進⑴ 親欠票は構造的要因と非構造的要因によ

路多様校については次のように考えることがって生じる，⑵ 構造的欠票，特に父親の構できるだろう。まず，父親高卒群の高校生よ

造的欠票は，離婚率の増大といった家族の変り，父親大卒群の高校生の方が教育アスピレ化によって，今後も増加すると予想される，ーションは高い。そして，非構造的欠票群の⑶ これに対して，非構造的欠票は，親の教

高校生の教育アスピレーションは，父親が高育への関心が低いことによって生じている可卒のグループに類似することが多い。したが能性がある，⑷ 構造的欠票・非構造的欠票って，非構造的欠票群の高校生は，父親高卒

とも，親子間の関連について分析をした場合，群の高校生に近い性質を有していると推測で結果に偏りをもたらす可能性がある。

きる。高校生の教育アスピレーションに対す

このうち構造的欠票の増加は，離婚率の増る親学歴の効果については，「学歴の高い親加という家族変動によるものであるから制御ほど学歴の重要性を高く評価するため教育熱不能である。これに対して，非構造的欠票群心であり，その結果として子どものアスピレ

が教育への関心の低さによって生じているのーションも高くなる」と考えるのが妥当だろだとすれば，教育に対する関心が高まれば，う。だとすれば，非構造的欠票群の父親は，回収率は上昇する可能性も考えられる。実際，⑴ 高卒の人が多い，⑵ (学歴とは関係なく）子

図 1 によれば，2003 年から 07 年にかけて仙どもの教育に対する意識の面で高卒に近い父

台高校生調査の回収率は少なくとも低下傾向

親が多い，のいずれか，あるいは両方であるに歯止めがかかった。この時期は，いわゆる
社会と調査

No.2

25

「学力低下論争」（市川，2002） が様々なメデとこそ，今日の社会調査に求められているこィアを通じて流通・消費された時期でもある。

とではないだろうか。

ここではその真偽には立ち入らないが，少な
くともこうしたメディア情報は，進路選択時期を迎えた高校生の親にとって，教育への関心を高める契機になったと想像できる。
もしそうであるとするならば，学校調査における回収率を高めるうえでは，仙台高校生調査が行ってきたように，調査結果を学校や

注 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
・1

なお，この調査データの分析結果については，（片瀬，2005；海野・片瀬編，2008）などを参照のこと。
・2

ただし，近年では学校も多忙になり，ホームル

ームや授業の時間で調査を行うことは難しくなっている。そのため，特に 2007 年調査では，高校生も実質的に配票調査になっている。

家庭にフィードバックし，調査対象者の教育・3 注 2 で述べたように，高校生票の回答は学校でに対する関心を喚起することで，回収率を回式で行われることが多くなっている。このことが高復させる途も拓かれてくる。山内らは，面接調査への非協力者に郵送調査を行い，非協力の集合式でなく（生徒が家庭に持ち帰っての）自記
校生票の回収率低下の一因と考えられる。
・4

家族構成の質問では，どういう場合に不在と判断するかの指示は特にないので，親が不在と回答さ者のなかに「調査に対して疑問や抵抗感を持れている場合，それが離死別によるものなのか，一ち，調査に協力しなかったものの，何らかの時不在によるものなのかはデータからは識別できな
い。また，親が不在の場合は「親代わりの方」の回

条件次第では有効になる可能性があった人」

答を許容しているので，親が不在の場合でも有効な（山内・米倉，2002：118）がいたことを指摘し，親票が存在するケースもある。表 2 以降の全ての分

こうした「世論調査における『浮動層』」に働きかける必要性を強調している。また中田（2004） によると，学校においても，基本的析では，「親不在となっているが親票が存在するケース」は分析から除外した。また，1986 年調査と1994 年調査の対象校には高専が含まれるが，全ての分析で高専は除外した。
・5に調査者を信頼し，調査の意義を認めているが，調査の方法・内容に関する適切な説明や事後報告（フィードバック）を欠いた場合，調査への疑問・不審・不満がもたれる，という。
ただし，社会調査結果をフィードバックするにしても，調査の社会的意義は「その調査結果が社会的な関心を呼んでいることを認識することで実感できる」から，そのためには信頼できるメディアを通じて結果が報道されることが望ましだろう（稲葉，2006：14）。佐藤（2008）も指摘するように，メディア（とくに高校生の親不在率＝高校生票における「親はいない」という回答の比率。
・6

たとえば，「人口動態統計」（厚生労働省），「全国母子世帯等調査」（厚生労働省）。高校生の回収率が低下していることを考慮すると，実際の親不在率はさらに高いと思われる。
・7

親欠票における親不在率＝高校生票の「親はいない」という回答数÷親欠票数。なお，親欠票数＝
計画標本数−親有効票数，である。
・8

なお，学校種別をコントロールした場合，それぞれの学校層における「親不在」の標本数はそれほど多くない（20 前後となる場合が多い）。したがって，このカテゴリーの進学希望率は参考程度に解釈する必要があるだろう。
・9

ただし，非構造的欠票群は親学歴と関係なく生じており，それゆえに高卒の親と大卒の親が混在す

低階層の情報弱者に愛好されるテレビ）が情報格る結果として父親高卒群と父親大卒群の中間的な位差のセーフティネットになり，「一億総博知置になる，という可能性も否定できない。

化」の潜在力をもつならば，こうしたメディアを通じて社会調査の結果とあわせて，その意義を伝え，ひいては調査の回収率や妥当性をあげるという再帰的なループを確立するこ
26

社会と調査

No.2

文献
市川伸一，2002，『学力低下論争』筑摩書房（新書）。
稲葉昭英，2006，「『社会調査の困難』を考える」『社会学年誌』47：3 17。
И∂∂Й，2008，「『父のいない』子どもたちの教育達

成ИЙ父早期不在者・早期死別者のライフコース」
中井美樹・杉野勇編『ライフコース・ライフスタイ
ルから見た社会階層』（2005 年 SSM 調査シリーズ
9）2005 年 SSM 調査研究会，1 19。
神林博史，2007，「高校生の学習時間とメディア接触
時間ИЙ仙台圏の高校生データを用いた分析」『東北学院大学教養学部論集』147，1 22。
片瀬一男，2005，『夢の行方ИЙ高校生の教育・職業
アスピレーションの変容』東北大学出版会。
三輪哲，2005，「父不在・無職層の帰結ИЙ将来の地位達成格差とその意味」尾嶋史章編『現代日本におけるジェンダーと社会階層に関する総合的研究』科学研究費補助金成果報告書，223 33。
И∂∂Й，2008，「教育達成にみられる出身階層の影
響」谷岡一郎・仁田道夫・岩井紀子編『日本人の意
識と行動ИЙ日本版総合的社会調査 JGSS による分
析』東京大学出版会，225 36。
中田敏夫，2004，「学校での調査の問題点ИЙ調査される側の論理」『日本語学』23 ⑻：146 54。
尾嶋史章編，2001，『現代高校生の計量社会学ИЙ進路・生活・世代』ミネルヴァ書房。
坂元慶行，2001，「『日本の国民性調査』ИЙ社会調査
研究のある最前線」『理論と方法』29：75 8。
佐藤卓己，2008，『テレビ的教養ИЙ一億総博知化への系譜』NTT 出版。
海野道郎・片瀬一男編，2008，『〈失われた時代〉の高校生の意識』有斐閣。
山内利香・米倉律，2002，「調査不能の現状と課題
ИЙ『あなたから見た世論調査②』から」『放送研究と調査』52 ⑻：110 21。

