日本理科教育学会 オンライン全国大会発表2026 スライド資料

測定の不確かさに関する児童の理解を促す指導法の検討−第6学年単元「てこのはたらき」の実践を通して−

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1. 測定の不確かさに関する児童の理解を促す指導法の検討 −第6学年単元「てこのはたらき」の実践を通して− ⻄ 東 京 市 ⽴ 栄 ⼩ 学 校 森川 ⼤地 中村 ⼤輝 宮 崎 ⼤ 学 教 育 学 部 2026.03.20 ⽇本理科教育学会 オンライン全国⼤会2026 G会場 第５セッション 15:30〜 G16
2. ⼤島ら（2025） 背景 1 • 科学的な探究学習においては，様々な不確実性を考慮する必要がある • その⼀つに「測定の不確かさ」が挙げられる（Blauza et al., 2025） • 測定値に内在する誤差 • 個々の値のばらつき など 測定の不確かさの要素 例えば… 第５学年 「振り⼦の運動」 や 「もののとけ⽅」 「測定しデータを収集・処理・解釈する」という理科特有のプロセス ⇨ 「測定の不確かさ」に関する理解が必要不可⽋
3. ⽬的 2 不確かさを考慮した結論の導出 ⼩学校第6学年単元「てこの規則性」 Priemer and Hellwig （2018）が⽰す測定の不確かさに関する枠組みを援⽤ 取り⼊れた指導法を考案 ⇨ その有効性を事例的に検討する 測定の不確かさに関する児童の理解が促されるのだろうか に関する内容を中⼼に 不確かさの存在
4. ⽅法 3 対象者 公⽴⼩学校 第６学年 １クラス（N=35） 研究デザイン 単⼀群による事前・事後調査デザイン 量的・質的分析による混合研究 調査問題 Lubben et al. (2001)による調査問題（後述） 実施単元 第６学年 単元「てこの規則性」 分析対象 • 量的分析 ⇨ 事前，事後で実施した調査問題の結果 • 質的分析 ⇨ ノートやワークシートへの記述内容 事前調査 2026年１⽉ 授業実践 2026年２⽉ 事後調査 2026年３⽉ 同⼀問題を 使⽤
5. ⽅法 4 対象者 公⽴⼩学校 第６学年 １クラス（N=35） 研究デザイン 単⼀群による事前・事後調査デザイン 量的・質的分析による混合研究 調査問題 Lubben et al. (2001)による調査問題（後述） 実施単元 第６学年 単元「てこの規則性」 分析対象 • 量的分析 ⇨ 事前，事後で実施した調査問題の結果 • 質的分析 ⇨ ノートやワークシートへの記述内容 事前調査 2026年１⽉ 授業実践 2026年２⽉ 事後調査 2026年３⽉ 同⼀問題を 使⽤
6. 授業デザイン 5 次 時 主な学習活動 事前調査 ⼀ 次 1 ⽀点・⼒点・作⽤点の確認，体験活動 2 問い，⽅法，検証 （てこのうでがつり合う時，どのようなきまりがあるのだろうか） 3 結果の共有，考察 （反⽐例の関係が成り⽴つか不確かであることを確認） ⼆ 次 4 問い，⽅法 （てこの⽀点からの距離とおもりの重さは，反⽐例の関係なのだろうか） 5 検証 6 不確かなデータの扱いに関する明⽰的な指導 7 追加検証 8 考察 事後調査
7. 授業デザイン 6 教科書の 展開と同様 本指導法の 中⼼的な活動 次 時 主な学習活動 事前調査 ⼀ 次 1 ⽀点・⼒点・作⽤点の確認，体験活動 2 問い，⽅法，検証 （てこのうでがつり合う時，どのようなきまりがあるのだろうか） 3 結果の共有，考察 （反⽐例の関係が成り⽴つか不確かであることを確認） ⼆ 次 4 問い，⽅法 （てこの⽀点からの距離とおもりの重さは，反⽐例の関係なのだろうか） 5 検証 6 不確かなデータの扱いに関する明⽰的な指導 7 追加検証 8 考察 事後調査
8. 授業デザイン 7 教科書の 展開と同様 本指導法の 中⼼的な活動 次 時 主な学習活動 事前調査 ⼀ 次 1 ⽀点・⼒点・作⽤点の確認，体験活動 2 問い，⽅法，検証 （てこのうでがつり合う時，どのようなきまりがあるのだろうか） 3 結果の共有，考察 （反⽐例の関係が成り⽴つか不確かであることを確認） ⼆ 次 4 問い，⽅法 （てこの⽀点からの距離とおもりの重さは，反⽐例の関係なのだろうか） 5 検証 6 不確かなデータの扱いに関する明⽰的な指導 7 追加検証 8 考察 事後調査
9. 授業デザイン 8 ⼀次 体験活動を通して ３点を確認 反⽐例…？ てこの⽀点からの距離とおもりの重さは，反⽐例の関係なのだろうか 新たな問い 作⽤点 ⽀点 ⼒点 ⼤島ら（2025）
