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教育評価論(第 8 講)
フィードバックの効果(1)
文部科学省
国立教育政策研究所
文部科学省
国立教育政策研究所
総括研究官
やま
山
もり
森
こう
光
よう
陽
(教育心理学)
koyo@nier.go.jp
平成 27 年 11 月 25 日
この内容は個人的見解であり
国立教育政策研究所の公式見解ではありません
はじめに
本日の出席とスライド
本日の出席
https:
//questant.jp/q/151125
本日のスライド
http://www.slideshare.net/
koyoyamamori/eduass151125
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 2 / 16
フィードバックの効果に関する研究
フィードバックの効果に関する研究
FB,AfL研究の現状
FIGURE 1. Relative usage across time of the terms “formative assessment” and “assessment for learning.”
essary that the authors explicitly state that the intervention
was formative in nature.
Black and Wiliam’s (1998a) review of formative assess-
ment literature included studies that involved several dif-
ferent learning theories, such as those that investigated the
impacts of mastery learning approaches, curriculum-based
Participants must be from an academic K-12th grade set-
ting. While plenty of research on formative assessment has
been conducted at the postsecondary level (e.g., Cassady &
Gridley, 2005; Buchanan, 2000), studies were restricted to
primary and secondary grades for two reasons. First, it is rea-
sonable to conclude that there may be important differences教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 4 / 16
フィードバックの効果に関する研究
メタ分析
▶ 一つの研究だけで当該介入の効果があるとは言えない。
▶ 複数の研究を統合するメタ分析を行うと当該介入の効果を積
極的に議論できる。
▶ 複数の研究や追試の結果(物差しの幅が違う)を
▶ 効果量に変換(物差しの幅を揃える)し
▶ 各々の結果の重み付け(ケース数の多さなどを考慮)して統合
効果量を求める。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 5 / 16
フィードバックの効果に関する研究
メタ分析の方法
pooled σ σpooled =
√
(n1−1)s2
1+(n2−1)s2
2
n1+n2−2
効果量 d d = M1−M2
σpooled
効果量の分散 Vg = J2
× Vd
▶ Vd = n1+n2
n1n2
+ d2
2(n1+n2)
▶ J = 1 − 3
4(n1+n2−2)−1
相関を d に変換 d = 2r√
1−r2
効果量の分散 Vd = 4Vr
(1−r2)3
▶ Vr = (1−r2)2
n−1
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 6 / 16
フィードバックの効果に関する研究
メタ分析の結果の図示
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 7 / 16
フィードバックの効果に関する研究
フィードバックの効果のメタ分析
▶   Bangert-Drowns, et al. (1991)
▶ 40 研究,58 効果指標を統合
▶ フィードバックの種類による効果の大きさの違いを検討
▶   Graham, et al. (2015)
▶ 作文のフィードバックについて 39 効果指標を検討
▶ 誰がフィードバックを与えるかよる効果の大きさの違いを検討
▶   Hattie &Timperley (2007)
▶ メタ分析の結果をさらにメタ分析
▶ フィードバックに類するものの効果の大きさの違いを検討
▶   Kingston & Nash (2011)
▶ 42 効果指標を統合
▶ 学年及び教科によるフィードバックの効果の大きさの違いを検討
▶   Lyster & Saito (2010)
▶ 外国語学習における口頭フィードバック
▶ フィードバックの内容による効果の大きさの違いを検討
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 8 / 16
当面取り組む課題
当面取り組む課題
最終的な成果物
▶ 各々の班に割り振られた論文を読み,フィードバックの種類
等による効果の大きさの違いに関する記述をまとめる。
▶ 各々の班の成果物から,どのようなフィードバックを与える
ことが学力に寄与すると考えられるかを議論し,まとめる。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 10 / 16
当面取り組む課題
進め方
小グループ(各論文 2 班ずつ)で
▶ 担当する論文は教職ログブックにある。
▶ 小グループで,来週の講義を使いその後(12 月 7 日)までに,フィード
バックの種類等による効果の大きさの違いに関する記述をまとめる。
▶ 本文やアブストラクトから要点を抽出する。
▶ 成果物は教職ログブックに各自が提出する。
各論文グループ(同じ論文を担当した 2 班合同)で
▶ 小グループの成果を持ち寄り,アサインされた論文について,フィード
バックの種類等による効果の大きさの違いに関する記述をまとめ,要点を
指摘する。
▶ A4 判用紙 3 枚程度 (スライド 2 枚) にまとめる。
▶ プレゼンテーションに耐えられる構成にする。
▶ グループ名とメンバーの名前を明記すること。
▶ 12 月 11 日 (土) 中に教職ログブックに全員が提出。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 11 / 16
当面取り組む課題
手掛かり I
B1,B2 班:Bangert-Drowns, et al. (1991)
▶ Figure 1 は何を示しているのかを説明する。
▶ Table 2 を和訳し何を言っているのかを分かるようにする。
▶ Table 3 を和訳し何を言っているのかを分かるようにする。
G1,G2 班:Graham, et al. (2015)
▶ Table 2 を和訳し何を言っているのかを分かるようにする。
▶ 538 ページの Question 2 のセクションの記述内容をまと
める。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 12 / 16
当面取り組む課題
手掛かり II
H1,H2 班:Hattie &Timperley (2007)
▶ Table1(メタ分析を行った先行研究について)を和訳し何を
言っているのかを分かるようにする。
▶ Table 2 を和訳し何を言っているのかを分かるようにする。
▶ Figure 1 を説明する。
K1,K2 班:Kingston & Nash (2011)
▶ Table 2 を説明する。
▶ Table 4,5 を和訳し何を言っているのかを分かるようにする。
▶ Table 7 を説明する。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 13 / 16
当面取り組む課題
手掛かり III
L1,L2 班:Lyster & Saito (2010)
▶ Figure 1 を説明する。
▶ Figure 3 を between groups と within groups とは何を指すの
かを説明した上で,この図が何を示しているのかを分かるよ
うにする。
教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 14 / 16
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本日の出席とスライド
本日の出席
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本日のスライド
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教育評価論(第 8 講) フィードバックの効果 (1) 平成 27 年 11 月 25 日 16 / 16

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