社会と調査

No.2

27

すると，本来であればそこに生じる固有の問

1

はじめに

題を整理しておく必要があるだろう。
そこで，本稿では，学校をフィールドとし

近年，教育界においてデータの重要性が高て行う調査の可能性と限界を考察することにまったことを実感する。たとえば，国や自治する。筆者自身はこれまで，おもに学校通し体のレベルでは，教育政策や制度の立案におによる質問紙調査を手がけてきた。その対象

いて正当性を示すデータが欠かせなくなっては，児童・生徒，その保護者，教員，学校管

いるし，実施している教育行政の評価も数値

理職などである。そのため今回は，こうした・1で示すことが求められる。学校現場では，学対象に対して学校通しの質問紙調査を実施す

校経営の方針を検討したり指導改善のプランる立場から，効果的な調査を実施するにはどを立てたりするうえで必要となる資料を入手うすればよいかという方法，実施の際にさまするために，児童・生徒の学力や学習状況がざまに生じる留意点などについて述べていき

頻繁に調査されるようになった。さらに，多たい。

くの学校では，学校評価に用いるための調査・22が行われている。

学校通しの調査の利点

しかし，こうした学校をフィールドにした調査について，理論や方法をまとめた研究は教育をテーマにした調査を行う場合，学校それほど多くない。1980 年代にいくつかのをフィールドにする利点は大きいと考えられ研究が発表されているが，その後は学校をフる。最初に，質問紙調査を学校通しで行うこィールドにすることの特殊性や課題が検討さとの利点を検討する。それらは，①調査実施

・3

れることは少なかった。調査そのものは一般上の利点，②データ分析上の利点，③データ

的な社会調査の手法を援用して行われるので，活用上の利点に大別できる。

それでも問題がなかったとも考えられる。とはいえ，実際に調査を行おうとする者（とくぜ 調査実施上の利点に初学者） にとっては，理論どおりにいかな

調査を実施するうえでのもっとも大きな利い部分について，葛藤を抱えながら試行錯誤

点は，コストパフォーマンスの良さにある。

をしてきたに違いない。これだけ学校をフィ

学校をフィールドにした集合調査は，比較的ールドとした調査が普及している現状を考慮

少ない資源で，多くのサンプルを集めること

28

社会と調査

No.2

ができる。同じ自記式の質問紙調査でも，留母親が多いと実感することがある。また，江置法や郵送法に比べると，はるかに小さい費

上（2007）が指摘するように，留置法は調査用と労力で調査が可能だ。手軽さゆえに陥り員の技量に負うところが大きい。このため，やすい「罠」については後述するが，児童・調査を実施する際の手続きにおいてバイアス

生徒やその保護者を対象とした調査の場合，が発生する可能性が高くなる。さらに，調査

1 校の協力が得られれば一度に 100 を超える員と対面することに抵抗感をもたない人が多サンプルを集められる。

くなるといった問題もあるだろう。

また，たとえば郵送法などでは，サンプル

もちろん学校通しによる調査においても，の抽出に使用する名簿が得にくくなったとい

無回答バイアスを絶無にすることはできない。

う環境変化もある。現在のところ住民基本台とはいえ，児童・生徒を対象とした調査では帳の閲覧は公益性の高い世論調査や学術調査

欠席者を除くほぼ全員の回収を見込める。まには認められているが，個人情報の取り扱い

た，保護者を対象とした調査でも，経験的にに関するルールは厳しくなることが予測されは 7 割程度の回収が可能だ。本当に困難な事る（長谷川，2008）。教員や学校管理職を対象情を抱えている保護者は脱落してしまうものにした調査でも，以前は教職員名簿を用いるの，回答者の偏りは是正される。教員調査のケースが多かったが，各地で目的外使用が問場合は，教育委員会や学校管理職の許諾を得

題になっており，安易な使用はできない。こてから行うケースと，抽出した学校に断りなれらの点を考慮すると，教育にかかわる質問

く送付するケースで異なるが，前者の場合は紙調査を行う場合，学校は必要なサンプルを高い回収率が期待できる。このように，デー

もっとも効率的に得ることができる場である

タ分析の際に無回答バイアスを低減できること言えるだろう。

とは，学校通しで調査を行う利点の一つであぜ データ分析上の利点
次に，学校をフィールドにして得たデータ
は，分析するうえでどのような特徴をもつのかを考えてみよう。学校通しの質問紙調査でる。
ぜ データ活用上の利点三つ目として，データ活用における利点を挙げておきたい。

は，相当数の学校の協力を得なければ，特定調査そのものはさまざまな目的によって行の学校を選定したことによるバイアスが生じわれるが，学校をフィールドにすることから，やすい。この点には十分な配慮が必要だ。し

事前に教員や学校管理職と打ち合わせをした

かし同時に，回収率が高いために，特定の属り，得られたデータを返却したりする作業が性をもつ者のみが協力することによって生じ生じる。そうした一連の作業自体が，学校にるバイアスを低減することができる。

対して実践的な意味をもつ。かりに調査が制

郵送法では，どんなに回収率を上げる努力

度や政策といったレベルの関心によって行わをしても 3〜5 割の協力が得られれば良いほれたとしても，学校は得た資料から自校の特うである。こうした状況では，回答者に偏り

徴把握や課題発見につなげ，学校経営や子どが生じやすい。たとえば，保護者を対象としもたちに対する指導の改善に役立てることがた調査では，仕事をもっていない教育熱心なできる。そうした実践への直接的な寄与は，
社会と調査

No.2

29

郵送法や留置法のように個別の対象者にアプとになる。実際に，学校通しの調査では，有ローチする手法では難しい。もともとの調査

意抽出で実践的な課題を検討するための調査

目的を問わず，データ活用において学校へのが多く行われている。この場合，事後的にで直接的な影響を与えることができるのは，学あっても仮説に沿った弁別（たとえば，特定の校通しの調査の大きな特徴と言えるだろう。