10. 授業デザイン 9 教科書の 展開と同様 本指導法の 中⼼的な活動 次 時 主な学習活動 事前調査 ⼀ 次 1 ⽀点・⼒点・作⽤点の確認，体験活動 2 問い，⽅法，検証 （てこのうでがつり合う時，どのようなきまりがあるのだろうか） 3 結果の共有，考察 （反⽐例の関係が成り⽴つか不確かであることを確認） ⼆ 次 4 問い，⽅法 （てこの⽀点からの距離とおもりの重さは，反⽐例の関係なのだろうか） 5 検証 6 不確かなデータの扱いに関する明⽰的な指導 7 追加検証 8 考察 事後調査
11. 指導介⼊の概要 10 1. データ収集 ⇄ 処理 ⇄ 解釈 を往還する単元設計 • ⼀⽅向的な流れではなく • データの不確かさについて吟味する機会を設けた 2. 明⽰的な指導 • データの不確かさをどのように扱えばよいか検討する機会 • スライド資料＋ワークシートを⽤いたインタラクティブな教⽰ 3. ICTを活⽤したデータ収集と可視化 • Google フォームを使って各班のデータを⼀元管理 • Canvaを⽤いた散布図の作成
12. 指導介⼊の概要 11 1. データ収集 ⇄ 処理 ⇄ 解釈 を往還する単元設計 • ⼀⽅向的な流れではなく • データの不確かさについて吟味する機会を設けた 2. 明⽰的な指導 • データの不確かさをどのように扱えばよいか検討する機会 • スライド資料＋ワークシートを⽤いたインタラクティブな教⽰ 3. ICTを活⽤したデータ収集と可視化 • Google フォームを使って各班のデータを⼀元管理 • Canvaを⽤いた散布図の作成
13. データの不確かさを検討する機会 12 従来の 学習展開 検証 結果の整理・共有 考察・結論 本指導の 学習展開 データの不確かさを視点とした検討を反映できる授業デザイン 実践を通して「不確かなデータへの理解」を促す 検証 結果の整理・共有 考察・結論 検討したい内容があっても 確認できない 結果として… 安易に結論を導いてしまう 暫定的な考察 ① ① ② データの不確かさを視点に検討 ② ②
14. 1. データ収集 ⇄ 処理 ⇄ 解釈 を往還する単元設計 • ⼀⽅向的な流れではなく • データの不確かさについて吟味する機会を設けた 2. 明⽰的な指導 • データの不確かさをどのように扱えばよいか検討する機会 • スライド資料＋ワークシートを⽤いたインタラクティブな教⽰ 3. ICTを活⽤したデータ収集と可視化 • Google フォームを使って各班のデータを⼀元管理 • Canvaを⽤いた散布図の作成 指導介⼊の概要 13
15. 明⽰的な指導：スライド資料 ① 14 不確かさの存在について • 不確かさの発⽣源 • 不確かさと誤差の区別 授業時に使⽤した⼀部のスライド ⼀⽅向的な教⽰ではなく… 体験活動や班で検討する時間を確保
16. 指導介⼊の概要 15 1. データ収集 ⇄ 処理 ⇄ 解釈 を往還する単元設計 • ⼀⽅向的な流れではなく • データの不確かさについて吟味する機会を設けた 2. 明⽰的な指導 • データの不確かさをどのように扱えばよいか検討する機会 • スライド資料＋ワークシートを⽤いたインタラクティブな教⽰ 3. ICTを活⽤したデータ収集と可視化 • Google フォームを使って各班のデータを⼀元管理 • Canvaを⽤いた散布図の作成
17. データの⼀元管理 16 Googleフォームを⽤いたデータ集約 データを⼊⼒・送信 Googleフォームの画⾯ ⽀点からの 距離のデータ おもりの 重さのデータ
18. データの⼀元管理 17 Googleフォームを⽤いたデータ集約 Googleフォームの画⾯ ⽀点からの 距離のデータ おもりの 重さのデータ 右うで：距離・重さ＝任意 左うで：距離・重さ＝固定
19. データ分布の可視化 18 収集したデータ ⇨ Canvaで散布図を作成・児童に共有
20. データ分布の可視化 19 Canvaで散布図を作成・児童に共有 データ全体の様⼦がどのように変化したか捉えやすくなった 単にデータ数が増えただけでなく… データの不確かさをどのように処理・解釈すれば良いか
21. 指導介⼊の概要 20 1. データ収集 ⇄ 処理 ⇄ 解釈 を往還する単元設計 • ⼀⽅向的な流れではなく • データの不確かさについて吟味する機会を設けた 2. 明⽰的な指導 • データの不確かさをどのように扱えばよいか検討する機会 • スライド資料＋ワークシートを⽤いたインタラクティブな教⽰ 3. ICTを活⽤したデータ収集と可視化 • Google フォームを使って各班のデータを⼀元管理 • Canvaを⽤いた散布図の作成 【枠組み】 測定の不確かさの 構成要素 （Priemer & Hellwig, 2018) 不確かなデータの 存在 不確かさを考慮した 結論の導出
