21世紀型コンピテンシーの次世代評価
出版社: 明石書店
- 問題解決、創造的思考、自己制御、協働などの複雑なスキルをどのように測定し評価するか？ 教育評価・測定の知見をもとに、評価の革新を必要とする理由、変更が必要な箇所、目標達成のためのテクノロジーの利用方法を検証し、革新的な次世代評価の必要性を提起する。
- 序文
刊行にあたって
要旨
序章 評価の革新を支持する論証
第1節 概略
第2節 エビデンスに基づく推論過程としての評価
第3節 第一の論証：「大切なもの」を測定する
第4節 第二の論証：評価の設計過程とテクノロジーの利用
第5節 第三の論証：結果の妥当な解釈と利用
第6節 一貫性の高い評価システムに向けて
第7節 結論
第Ⅰ部 評価結果の解釈方法と利用方法を刷新する
第1章 21世紀型コンピテンシー――教育と評価における課題
第1節 序論
第2節 21世紀型コンピテンシーとは何か
第3節 教育システムにおける多面的な課題
第4節 結論
第2章 21世紀型コンピテンシーの次世代評価――学習科学の知見
第1節 序論
第2節 深い学びに関する研究知見
第3節 21世紀型コンピテンシーの新しい評価のための設計の革新
第4節 結論
第3章 21世紀型コンピテンシーを評価する新たな枠組み
第1節 序論
第2節 複数の評価の包括的なシステムをめざす：初期設計の決定の枠組み
第3節 実践文脈または適用領域
第4節 21世紀型コンピテンシーを評価する関連活動
第5節 評価に協働課題を組み込む
第6節 結論
第4章 複雑な問題解決スキルの評価――意思決定ベースの評価枠組み
第1節 序論：コアコンピテンシーとしての科学的な問題解決
第2節 科学と工学の複雑な問題解決の定義における特異性
第3節 科学、工学、医学の専門家の問題解決過程
第4節 意思決定の枠組みを多様な教育課程と文脈にわたって評価に適用する
第5節 意思決定ベースの評価のための課題設計
第6節 結論
第Ⅱ部 評価対象を革新する
第5章 学習テクノロジーを利用した評価の刷新――エビデンス中心設計による評価枠組み
第1節 序論
第2節 評価を変容させるテクノロジーの秘められた能力
第3節 テクノロジーを利用したエビデンス中心の評価設計過程
第4節 テクノロジーを利用した評価設計の論点
第5節 結論
第6章 複雑なコンピテンシーの評価――概念的枠組みの定義
第1節 序論
第2節 複雑さは複雑さを生む：初期設計の決定の方向を示す理論の重要性
第3節 堅固な概念的基礎の確立：ドメイン分析とドメインモデリング
第4節 エビデンス中心設計による評価枠組みの3つのモデル
第5節 PISA2025年調査の「デジタル世界での学習」評価
第6節 結論
第7章 テクノロジー強化型評価――革新的な課題とテスト環境の設計
第1節 序論
第2節 テクノロジーを利用して課題設計を向上させる
第3節 結論
第8章 デジタルテクノロジーによる新たな分析アプローチ――革新的な学習評価のためのデータ分析・統合
第1節 序論
第2節 新たな分析アプローチが必要か
第3節 テクノロジー強化型測定のために可能な解決策
第4節 測定面から革新の課題を理解する
第5節 道を探る：別の分析テクニックの力を借りる、または別のモデルを利用して拡張する
第6節 結論
第9章 自己制御学習の測定――フィードバックとリソースを利用した評価設計
第1節 序論
第2節 自己制御学習の評価を助けるリソースとアフォーダンス
第3節 リソースを用いた自己制御学習のエビデンスの追跡：PISA2025年調査の「デジタル世界での学習」評価
第4節 自己制御学習の評価のための課題とリソースを設計する
第5節 自己制御学習の評価にあたっての重要な挑戦
第6節 結論
第10章 知的個別指導システムによる次世代評価――AI対応の適応型評価
第1節 序論
第2節 知的個別指導システムが次世代評価と関連する理由
第3節 知的個別指導システム適応型評価の枠組み
第4節 データ構造
第5節 知的個別指導システムによる評価例
第6節 結論
第Ⅲ部 評価方法を革新する
第11章 異文化間の妥当性と比較可能性――複雑な構成概念の評価
第1節 序論
第2節 評価の社会文化的文脈
第3節 評価における異文化間の妥当性と比較可能性
第4節 構成概念の同等性
第5節 テストの同等性
第6節 テストの実施条件の同等性
第7節 社会文化的観点を評価設計に統合する
第8節 同等性を検証するための方法論
第9節 結論
第12章 テクノロジー活用型評価の実践と科学の進歩――プロセスデータが果たす役割
第1節 序論
第2節 応答プロセス指標の構築
第3節 評価の設計と妥当性を向上させるためにプロセスデータを利用する
第4節 スコアの創出を補強するために構成概念のエビデンスとしてプロセスデータを利用する
第5節 群間比較と公正性の研究のためにプロセスデータを利用する
第6節 結論
第13章 2つの世界の物語――教育測定と機械学習アプローチの交点
第1節 序論
第2節 複雑なエビデンスを蓄積するための目に見えない課題
第3節 2つの世界の交点
第4節 何が問題か
第5節 結論
第14章 結論と影響
第1節 序論
第2節 パート1：教育評価の革新をめぐる論証とエビデンス
第3節 パート2：革新的評価――なされた進歩と前へ進む道