課題のある学校とない学校など） ができる対象であるかどうかが重要になる。

3

学校通しの調査の留意点

さらに盛山は，「すべての変数とすべての個体データを得ることはできない」としたう

これまで述べてきたように，質問紙調査をえで，データに含まれていない属性の個体は学校通しで行うことにはいくつかの利点があ

分析できないものの，属性による違いは無視る。しかし同時に，気をつけなければならなしてもかまわないとリーズナブルに想定でき

いことも多い。手軽さゆえに陥りやすい

れば，含まれていない属性にも妥当するだろ「罠」を回避する工夫が求められる。以下でうと想定できると指摘する。妥当と推察しう

は，留意点について考察する。

る根拠があれば，調査しなかった範囲にまでデータを汎用することが可能ということであぜ 調査実施上の留意点
1. サンプリングの問題

る。結果を安易に一般化することは控えなけ
調査実施上の留ればならないが，学校通しの調査ではサンプ

意点として最初に考えなければならないのは，

ルの代表性の確保に大きなコストがかかるだ

サンプリングについてである。学校をフィーけに重要な指摘である。その際の妥当性を判ルドとした調査で悩むのは，「どの学校に協断するためにも，どのような特性をもつサン

力をお願いするのが適切か」という問題だ。

プルかを強く意識して調査を行うことが必要

全国的な分布の実態や属性による分布の違いだろう。また，実際には，さまざまな制限かを調べる場合，サンプリング理論に基づいてら理想的なサンプリングを行えないことが多

一定の信頼性を確保しようと考えると，相当い。探求目的にとって最善のサンプルを集め・4数の学校に協力を依頼しなければならない。

る努力をしたうえで，予定どおりにいかなか

予算が潤沢で参加メンバーも多い大型プロジった部分を含めてその過程や結果を開示する

ェクトであればよいが，実際には投下できる姿勢が求められる。

資源は限られるケースがほとんどだろう。学2. 学校に負担の少ない設計

調査を行う

校通しの質問紙調査では，サンプルの代表性

ときに，なるべく学校に負担のない設計にすにこだわりすぎると実施が困難になる欠点がることも重要だ。近年，教員の業務量が増え，ある。

学校現場が多忙化しているという指摘がなさ
・5

それでは，代表性に欠けるから実施の意味れている。そのようななかで協力を得ることがないかといえば，必ずしもそうではないだから，学校をフィールドにした調査のノウハろう。盛山（2004）は，サンプルの選択につウや負担軽減の工夫が整理されてしかるべき

いて重要なのは，「代表性ではなく適切さだ」

だと思うが，初学者が参考になるものは残念と述べている。この前提に立てば，探求目的

ながら少ない。

にとって適切に関連する対象を選べばよいこ
30

社会と調査

No.2

負担を軽減する方法としては，大きく 2 つある。1 つは，協力する学校に実施の流れをやむをえず調査の過程で個人情報を入手し明快に示すことである。調査票の到着から，なければならない場合は，それをどのように調査の実施，回収までの流れが滞りなく行わ扱うかについて取得から廃棄までのフローをれるように設計し，学校管理職や担当教員の作成し，学校に明示する必要があるだろう。

理解を得ておく必要がある。もう 1 つは，調

この際に難しいのは，児童・生徒を対象とす

査実施そのものの負担を軽減する配慮である。

る調査の場合，保護者に許諾をとったり，個

児童・生徒調査の場合は，なるべく短い時間

人情報の扱いについて報告したりすべきかとで全員が完了できる分量とし，発達段階相応

いう問題である。原則は，そうした問題をクの表現レベルでなければならない。また，保リアして調査に臨むべきだといえる。ただし，

護者調査の場合は，趣旨やデータの扱いなど

保護者が調査協力を拒否したときに，その子に関する説明文書を添付し，問い合わせの電どもだけ調査から排除をするのが困難といっ話窓口を設置する。調査について，学校が直た課題も生じる。現在は学校が教育的な観点

接，保護者の質問に回答するのではなく，調から必要と判断したものは協力が得られるこ査の実施者が対応するかたちにしたい。とにとも多く，学校が調査を受けるメリットを大かく，負担軽減のための細かい配慮をしてはきくすることで，間接的に子どもたちに利益じめて調査が実現できる。

を還元するしかない。しかし，今後は個人情
学校通しによ報を取得しないで済む手法の開発と共有，子る質問紙調査では，個人情報を取得せずに実どもの個人情報の扱いに関する倫理規定の作施することが可能である。これは，利点の 1成などが必要となろう。

3. 個人情報保護への配慮つとして考えてよいかもしれない。調査は無4. 学校へのフィードバック

学校をフィ

記名を原則として，個人が特定できないかたールドにした調査では，学校が協力すること

ちで実施するのが望ましい。学力調査など個の意義を感じてもらえる調査内容でなければ人を特定しなければならないケースでも，個ならない。また，その結果返却も欠かせない

票を番号で管理するなど，実施者には個人が作業だと考える。当該校の数値を全体と比べ特定できないかたちで調査を行う方法を考えられるようなかたちでまとめたり，結果に対る。また，対象者に対する配慮として，糊づして専門の立場からコメントしたりするなど，けの封筒に入れて回収することをお勧めする。

教育実践に生かせるかたちでデータをフィー

これは，調査の中間段階で実施者以外の第三ドバックするようにしたい。たんにフィール

者の目に触れることがないという姿勢を示す

ドを借りるだけでなく，学校と相互に利益をためである。個人情報保護法では，大学等の得る関係を成立させることが，調査の前提と研究機関に所属する者が学術研究目的で個人なる。さらに，報告書などの社会的な発信の情報を扱う場合は，「個人情報取扱事業者のまとめも報告すべきである。協力した教員や義務」が免除されると規定されている。しか

管理職は，自分たちの協力の結果がどのようし，重要なのは，法的に問題があるかどうかに生かされるのかを知りたいと考えている。

ということではなく，調査対象者に個人情報

そうした義務を誠実に果たす姿勢が，調査のが守られているという安心感をもってもらう

実施者に求められる。

ことである。
社会と調査

No.2

31

い。どのような統計分析も，最も簡単な統計

ぜ データ分析上の留意点

量（度数分布や平均など）を基礎にしており，

1. サンプルの偏りに対する配慮

つづけて，

ここから多く情報を得ることができる（松原

分析する際の留意点について検討しよう。先編，1985）。また，調査そのものやデータの解に，サンプリングの問題について考察した際，釈には誤りや作為性がつきものである。そう

学校通しの質問紙調査では代表性にこだわりしたことを隠蔽しようとするのではなく，開すぎると実施が困難になる欠点があると述べ示するなかから誤りや作為を見つけようとすた。大きな予算がついた調査でもないかぎり，る姿勢が大切である。藤村（2007）は，調査

理想的なサンプリングを行えることは少ない。

の公表において「自分たちがしたことを，自また，一定数の無作為抽出をしたとしても，分に分かるように，また他者に分かるように依頼した学校のすべてに協力を得られるとも

物理的な形にすること」の重要性を指摘して限らない。こうしたことから，実施者は，協いるが，調査票と集計表の開示はその根幹を力を得た学校に偏りがある可能性をつねに意成すものといえよう。

識する必要がある。そのために，学校の外的特性（地域特性や学校の規模など）と内的特性4

仕組みとして考えておくべきこと（教員や教育実践上の特徴など）の両方を，何らかのかたちで把握できるようにしておきたい。

以上，学校通しの質問紙調査の利点と留意

それらの情報は，得られたデータがどの範囲点を述べてきた。最後に，学校をフィールドまで汎用可能なのかを類推する手がかりとなにした調査に関して，仕組みとして考えておる。

