アメリカの高校生物教科書におけるデータ分析演習
Data analysis laboratory in American high school biology textbooks
渡 邉 重 義 WATANABE, Shigeyoshi
熊本大学教育学部
Faculty of Education, Kumamoto University
[要約] アメリカの高校生物教科書に掲載されているデータ分析演習の内容を分析して，日本 の生物教育の改善に結び付くポイントを探った。その結果，データ分析演習として，①学術雑 誌に掲載されているデータを用いることで生物学研究の現実的な世界に触れ，生物学的な探究 を追体験する，②生物領域に特有なデータ分析の方法を系統的に学習する，というアプローチ があることがわかった。また，用いられているデータの種類が多様であり，分析に関連したプ ロセス・スキルが具体化されていた。「生態学」「進化」などの生物を用いた観察実験が困難な 領域におけるデータ分析は，知識伝達に陥りやすい学習の改善に結び付くと考えられる。また， 学習内容とデータ分析の内容を関連づける方法は，日本の高校生物教育内容の構造化にとって 一つの方策を提示している。 [キーワード] データ分析演習，アメリカ，高校生物教科書，構造化，プロセス・スキル １．はじめに 近年，日本の生物教育カリキュラムは高等学校 段階を中心に大幅な内容の改訂を行っている。高 等学校学習指導要領解説理科編理数編（2009）に よって，新しい生物教育の内容の枠組みが示され たが，具体的な内容の取り扱いは 2012 年度から 用いられる新しい教科書によって明らかになる。 今回の生物教育カリキュラムの改訂は，内容の取 捨選択というレベルの問題ではなく，教材配列の 大幅な変更を伴うものであり，必然的に生物学習 の改善も求められる。アメリカ合衆国では，1990 年代に理科教育の改革が行われ，それに対応した 教科書が作成されている。渡邉（2011a，2011b） は，日本の生物教育カリキュラム改革の実効性を 高める目的で，アメリカの高等学校生物教科書を 材料にして，内容の構造化や観察実験の内容分析 を行った。その結果，生物学習におけるデータ分 析が強調され，カリキュラムとの関連づけや提示 されている学習プロセスに興味深い特徴がある ことがわかった。そこで，本研究では，アメリカ の高校生物教科書に記載されているデータ分析 演習の内容を分析して，日本の生物教育の改善に 結び付くポイントを探った。 ２．調査方法 アメリカ科学振興協会（1999）が Benchmark との対応等を分析した調査で使用した9 種類の高 校生物教科書を参考にして，それらの最新版の教 科書・教師用ガイドの中から内容構成が一般的で あり，データ分析に関する演習が取り入れられて いたMcGraw-Hill 社の Glencoe Biology（2009） とHolt McDougal 社の Holt McDougal Biology （2010）を分析材料に用いた。Glencoe Biology （以下GB）は 9 単元 37 章（合計 1206 ページ） で構成され，Launch Lab（導入実験）と Bio Lab （通常の実験）が各章に１つ，Mini Lab（簡易実 験）とData Analysis Lab（データ分析演習）が 各章に1 つ以上配置されていた。Holt McDougal Biology（以下 HB）は 9 単元 34 章（合計 1172 ページ）で構成され，Quick Lab（簡易実験）， Chapter Investigation （ 通 常 の 実 験 ）， Data Analysis（データ分析）が各章に１つ，Options for Inquiry（探究実験）が各章に 1 つ以上配置され
データ分析に関する演習に注目して，その記載内 容を分析した。 ３．結果 １）Glencoe Biology のデータ分析演習 GB の単元およびデータ分析演習のテーマと内 容を資料１に示す。GB のデータ分析は，各章の 内容に関連したデータを学術論文等から抜粋し て提示している点が特徴的である。例えば，「単 元 7 無脊椎動物」の「26.1 チョウは偏光を求愛 誘引として用いるのか」では，Nature 誌に 2003 年に掲載された論文から棒グラフが引用されて いる。「単元４ 生物の多様性の歴史」の「15.1 人 為選択はトウモロコシをどのように変えたか」で は，Science 誌に掲載された論文から線グラフを 引用している。