22. 使⽤する調査問題（c.f. Lubben et al., 2001） 21 設問のカテゴリーと設問数 • ３つのカテゴリー • 全７問 データ収集の場⾯ （３問） データ処理の場⾯ （２問） データ解釈の場⾯ （３問） 具体的な場⾯を提⽰ 選択肢＋理由（記述）
23. 分析⽅法 （量的分析・質的分析） 22 回答のスコア化 適切な理解状態（２点） 誤った理解状態（０点） 誤った理解と適切な理解が ⼊り混じる状態（１点） 事前・事後の⽐較 • 有意差検定 • 効果量 • カテゴリーごとの変化（サンキーダイアグラムによる変化の割合を可視化） 本指導法の有効性は？ どのカテゴリーに効果的 だったのか？
24. 23 全体の結果（カテゴリー１〜３） • 全７問（14点満点） • 記述統計 ※⻑期⽋席等によるデータ⽋損3名 • フリーソフト jamovi(バージョン 2.7.23.0)を使⽤ 結果・考察（量的分析・質的分析） 平均値（M） 標準偏差（SD） 事前調査（N=32） 4.38 2.67 事後調査（N=32） 9.09 2.61 W = 496.0, p < .001 効果量 r = 1.00 • Shapiro-Wilk検定の結果 • 事前：⾮正規分布（p= .015） • 事後：正規分布（p= .185） ⇨ ウィルコクソンの符号付順位和検定
25. 結果・考察（量的分析・質的分析） 24 サンキーダイアグラムによる変容の可視化 調査問題全体の推移：カテゴリー1（データ収集），カテゴリー 2（データ処理），カテゴリー 3 （データ解釈） 事前調査 事後調査 理 解 度
26. 結果・考察（量的分析・質的分析） 25 サンキーダイアグラムによる変容の可視化 調査問題全体の推移：カテゴリー1（データ収集），カテゴリー 2（データ処理），カテゴリー 3 （データ解釈） 事前調査 事後調査 理 解 度 【誤った理解をしている児童】 ⼀定の効果的であることを⽰唆
27. 26 設問のカテゴリーごとの結果と分析 データ収集の場⾯（３問） データ処理の場⾯（２問） データ解釈の場⾯（３問） 結果・考察（量的分析・質的分析）
28. 結果・考察（量的分析・質的分析） 27 カテゴリー1（データ収集）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ・反復測定の必要性 ・単⼀データの不確かさへの認識 等
29. 結果・考察（量的分析・質的分析） 28 カテゴリー1（データ収集）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ・反復測定の必要性 ・単⼀データの不確かさへの認識 等 ７割近くの児童が 適切な理解に
30. 29 設問のカテゴリーごとの結果と分析 データ収集の場⾯（３問） データ処理の場⾯（２問） データ解釈の場⾯（３問） 結果・考察（量的分析・質的分析）
31. 結果・考察（量的分析・質的分析） 30 カテゴリー2（データ処理）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ・推定値の導出 ・データ傾向の抽出
32. 結果・考察（量的分析・質的分析） 31 カテゴリー2（データ処理）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ⼀定の児童の理解が促された ことを⽰唆 ・推定値の導出 ・データ傾向の抽出
33. 結果・考察（量的分析・質的分析） 32 カテゴリー2（データ処理）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 適切に変容せず誤った認識を ⽰していた児童も⾒られた ・推定値の導出 ・データ傾向の抽出
34. 結果・考察（量的分析・質的分析） 33 調査問題紙上の回答 設問２（２） 正答例
35. 結果・考察（量的分析・質的分析） 34 調査問題紙上の回答 設問２（２） 事前調査 事後調査
36. 結果・考察（量的分析・質的分析） 35 調査問題紙上の回答 設問２（２） 事前調査 事後調査 ⾶距離とかかった時間を調べるため この線が横・たてに⻑い斜めになれば なるほど⾶距離と時間の⽐例に 誤差が⽣じているのがわかるから。
37. 36 設問のカテゴリーごとの結果と分析 データ収集の場⾯（３問） データ解釈の場⾯（３問） 結果・考察（量的分析・質的分析） データ処理の場⾯（２問）
38. 結果・考察（量的分析・質的分析） 37 カテゴリー3（データ解釈）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ・データの信頼性評価 ・データ分布の重なりと誤差の受容