くべき課題を挙げたい。

くわえて，先行調査の結果も，そうした類

現在，学校では多くの調査が行われている。

推に有効だ。たとえば，全国学力・学習状況「学校に負担の少ない設計」の項でも触れた

調査 （文部科学省） のようにほぼ全数に対しが，こうした調査を含めた事務的な負担が大て実施された調査や信頼の置けるサンプリン

きく，教員が子どもと向き合う時間を奪ってグを行っている調査とまったく同じ質問を含いるという指摘がある。2007 年に答申されめておけば，数値の比較によって協力校の特た中央教育審議会の『今後の教員給与のあり性をつかむことができる。学校通しの調査で方について』では，教員や学校管理職の負担は，母体のなかで協力校 （および対象者） がを減らすために，「国・都道府県・市町村等

どのような位置にあるのかを認識したうえでが行う調査の縮減・統合を図る」ことが提言

データを分析することが重要であり，解釈をされている。このように，行政においては調より広い範囲に適用する場合の妥当性の吟味査を減らすことが意識されはじめているが，にも，こうした情報が必須となる。

研究目的の調査も自制的でなければならない。

調査票と集計そのために，調査を実施する側には，無駄

表 （全体集計や基礎的なクロス集計） の開示はな調査がなくなる仕組みを整える努力が求め

データ分析の後に行うべきことであるが，第られる。そのもっとも有効な手立ては，デー三者が調査の全体像をつかんだり解釈の適切

タアーカイブの充実だろう。欧米に比べると，さを判断したりするためにも，極力実行した

わが国では圧倒的にデータを共同利用すると

2. 調査票と集計表の開示

・6

32

社会と調査

No.2

いう発想が弱い（吉野，2002）。新しい調査にをもつ。

は，実施者の側に多大な労力と費用がかかる
うえ，対象者の負担も大きい。個票データを

5

おわりに

管理し，研究者の間で共有できる仕組みができれば，それらのコストの低減を図ることが物事を考えるにあたっては，まず状況を正できる。1 つの調査をいろいろな形で活用す

確にとらえる必要がある。状況把握に，数値ることは，調査に協力した学校にとっても，は有効なツールだ。同じ物差しで過去からの無駄な調査をせずに済んだ学校にとっても有変化や他との比較ができれば，問題の特徴を益といえる。

比較的容易にとらえることができる。解決しさらに，既存データの利用は，初学者の教なければならない課題について，当事者間で育・訓練にも役立つ。学校通しの調査では，問題を共有するのにも便利だし，目標設定も教育実践に直接寄与することが求められる。

しやすい。また，教育実践の成果を示すうえ

既存データを用いれば先行研究が行っているでも，数値を用いれば説得力が増す。上手に工夫を学んだり，新たな調査を行うときの比使いこなせれば，とても役立つ武器になるこ

較可能な項目を探索したりすることができるとは間違いない。以前から，教育界にはあまが，このような経験は調査レベルを向上させりに印象論的な議論が多く，その議論を実証

るうえで必要である。初学者に教育の機会を的に裏づけるきちんとしたデータが少ないと与え，総体として研究のレベルアップを図り，言われてきた。「子どもの目が輝いているか

教育実践に役立つデータを還元するИЙこうら優れた実践だ」と言われても，目の輝きのしたことは，調査に協力する学校に対する研程度はなかなか比べられないし，再現性もな究者の責務であると考える。公的な資金を用い。優れている点を数値で客観化できればいて行った調査であれば，なおさらだろう。

（それは相当難しいことではあるが），その実践研究の適切性や解釈の妥当性を検証するう

を共有のものにする道も見えてくる。この意

えでも，データの開示は有効である。先に，味で，実証的なデータをもとに物事を考えよ

調査そのものやデータの解釈には誤りや作為うとする姿勢そのものに，誤りはないように性がつきものであると述べた。大切なのは，思う。こうした状況を踏まえると，学校通しその検証可能性を閉ざさないことだ。研究のの質問紙調査で明らかにできることはまだた

枠組みが適切かということや，解釈に錯誤はくさんあるし，実践への活用という点でも大ないかということは，分析の過程や集計表・きな可能性を有していると考える。

クロス表などからもおおよそ推察できるが，

しかし，その行き過ぎも心配である。数値

個票データがあればより明確になる。また，

で測れるものは，全体のごく一部であるとい

盛山（2004）の指摘のとおり，筆者も社会調うことも認識しておきたい。また，計測可能

査では「代表性ではなく適切さ」が重要だとなものでも，調査にはさまざまな限界があり，考えるが，何が適切かということには基準の完璧に測れるものではない。そのようななかあいまいさが残る。とくに学校通しの調査でで，データを過信したり，過大に評価したりは，抽出した学校に偏りが生じることが多い。

すれば，別の問題が発生するように思えてな

そのために，データの開示がより重要な意味らない。少なくとも，フィールドとなる学校
社会と調査

No.2

33

には大きな負担をかけることになる。こうした限界をクリアするためにも，本稿で述べてのなかでデータアーカイブの意義として，①二次分
析によって多くの新しい研究が可能となること，②
多数の努力成果である個票データを有効活用によりきたような調査方法の共有，水準を維持する

調査を受ける方の負担を減らすこと，③わが国の統仕組みの整備，ルール・倫理の確立などが必計調査や社会調査の質の維持・向上に役立つことの要であると考える。関係諸学会や社会調査協

