第6章　公式過去問題と独自の研究デザイン演習

大学公式の事実として、教育学研究科の入試情報ページは、2024年度、2025年度、2026年度の入学試験問題をPDFで公開しています。同ページは、著作者から掲載許可を得ていない問題では引用箇所を公開しないと案内しています。2026年度冊子には、出願者がいなかったため筆記試験を実施しなかった専門科目と、誰も選ばなかった外国語科目を掲載しないという注意もあります。ここからは本書の整理です。PDFがあることと、全設問の引用部分まで読めることを分け、欠けた問題文や科目名を推定で補いません。

取得済みの2026年度公式問題冊子では、修士課程研究者養成プログラムの専門科目「教育哲学」は、三問から二問を選び、各50点で解答する構成です。第I問は、人間形成の観点から平和教育に求められるあり方を論じる課題でした。この一問について、本書は、中心概念を定め、教育目的との関係を順序立てて論じる練習へつなげます。別科目まで同じ設問数・配点だとは扱いません。全44ページを確認したところ、このPDF内に公式模範解答、解答例、採点基準は掲載されていませんでした。これは同じPDF内の確認結果であり、京都大学が別媒体でも公開していないとの断定ではありません。

次は京都大学が公表した過去問ではありません。本書が高等教育研究法と教育研究の方法資料を参考に作成した独自問題です。大学1年生の統計学で、事前動画を見てから教室で演習する反転授業を希望者だけに実施したところ、通常授業の学生より期末得点が高くなりました。「反転授業が理解を高めた」と結論づける前に必要な研究質問、比較方法、測定、倫理上の配慮、別の説明を示してください。実在する無作為比較研究の結果を、この架空事例の答えとして流用してはいけません。

これは京都大学が公表した過去問の公式答案構成ではありません。本書の独自問題に対する整理です。①対象学生と授業、②授業形式そのものによる差、③比較群の作り方、④開始前と終了後の測定、⑤欠席・動画視聴・事前学力等の記録、⑥分析方法、⑦同意と参加しない学生を不利にしない配慮、⑧希望者だけを選んだことで生じる偏り（選択バイアス）などの別解釈、⑨結果の適用範囲、の順に置きます。教育研究の方法指針が重視する内的妥当性、つまり研究内で観察した差を本当に授業形式の影響と説明できる程度と、結果の適用範囲を分けます。得点差だけで教授法の効果と決めない構成です。

次は京都大学が公表した過去問の公式解答ではなく、本書の独自回答例です。希望者は学習意欲や事前学力が高い可能性があるため、期末得点だけを比べても授業形式そのものの効果を切り分けられません。複数のクラスを確保できるなら、学生の希望ではなくクラス単位で授業条件を無作為に割り当て、両群に同じ事前・事後テストを行い、欠席と動画視聴も記録します。クラス数が少ない場合は、教員差やクラス固有の差を授業形式の効果から分けにくい限界も明記します。割当てが難しい場合は、事前得点など、もともとあった群の差を統計的に補正しつつ、測っていない違いが残る限界を明記します。割付け後に欠席・離脱した学生を結果だけ見て除くと、比較できる二群が崩れるおそれがあります。最初に割り当てた群のまま全員を分析する結果と、実際に授業へ参加した人を分析する結果を分けます。値を得られなかったデータを「欠測」と呼び、その人数と理由も示します。さらに、授業後に都合のよい得点だけを選ばないよう、主要な評価指標、測定時点、分析方法を調査前に決めます。実際の大学授業の無作為比較研究でも、短期試験と期末試験で結果が異なったため、測る時点を一つに限定しません。学習機会を不当に奪わない設計と同意も必要です。

選択バイアスは、比較する集団への入り方が結果と関係し、群の差を授業の効果と取り違える問題です。交絡は、事前学力や学習時間のような第三の要因が、授業形式と得点の両方へ関わる状態です。内的妥当性は、観察した差を研究内で本当に授業形式の影響と説明できる程度を指します。米国教育省IESのWhat Works Clearinghouse Handbookと、米国教育省IES・米国国立科学財団（NSF）のCommon Guidelinesも、開始時点の同等性、離脱、割当てに基づく分析、別の説明を重視します。これらは京都大学の入試基準ではありません。本書が研究設計を説明するために参照した方法資料であり、独自問題の結論が京都大学や田口教授の見解という意味でもありません。

これは京都大学が公表した過去問の採点基準ではなく、本書独自の振り返りです。避けたいのは、①得点差を直ちに因果効果と呼ぶ、②希望者と非希望者の事前差を無視する、③理解を期末得点だけで定義する、④欠席者、途中で離脱した学生、動画を見なかった学生を都合よく分析から除く、⑤一授業の結果を全大学へ一般化することです。誰が分析対象から外れたか、短期と長期の結果が同じか、不足データで結論がどう変わるかを示すと、主張の範囲が明確になります。

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