第4節 終章：3つのタイプの資本に戻る
謝辞
コラム・図・表一覧
――序章 評価の革新を支持する論証
図0.1 評価の三角形
――第1章 21世紀型コンピテンシー
図1.1 21世紀型コンピテンシーの6つのカテゴリー
表1.1 21世紀型コンピテンシーの評価における課題
――第2章 21世紀型コンピテンシーの次世代評価
コラム2.1 学習リソースとして事例対比を利用する発明活動の例
コラム2.2 生徒の多様な能力レベルに合わせる：革新的学習評価プラットフォーム（PILA）
図2.1 動物の展示室設計のための事例対比
図2.2 PILA「カメのカレル課題」アプリにおける「低い床と高い天井」課題
図2.3 PILA「カメのカレル課題」アプリにおける評価経験マップ（課題のシークエンス）
――第3章 21世紀型コンピテンシーを評価する新たな枠組み
コラム3.1 SimCityEDU：都市計画者の役割をシミュレーションする
コラム3.2 Betty’s Brain：オープンエンドの学習環境で情報を探索し表現する
コラム3.3 E-Scape：生徒の設計を評価する
コラム3.4 大規模調査における協働課題：PISA調査と21世紀型スキルの評価と指導（ATC21S）プロジェクト
図3.1 次世代評価の焦点の枠組み
図3.2 SimCityEDUのスクリーンショット
図3.3 Betty’s Brainのスクリーンショット
図3.4 「オリーブオイル」課題におけるツールと情報の不均衡な分配
図3.5 PISA2015年調査の協同問題解決評価のスクリーンショット
――第4章 複雑な問題解決スキルの評価
図4.1 学校の問題と真正の問題
図4.2 PISA2015年調査の科学的リテラシーの問題「暑い日のランニング」
図4.3 意思決定ベースの評価のテンプレート
図4.4 数学と工学における問題解決の評価に利用されたシミュレーションの例
表4.1 科学と工学における問題解決の意思決定
表4.2 科学と工学における問題解決の意思決定とPISA調査の科学的リテラシーの比較
――第5章 学習テクノロジーを利用した評価の刷新
表5.1 テクノロジーによる評価の革新
――第6章 複雑なコンピテンシーの評価
図6.1 エビデンス中心設計の過程において評価の概念的枠組みを定義する局面
図6.2 論証過程としての評価設計
図6.3 システム思考のための生徒モデルの例
図6.4 PISA2025年調査「デジタル世界での学習」評価のための生徒モデル
表6.1 PISA2025年調査「デジタル世界での学習」評価のモデル化のための設計パターン
――第7章 テクノロジー強化型評価
図7.1 テクノロジー強化型評価の設計の枠組み
図7.2 テクノロジー強化型評価設計における課題形式の連続体
図7.3 テクノロジー強化型評価の設計におけるテスト特性
表7.1 テクノロジー強化型評価におけるエビデンスソース
――第8章 デジタルテクノロジーによる新たな分析アプローチ
コラム8.1 ハーバード大学のバーチャルパフォーマンス評価（VPA）課題「町に新しいカエルがいる」へのハイブリッドモデルの適用
図8.1 PILA「カメのカレル課題」オリジナルバージョンのスクリーンショット
図8.2 PILA「カメのカレル課題」オリジナルバージョンの概念マップ
図8.3 VPA「町に新しいカエルがいる」のスクリーンショット
図8.4 PILA「カメのカレル課題」オリジナルバージョンから得た情報を蓄積するための理論的なベイジアンサブネットの一例
表8.1 測定学とラーニングアナリティクスの交点における概念的要素の分類
表8.2 PILA「カメのカレル課題」オリジナルバージョンで入手と蓄積が可能な構成概念関連情報（ネストループ目標）
――第9章 自己制御学習の測定
図9.1 PISA2025年調査「デジタル世界での学習」評価の課題「I Like That!」に含まれるリソース
表9.1 デジタルの学習リソースのアフォーダンスと自己制御学習を誘発し評価する機会
表9.2 自己制御学習に関する推測とそれを裏付けるエビデンス
――第10章 知的個別指導システムによる次世代評価
図10.1 知的個別指導システム適応型評価の枠組みの要素
図10.2 知的個別指導システムにおける学習者とアバター（チューター）のやり取り
図10.3 ElectronixTutorのインターフェース
図10.4 期待と誤解の適合的な対話における会話の流れ
図10.5 学習者の特性曲線
図10.6 チュータリングにおける感情的応答の測定
表10.1 応答タイプと入力デバイス
表10.2 知的個別指導システムの一般的なシナリオのやり取りから得られるグループコミュニケーションの指数
――第11章 異文化間の妥当性と比較可能性
コラム11.1 PISA2022年調査の創造的思考評価における比較可能性の至適化
図11.1 文化的および言語的に異なる集団間の測定の同等性に影響を及ぼす問題
――第12章 テクノロジー活用型評価の実践と科学の進歩
図12.1 プロセスデータの3つの利用方法
図12.2 思考過程を反映する多様なデータの捕捉
――第14章 結論と影響
図14.1 PISA2025年調査「デジタル世界での学習」評価の課題のシークエンス