3 点 を 挙 げ て い る 。（ http : / / ssjda. iss. u tokyo.
ac.jp/about.html,2008.12.10）

会には，ぜひそのリード役を務めてもらいた文献

い。

江上渉，2007，「社会調査はどのように進めるか」森岡清志編『ガイドブック社会調査（第 2 版）』日本

注 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

藤村正之，2007，「公表の方法と報告書作成の要領」

集中的に行った中央教育審議会・義務教育特別部会

森岡清志編『ガイドブック社会調査（第 2 版）』日の第 1 回の討議は，次のような委員の意見で始まる。
「議論に入る前に，この審議会のスタンスを提案し

本評論社，293 321。
深谷昌志，1984 86，「講座・子ども調査入門」（32 回

たい。この部会では，人とお金を巡った議論が行わの連載）『モノグラフ小学生ナウ』Vol.4 1〜6 12。

れるはずだが，その際は，エビデンスベース（Evi-

長谷川公一，2008，「調査倫理と住民基本台帳閲覧問

dence base），すなわち精緻な数値データをもとに題」『社会と調査』1：23 28。

議論しないと国民や他省庁等を説得できないので，

松原治郎編，1985，『教育調査法』有斐閣。

可能な限りデータの提供をお願いしたい」。このよ

盛山和夫，2004，『社会調査法入門』有斐閣。

うに，近年では政策立案や他者への説明・説得にデ高島秀樹，1998（改訂 2 版 2004），『教育調査ИЙ教ータが必要だという認識が広まっている。

育の科学的認識をめざして』明星大学出版部。

文部科学省が実施した「学校評価及び情報提供

吉野諒三，2002，「データオーガニゼーションの重要の実施状況調査」によると，2006（平成 18）年度

性とあり方」林知己夫編『社会調査ハンドブック』

間に全公立学校（幼稚園から高等学校まで）におい

朝倉書店，553 565。

・2て学校評価のために外部アンケートを実施した比率
は，88.9％ である。
・3

松原治郎による編著（1985）は実践的な性格が強く，学校をフィールドにすることの特殊性や課題が詳述されている。また，深谷（1984 86）は 3 年間（計 32 回）にわたって，学校をフィールドにした調査レポート『モノグラフ小学生ナウ』のなかで，「講座・子ども調査入門」と題する連載を行っている。その後，「教育調査」「学校調査」等のタイトルがついた著作は，管見の範囲では高島（1998）のみである。
・4 たとえば，「平成 15 年度小・中学校教育課程実施状況調査」（国立教育政策研究所）では，小学校の 15％（3,554 校），中学校の 23％（2,584 校）が抽出されている。また，「国際数学・理科教育動向
調査 2003」（国立教育政策研究所）では，小学校・中学校をそれぞれ 150 校抽出することが，国際比較の条件になっている。
・5

平成 18 年度文部科学省委託調査研究報告書・

教育勤務実態調査（小・中学校）報告書」（国立大学法人東京大学，2007），「第 4 回学習指導基本調査報告書」（ベネッセ教育研究開発センター，2008）など。
・6 東京大学社会科学研究所の SSJDA（Social Science Japan Data Archive）も，そのホームページ

34

評論社，85 110。

たとえば，義務教育のあり方についての検討を

・1

社会と調査

No.2

全米学力調査（NAEP: The National Assess-

NAEP は，日本の「全国学力・学習状況

ment of Educational Progress）は，アメリカ教調査」（2007 年 4 月 24 日） が悉皆調査の形式

育省が教育テストサービス（ETS: Education-をとるのと異なり，サンプル調査の姿勢を徹

al Testing Service）にその実施を委託して行底している。被調査者である児童生徒を抽出っている。NAEP には，教育改革の効果やするとともに，メイン NAEP では，テスト

その調査時点において議論されている教育問冊子に使われる項目自体もその背後に存在し題に焦点を合わせ全国的な学力傾向を調査すていると想定しているテスト項目の母集団かることによって,その結果を行政担当者の教らのサンプルであるとみなしている。それは，育政策の立案に役立てることを目的とするメ

NAEP が 1969 年から始まった当初から，児イン NAEP（Main NAEP）調査と，学力の長

童生徒の個々の学力を測定することにその目期的変化を追跡することを目的とするトレン

的はなく，あくまでも国勢調査のように，アド NAEP （Trend NAEP: Long Term Trend

メリカの人口を構成するさまざまな集団におNAEP）調査がある。

ける学力の違いとその変遷を定期的に調べる

メイン NAEP では，英語読解，英語作文，ことに主眼をおいているという点にあるから

数学，理科，合衆国史，公民，地理などのである。社会調査としての NAEP の特徴と

小・中・高校のカリキュラムに網羅されていして，前に述べたマトリックス標本調査法

る教育科目がその調査対象となっている。近（matrix sampling method） という形式がある

年では，音楽や演劇などのパーフォーミング

が，それを可能としているのは項目応答理論

アーツもその対象に含まれるようになってい（IRT: item response theory） モデルの発展でる。メイン NAEP は，これらの科目から毎あり，また推算値法 （PV Technology: plausi-

年あるいは 1 年おきに 1〜3 教科程度を選ん

ble value technology） の大規模なプロジェクで実施される。調査対象学年は 4，8，12 学

トにおける利用である。ここではメイン年である。トレンド NAEP では，調査対象

NAEP に応用されているそれらの社会調査

は 9 歳（4 学年），13 歳（8 学年），17 歳（12 学

技法について順次紹介していく。

年）と年齢で層別されている。長期にわたっての学力変化の測定が目的のため，英語読解，

1

項目応答理論モデル（Item Response Theory Model)

英語作文，数学，理科の 4 教科について同じ問題を用い繰り返し 4 年周期で実施される。

IRT モデルは，テストに含まれる各項目

社会と調査

No.2

35

図1

項目特性曲線：4 例の項目に対する正答（誤答）確率とそれに解答する

表1

項目特性パラメータ
困難度 b 識別度 a 当て推量 cのに必要と考えられる受験者の特性もしくは能 力 と の 関 係 を 数 理 モ デ ル （ mathematicalmodel） で表現したものである。受験者の特性や能力は直接観測することができない。そ
れゆえ，それらを潜在特性 （latent trait） と4 例の項目特性パラメータ値

項目 1
項目 2
項目 3
項目 4

−0.5
1.5
1.0
0.8

1.0
1.0
1.8
1.8

0.0
0.0
0.0
0.2

よび，通常 ㎗ で表す。Birnbaum （1968） はが含む項目パラメータの数で分類される。2

次のロジスティック分布関数をとる IRT モ

PL モデルはパラメータ aj と bj を含み，最デルを提案した。現在この IRT モデルが最も単純な 1PL モデルは bj のみを含む。1PLもよく用いられている：

モデルはまた Rasch モデルとも呼ばれる。
潜在特性 ㎗ を独立変数として，式⑴の確exp[aj(㎗−bj]
Pj(㎗)＝cj＋(1−cj)
exp[aj(㎗−bj]⑴

率関数をグラフで表したものを項目特性曲線（item characteristic curve, ICC） と呼ぶ。図 1式⑴において，Pj (㎗)は潜在能力水準 ㎗ でラに 4 つの項目の ICC を例としてプロットしンダムに選ばれた受験者が項目 j に正答するた。それらの項目特性パラメータの値は表 1確率であり，このモデルは項目 j を特徴づけに示した。

る 3 つ項目特性 （item characteristics） パラメ

項目困難度 b は ㎗ 尺度上の ICC の位置をータ aj ，bj ，cj を含んでいるので，3 パラメ表す。㎗ 値が高くなるほど，その受験者の学ータロジスティック（3PL, three parameter lo-

力が高いとすると，項目 2 に正解するために

gistic） IRT モデルとよばれる。パラメータは，項目 1 に比べてより高い学力が必要であbj は項目の困難度 （item difficulty） の指標でるといえる。したがって項目 2 は項目 1 よりあり，パラメータ aj は項目識別力（item dis-

難しい。学力が増せば，テスト項目の正解確

crimination power），cj は当て推量（guessing）

率が増えていくから，項目識別度の閾値は正パラメータとよばれる。IRT モデルはそれ値（a＞0）でありうる。パラメータ a は，単

36

社会と調査

No.2

調増加関数 ICC の傾斜の度合であり，㎗＝bj

はなく，ひとりの被験者i がひとつのテストの点における確率曲線 Pj(㎗)の傾きの指標で項目 j に対する反応をモデル化したものであある。項目識別度 a＝1.8 をもつ項目 3 と aる。それゆえに，各被験者が答える項目が違＝1.0 の項目 2 を比べると，識別度が高けれってくるかも知れないコンピュータ版テスト