39. 結果・考察（量的分析・質的分析） 38 カテゴリー3（データ解釈）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 ・データの信頼性評価 ・データ分布の重なりと誤差の受容 ⼀定の児童の理解が 促されたことを⽰唆
40. 結果・考察（量的分析・質的分析） 39 カテゴリー3（データ解釈）の推移 事前調査 事後調査 理 解 度 他のカテゴリーと⽐べて変化の割合が⼩さい ⇨ データの不確かさを考慮した解釈が ６年⽣には難しい可能性
41. 40 本研究の成果 本指導介⼊ 指導前 単元設計 明⽰的な指導 ICT活⽤ ６割強の児童 誤ったデータ の⾒⽅ 指導後 • 事前・事後のスコアが向上 • 誤った理解をしていた児童に有効 • 「データ収集」に関する理解の促進 本指導法が児童の「測定の不確かさへの理解」 ⼀定の効果が⽰唆された
42. 41 本研究の限界 ⼀事例による検討 • さらなる実践を通して，知⾒の蓄積が必要 ⼀名での採点 • 客観性の担保，再現性の担保の観点から改善が必要 • 精緻化した評価ルーブリックの作成，複数名による判定の実施 「データ解釈」への効果が，他のカテゴリーと⽐べて鈍化傾向 • 継続的な指導（複数単元での実践） • 指導の重点化
43. 引⽤⽂献 42 Blauza, S., Kremer, K., Heuckmann, B. (2025) An Integrative Framework for Navigating Uncertainty in Science Education. Journal of Research in Science Teaching, 62(10), 2216-2237. Buffler, B., Allie, S., & Lubben, F. (2001). The development of first year physics students' ideas about measurement in terms of point and set paradigms. International Journal of Science Education, 23(11), 1137-1156. Lubben, F., Campbell, B., Buffler, B., & Allie, S. (2001). Point and set reasoning in practical science measurement by entering university freshmen. Science Education, 85(4), 311-327. Lubben, F., & Millar, R. (1996). Children's ideas about the reliability of experimental data. International Journal of Science Education, 18(8), 955-968. 前⽥珠⾥・吉村基・福本有花・中城満（2016）「理科授業における測定誤差の扱い⽅に関する研究 ー実験精度の向 上と⼦供の納得という観点に着⽬してー 」『⽇本科学教育学会研究会研究報告』 2016, 30, 7, 39-42. 益⽥裕充・⽥之上⼤輔・清⽔秀夫（2013）「測定誤差の解釈を⽀援する理科授業デザイン―アクション・リサーチの 視点を⽤いた体系的なアプローチ―」『臨床教科教育学会誌』13, 1, 73-80. ⼤島まり他（2025）『新編新しい理科 5年』東京書籍. ⼤島まり他（2025）『新編新しい理科 6年』東京書籍. Priemer, B., & Hellwig, J. (2018). Learning About Measurement Uncertainties in Secondary Education: A Model of the Subject Matter. International Journal of Science and Mathematics Education, 16, 45–68. 清⽔秀夫・益⽥裕充（2012）「実験誤差を分析・解釈させ振り⼦の概念構築を図る理科授業に関する研究」『教材学 研究』23, 181-188. 辻健（2023）「データで協働してこそ理科の学び―共に創るからこそ「おー！」になる―」『初等理科教育会報電⼦ 版』第56号, 第3号, 81-82.
44. 測定の不確かさに関する児童の理解を促す指導法の検討 −第6学年単元「てこのはたらき」の実践を通して− ⻄ 東 京 市 ⽴ 栄 ⼩ 学 校 森川 ⼤地 中村 ⼤輝 宮 崎 ⼤ 学 教 育 学 部 2026.03.20 ⽇本理科教育学会 オンライン全国⼤会2026 G会場 第５セッション 15:30〜 G16