ば高いほど，同じ隔たりをもった 2 人の能力（ computer-based testing, CBT ） の 実 現 に は値の間の違いが，その正解確率の違いに敏感

IRT 理論を欠くことができなかった。またに反映する。言い換えれば，受験者の能力学

後に述べるマトリックス標本調査法（Matrix

力の違いをよりよく識別する。当て推量

Sampling Method） の実施は，この IRT の応（guessing）パラメータ c は，被験者が多肢選用なしでは困難である。

択型の問題において推量して答えたその解答

NAEP では一般化型部分採点モデル（GPC

が偶然正解である確率を表す（c㎠0.5）。図 1

model: generalized partial credit model）というの項目 4 の ICC にみられるように，このパ

多 値 項 目 応 答 （ polytomous item response ）

ラメータは ICC の下方漸近線であり，正解

IRT モデルも，テスト項目の分析に用いて確率における修正項である。この修正は，㎗

いる。このモデルでは，学力水準 ㎗ においが低い被験者により有効である。

てランダムに選ばれた被験者がテスト項目 j

IRT モデルのパラメータは特定の集団にで 0 から K までの順序尺度 （ ordinal scale ）依存しない項目統計量であり，またこのモデのうちの k を選ぶ（あるいは k 番目のカテゴリ

ルを応用すると，テスト全体の難易度に依存ーをもってその項目の解答が評価される）確率がしないで被験者の能力や学力を記述することができる利点がある。さまざまな集団，たとえば年齢別，性別，人種別，測定年度別など

[

k

]

exp ∑ aj(㎗−bjk)

v＝1
Pjk(㎗)＝
Kc
1＋ ∑ exp ∑ aj(㎗−bjk)c＝1の集団ごとの結果を比較しやすいように，共

[

v＝1

]

⑵

通の尺度 （scale） を IRT は用意することがで与えられると仮定する。図 2 は，3 値反応

でき，また少ない項目数でも十分に正確にその ICC の一例である。多値応答の場合は，の集団の学力 （proficiency） を推定できる方パラメータ bjk は項目ごとの反応カテゴリー

法を提供できる。また学力を総得点で表す場の難易度を表すことになる。横軸に表された

合，その閾値は限定されるが，学力パラメー

学力は，右にいくほど高くなる。さらに段階

タ ㎗ がとりうる閾値は −∞＜㎗＜∞ である。

反応のカテゴリーが高くなるにつれて，よりしたがって，テストを等化 （equating） など

優れた反応と判断されている。学力が高い被をすることによって，あらゆる困難度をもつ
項目群を同一 ㎗ 尺度上に理論上布置するこ

図2

一般化型部分採点モデル(generalized partial credit model)の ICCとができる。また同一尺度で表された項目パ
ラメータを基に被験者の学力を算出すれば，同じテスト項目を回答しなくとも被験者の学力を比較することが可能となる。これらはIRT モデル応用の大きな利点である。
IRT モデルは古典的テスト理論のような，テスト全体と被験者集団を対象とした理論で

社会と調査

No.2

37

験者の項目応答ほど，高いカテゴリーに区分けされる。学力が低い場合，1 番目のカテゴ
リー反応が出現する確率は，ほかのカテゴリ
ーに比べ高い。そしてグラフでは学力が右に増加するに従って，つまり学力が増すに従い，
1 番目のカテゴリーの反応の確率が低くなり，
2 番目のカテゴリーの反応確率が高くなる。
そして横軸のある一定の箇所で，1 番目の反表2

釣合型不完備ブロック計画の例(1990 年数学 NAEP)

調査冊子の
バージョン

配列 1 のブロック

配列 2 のブロック

配列 3 の
ブロック

1
2
3
4
5
6
7

A
B
C
D
E
F
G

B
C
D
E
F
G
A

D
E
F
G
A
B
C

応カテゴリーと 2 番目のカテゴリーに反応する，あるいはそのカテゴリーに評価される確科目ごとの問題設計に従ってテストを作成す率（odds）が五分五分だというわけである。

るとなると，問題冊子に含まれなければならさらに学力が高い被験者になると，3 番目のない項目数は相当なものになる。それだけのカテゴリーに反応する確率が最初の 2 つのカ

大規模な学力調査は，各被調査者には負担でテゴリーへの反応に比べて増加している。

あるし，そのほかさまざまな困難が伴う。釣

NAEP では，多肢選択式の項目には 3 パ

合 型 不 完 備 ブ ロ ッ ク 計 画 （ BIB design : bal-

ラメータロジスティックモデルが応用され，

anced incomplete block design ） に 従 っ て そ れ

簡便型記述式項目の二値応答には 2 パラメー

らの問題を複数の調査冊子にわける方法を

タロジスティックモデルが使われている。作

NAEP はとっている。

業型や拡張型記述式項目に対する反応は段階

NAEP 測定時に児童生徒に配布される複評価されるが，その際 GPC モデルが分析に数バージョンの学力調査冊子は，複数の項目用いられる。項目応答理論（項目反応理論あるセット （ブロック） から構成される。ブロッ

いは項目特性理論とも呼ばれる） の詳しい説明

ク間では共通項目は設けない。BIB デザイン

は池田（1994），芝（1991），豊田（2002）を参では，調査冊子間に「共通ブロック」を配置

照してほしい。

することによって，全体としての連結を保つ。

2

マトリックス標本調査法（Matrix
Sampling Method)

どの冊子に含まれている項目も共通 IRT 尺
度上においてモデルパラメータを推定できるために，この連結の確保は重大な条件となっ被験者とテスト項目のどちらも標本抽出のている。表 2 には釣合型不完備ブロック計画

原理に基づき選ぶデザインをマトリックス標の一例として 1990 年に使われたブロックデ本抽出法と呼んでいる。このマトリックス標

ザインをあげた。

本抽出法を採用することによって，被調査者

この数学調査のデザインでは，A から Gである児童生徒が調査にさかねばならない時までの 7 つの項目ブロックを用い，その組み間を最小限に抑えながら，同時に広範囲な学合わせ配列によって 7 種類の調査冊子が編集力を測ることが可能となっている。

されている。たとえば調査冊子 1 と 2 ではブぜ 調査冊子作成の工夫：釣合型不完備ブ
ロック計画

ロック B が共通であり，調査冊子 2 と 3 ではブロック C が共通となっている。このよ
うにしてどのバージョンもどれかのバージョ

NAEP 学力調査のために作成された教科

38

社会と調査

No.2

ンに連結しており，項目全体の母数が共通尺度で表現されるようにデザインされている。

れら部分集団 （枠 frame） を層 （strata） とい

ブロックデザインの詳細は各教科科目によっう。これら層それぞれから独立に，必要な個て異なり，また新しい調査のたびに検討が加数の標本を無作為に抽出する。この層化抽出えられる。また表 2 でも明らかなようにブロ法を使っている例としてアメリカの政治世論

ックの小冊子の挿入順序がバージョンごとに調査が良く知られている。政治世論調査はア異なる。このように問題項目の小冊子におけメリカ合衆国の市民の多様性を反映するようる出題順序をばらつかせることにより，不回な調査結果を得るため，人種や宗教などさま

答率の不均等を是正できる。さらにこれらのざまな少数グループを含むようサンプルが抽7 種類の調査冊子を順に配布する （スパイラ

出される必要がある。そのため人種別に層をル）ことによって，特定の位置で受験する児形成したりして，それらの各層から必要な標

童生徒間のテスト時に不正や，座席の位置に本数を無作為に抽出する。こうすることによよる試験環境の条件などをコントロールするって，標本全体から単純無作為抽出するより，こともできる。

少数人種あるいは少数母集団からの標本を確

児童生徒に配布する調査冊子には教科科目

実に得ることができる。より民意を反映してのテスト項目とともに，児童生徒の各個人にいる世論調査が実施されるというわけである。

ついての人種・民族，性別，家庭で使われてまた各層を測定値においてできるだけ等質にいる主な言語，保護者の最終学歴などの人口することによって，小さな標本で精度の高い

統計学的背景情報やその教科科目についての母数を推定することもできる。

興味や勉学態度，家庭で読まれている活字媒

NAEP では層化抽出法とともに多段階抽体や TV あるいは宿題に費やす時間など学出法を用いて大きな枠から徐々に抽出枠を絞

校内外での学習経験や学習環境についての質

り込んでいく。まずメイン及びトレンド

問項目が添付されている。被調査者への質問

NAEP では米国全土を北東地区，南東地区，

紙ともに公立か非公立かといった学校種，学中央地区，西部の 4 つの地域にほぼ同数の人

校の位置する地域，学校のレベルや教育方針，

口が含まれるように分け，各地区をさらに都

さらには教師の学歴や教授資格など，校長や市部と非都市部の 2 つに分ける。このように教師に回答対象となる質問紙も作成されていわけられた 8 つの集団を「ユニバース」とよる。これら被調査者，校長，教師への質問は，ぶ。これらのユニバースから第 1 次抽出単位

NAEP の調査結果の実際の教育政策にもたがサンプルされる。ある地区では黒人やヒスらす貢献度に大きく作用する。質問紙調査のパニック系の少数民族に属する生徒の在学の質問作成には問題作成に劣らず深い配慮がな

割合や各家庭の収入や学歴などの変数をもとされている。

にそれら抽出単位が決定される。このように，

ぜ 被調査者抽出の工夫：多段階抽出法と層化抽出法

教育政策上重要な集団がその母集団における規模が小さいからといって標本にもれてしま
わないように，NAEP 調査の目的にかなっ

メイン NAEP 調査では被調査者抽出に層た標本が最終的に抽出されるように層化抽出

化抽出法 （stratified sampling method） を用い法を用いているのは政治世論調査と同様の考ている。この抽出法において，あらかじめ母

えからである。たとえば 1996 年度のメイン

集団をいくつかの部分集団に分けておく。こ

調査では 94 の，トレンド調査では 52 の第 1

社会と調査

No.2

39

次抽出単位が抽出されている。
次のサンプリング段階ではこれら第 1 次に力についても信頼性の高い情報が得られるのである。

抽出された集団から第 2 次抽出単位としての学校が選出される。各第 1 次抽出単位内に存

3

推算値法（Plausible Value Technology)

在する公立と非公立別の学校のリストを作成する。このリストをもとに，非公立学校や少NAEP の目的は，児童生徒の個人的学力

数人種が多く在籍する学校を，母集団におけ値を推定し比較することではない。その目的

る実際の割合よりも多く抽出されるよう調節

は全米児童生徒全体，あるいは属性集団の学しながら，NAEP 調査を依頼する学校を抽

力分布を推定することであり，またその集団出する（過剰抽出）。このように選んだ学校の

学力値の経年変化を測定することである。こすべてから NAEP 調査の承諾が得られるわのため NAEP では Rubin（1987）に提唱されけではない。これまでの記録では，20％ ほ

た 推 算 値 法 （ PV technology : plausible value

どの学校が何らかの理由で不参加であったと

technology） を用いてグループスコアを求め

い う 。 各 年 の NAEP 調 査 の 実 態 は NAEPている。

テ ク ニ カ ル レ ポ ー ト （ e. g. The NAEP 1996
Technical Report）に詳しい。

IRT による従来の能力値推定方法は，例
えば個々の受験者に 60 項目かそれ以上の十最終の抽出単位である児童生徒は各学校で分な項目数を与えて，最尤推定法などを用い作成された在籍簿から，小数人種や NAEPて受験者の能力値 ㎗ を推定することであっ調査の目的に必要な少数集団に属する児童生た。この場合 ㎗ の推定誤差 （uncertainty） は徒が抽出にもれてしまわないよう集団ごとに異なる抽出確率を与えた上で無作為抽出をお無視できるほどの大きさなので，受験者の能━力推定値 ㎗ を真の能力値 ㎗ とみなして，母こなう（過剰抽出）。このような抽出過程の結集団や下位集団別の能力値分布を求めること果として，各学年における母集団の 0.2％ ほができる。しかし，NAEP のような大規模

どにあたる標本が抽出されるという。抽出単な学力調査では，限られたテスト時間内に，位の学校と同じく，NAEP では選ばれた児

広範囲な学習内容からテスト問題を出題する

童学生の NAEP 調査参加について強制はで必要があり，一人ひとりの受験者に実施されきない。プロジェクトでは学校や個人の調査

るテスト項目数は，非常に少ないものになる。

参加を確保するための努力を続けているが，したがって，個人の能力値推定のための従来

不参加となった学校および個人の代わりとしの IRT による能力推定方法を，大規模学力てボランティアとしての参加は測定結果の精調査における能力値推定に適応しようとする

度を損なうため一切認めていない。

と，次のような問題点が生じる。

NAEP における少数集団の学力について

第一に，個人の受験者の能力推定値に含まの情報の確保は過剰抽出によって行われるが，れる誤差は無視できない大きさとなり，この母集団と標本集団における属性集団の過剰抽

能力推定値を用いて推定される母集団の能力

出によって生じた割合の違いは，データ分析

値分布は，真の能力値分布を反映したものとの段階で「標本加重」によって修正される。

はならない可能性が大いにある。こうした問

このような標本抽出プロセスにおける工夫に

題 点 が 実 際 に 生 じ る こ と は ， 1984 年 のよって，集団全体ばかりでなく少数集団の学

NAEP 読解調査の初期の分析において実証

40

社会と調査

No.2

P(㌘r ￨㎗r )は受験者 r の真の能力値 ㎗r が与えされている。
第二に，受験者ごとに項目数や形式，内容られたときの，この受験者の項目応答ベクタの異なるテスト冊子が実施される場合，測定ー ㌘r から IRT を基に導き出される尤度確率

誤差分布が異なり，母集団の能力値分布を正関数であり，㌘r は受験者 r の潜在特性 ㎗r のしく推定することができなくなる。古典的テ

み依存し，背景変数

スト理論を用いた伝統的標準テストにおいてるという仮定のもとで同じ式⑶の P(㌘r ￨㎗r,

は，時間と集団を厳しくコントロールして平r,㍂,∑)に等しくなる。p(㎗r ￨ r,㍂,∑)は質r に対しては独立であ行検査を実施することによりこの問題を回避

問紙調査項目の応答である背景変数

することができるが，現在の NAEP のテス

ラメータ値 ㍂，∑ を条件として与えたとき

トデザインやデータ収集過程においてはこうの，多変量同時密度確率関数である。メイン

した方法はとられていない。

NAEP の分析では，p(㎗￨ ,㍂,∑)に対して正r とパ

受験者の負担を減らすために一人当たりの規分布が仮定される。∑ は分散共分散行列，問題数を少なくし，幅広い学習内容から出題㍂ は回帰係数をもつ線形モデルによる平均でをするため受験者ごとに異なるテスト冊子をあり，NAEP では背景変数の完全なベクト与えている BIB デザインにおいては，最尤

ルの数百回選択された主効果と 2 方向の交互推定法などを用いて受験者の能力値を点推定作用から得られる約 200 の主成分から算出さ（point estimate） する IRT の能力値推定方法

れる。組み込まれた主成分は条件変数（con-は，母集団の能力値分布を推定する方法としditional variables ） であり，回帰係数ては適切な方法ではない。

て表現される。次式⑷に表されるモデルは各こうした問題点を克服するために，NAEP
では，個人の能力値ではなく，母集団の能力

c とし

科目のデータに適合している。
㎗＝㍂′c＋㎢⑷

値分布を正確に推定する方法として，PV と㎢ は平均 0，分散共分散行列 ∑ を与えたとき，い う 方 法 が 考 案 さ れ た 。 PV 法 で は Rubin

多変量正規分布をする。各受験者に用いられ（1987） の複数代入 （multiple imputations） のた背景変数の主成分は，（標準化後の）全背景

方法が，潜在変数モデルに適応され，NAEP

変数の分散の 90％ を説明しているという。

データ分析の基礎となっている推算値が算出

主成分分析 （principal component analysis） をされる。ここで，㌘r を受験者 r の学力テスト

利用している理由は膨大な背景変数を直接回問題に対する解答ベクター， r をその受験

帰曲線に導入するとその係数が不安定になる者に該当する児童生徒，教員，校長へのアンためである。それを回避するために主成分分ケート調査項目に対する反応とおく。 r は

析と回帰分析とを併用した，この手法を主成

背景変数 （background variables） ともいわれ━る。受験者 r の PV tm は，事後確率分布か

分回帰分析 （principal component analysis） とらランダム抽出することにより求めることが尺度の効果 （effects） を含む行列であり，∑できる。事後確率分布 p(㎗r￨㌘r, r,㍂,∑)はベ

は尺度間の残差の分散共分散 （ matrix vari-イズの定理を用いて，

ance covariance of residuals）である。

p(㎗r￨㌘r, r,㍂,∑)∝P(㌘r￨㎗r, r,㍂,∑)

全米の児童生徒の能力値分布を推定する
NAEP の分析過程において，PV は通常の意

×p(㎗r￨ r,㍂,∑)＝P(㌘r￨㎗r)×p(㎗r￨ r,㍂,∑)よぶ。この分析において，㍂ は各行が 1 つの⑶

味での個人のテスト得点ではない。これまで

社会と調査

No.2

41

PV について繰り返し述べてきているように，

力測定 （assessment） は日本で行われている

個人の受験者の能力値推定にとって最適な点

学力調査のデータ分析が児童生徒の個々の総推定 （point estimate） の累積から得られた分

合得点をデータ分析の基礎ユニットとしてい布は，母集団の特徴を推定するもととしてはるのに対して，各調査者の得点の計算を経ず，不適切であり，また不安定な推定値しか得る

PV という集団分布の代表値を求めることかことができないという考え方は大変重要であら集団得点学力調査（group-score assessment）

ると思われる。PV 算出の具体的なアルゴリとよばれている。学力調査を一種の社会調査

ズムと用いられているコンピュータプログラとして捉えるなら，それら集団得点学力テス

ムについては斉田・村木（2005）に詳しい。
━
NAEP では 5 つの推算値 tm を式⑶の事後

トプロジェクトが採用しているマトリックス

確率分布から抽出し，それらを用いて代表値

囲な学力を短時間で調査できる点，とても効t とその分散を算出する。それからの計算

率よく，また被調査者をサンプルすることで手順を示す。

調査の目的が最も経済的に達成できると思わ━
1．M 個の PV tm(m＝1,2,…,M)を抽出し，標本調査法（Matrix Sampling Method）は広範れる。そしてそのデザインの基で行う学力調

ジャックナイフ （jackknife） の分散推定━を用いて， tm の標本分散を推定し Um

査では，IRT と PV はごく自然な分析手法なとする。

いままで述べてきた手法のどれも採用してい2．t の最終推定値を t とする。
M ━t ＝ ∑ tm/Mのである。悉皆調査である日本の学力検査はない。これら IRT ベースの学力テスト調査⑸

m＝1の技法の応用を日本の学力調査にも強く勧めたい。

3．推算値の標本分散の平均を求め，標本
文献 ≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡

誤差を推定する。

Birnbaum, A, 1968,

M

U ＝ ∑ Um/M

⑹

m＝1

━
4．tm の 不 偏 分 散 を 求 め ， 代 入 （ imputa-⑺

5．最終の t の分散は次式で示されるように 2 つの部分の合計である。
V＝U

tical Theories of Mental Test Scores, Reading,
池田央，1994，『現代テスト理論』朝倉書店。

m＝1＋(1＋M−1)Bty, F.M. Lord and M.R. Novick, Edsχ, StatisMA: Addison Wesley, 397 479.

tion）間の分散を推定する。
M━
B ＝ ∑ (tm−t )/(M−1)

Some Latent Trait Models

and Their Use in Inferring an Examinee's Abili-

Mazzeo, Jχ, S.Lazer and M.J.Zieky, 2006, Monitoring Educational Progress with Group-Score Assessments, R.Brennan, Edχ, Educational Measurement, 4th edχ, West Port, CT: American
Council on Education and Praeger, 681 99.

⑻

TIMSS（Trends in International Mathematics

Rubin, D.Bχ, 1987, Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys, New York: John Wiley ＆Sons.

and Science Study）や PISA（Programme for

斉田智里・村木英治，2005，「調査結果のスケーリン

International Student Assessment ） の よ う な

グと推算値」『全米学力調査（NAEP）の研究』全

IRT を基礎においてデザインされた大規模学力テストはこれまで述べてきた NAEP の調査データ分析手法を踏襲している（Mazzeo, Lazer and Zieky, 2006）。これらの学

42

社会と調査

No.2

米学力調査研究会，61 70。
芝祐順，1991，『項目反応理論』東京大学出版会。
豊田秀樹，2002，『項目反応理論[入門編]』朝倉書店。