このデータは，人為選択による形 質の変化を数値の変化として示すだけでなく，生 物の学習内容を農業に関連づける意味があると 考えられる。「単元９ ヒトの体」の「33.2 アル コール摂取の影響は観察できるのか」では，医学 系の Alcoholism 誌から脳の画像データを引用し ている。このデータ分析演習には，高校生の飲酒 問題を考える目的もあると考えられる。 GB のデータ分析演習では，各章で学習する基 本的な知識理解を目的にするのではなく，学習内 容と関連した項目を取り上げた具体的なデータ を材料にして，データを分析して理解するための 方法を学ぶことが主目的になっている。また，生 物学研究の前線のデータを用いているので，生徒 に対して，生物学が過去の遺産ではなく，現代社 会において進歩し続けているという印象を与え るであろう。
２）Holt McDougal Biology のデータ分析演習 HB の単元およびデータ分析演習のテーマと内 容を資料２に示す。HB のデータ分析は，各章の 内容と関連するデータを用いている点はGB と同 じであるが，第１章からデータ分析に関わるスキ ルを系統的に学ぶようになっている点が特徴に なっている。例えば，第１単元の１章では，イル カの群れの写真から得られるデータが定性的な ものと定量的なものに分けられることを説明し， ジャッカルの群れの写真を用いて定性的・定量的 なデータを説明する演習が提示されている。第５ 単元の 14 章では，魚の大量死の発生件数と降雨 量を示した組み合わせグラフの分析を行い，次の 15 章では，ある地域の 1 年の各月の降水量と気温 を示す表から組み合わせグラフを作成して分析 する活動が提示されている。第9 単元の 29 章で は，薬物使用と記憶の関係の事例から相関関係と 因果関係の違いが説明され，パニック発作と心臓 病（僧帽弁逸脱症）がどちらの関係に該当するか をデータから分析する。以上のように，データ分 析に関する基本的な知識・技能から徐々に応用的 な知識・技能を扱うような配列が確認できた。デ ータ分析に関する重要な知識・技能を扱う演習で は，最初に事例となるデータで説明を行ってから， 別のデータで演習を行っていた。 HB のデータ分析演習でも，GB のように学術 論文からのデータの引用もあり，日常生活，環境， 健康と関連するデータがよく用いられていた。 ３）データの種類 データ分析演習に用いられていたデータの種 類と掲載数は GB が表：7，棒グラフ（ヒストグ ラム含む）：10，線グラフ：15，散布図：１，図： 12，文章：3 であり，HB が表：14，棒グラフ（ヒ ストグラム含む）：12，線グラフ：6，散布図：2， 図（写真）：5，組み合わせグラフ（線・棒グラフ）： １であった。GB と HB の両方において多様なグ ラフが掲載されていたが，データ分析の取り上げ 方の違いによって，よく用いられるデータの種類 がやや異なっていた。 GB では，データの分析と理解を重視している ので，表・グラフだけでなく，文章による結果の 説明，図などもデータとして取り上げられていた。 また，学術論文からの引用であるため，Ｘ軸・Ｙ 軸の変数の解釈がやや難しい線グラフ（図１）， 実験結果をまとめたモデル図（図２），異なる仮 説がまとめられた系統樹（図３）のような応用・
発展的なデータも多かった。 図１ 寄生者が寄主の個体群サイズに与える影響（GB） 図２ 神経細胞におけるイオンチャネルのモデル図（GB） 図３ 霊長類の系統関係（GB） HB では，他のデータに比べて表が多い。これ らの多くはグラフを作成するための基礎データ であり，HB がデータ分析のための技能の習得を 重視していることがわかる。また，データ分析の テーマに沿った，比較的にシンプルなグラフが多 く，データ分析の基礎の習得を重視していること が推察される。 ４）データ分析とプロセス・スキル GB と HB のデータ分析演習では，具体的な分 析の内容を指示する部分において，分析の鍵とな るプロセス・スキルを示し，太字あるいは赤字で 強調していた。GB では，合計 32 種類のスキルが 提示されていた。掲載されている頻度が高かった の は ，「 推 論 す る （infer ）： 16 」「 分 析 す る （analyze）：10」「仮説を立てる（hypothesize）： 10 」「 解 釈 す る （ interpret ）： 9 」「 計 算 す る （calculate）：8」「記述する（describe）：8」「比 較する（compare）：7」であった。提示されてい るプロセス・スキルは，実験の目的・方法の理解， データの処理，データの解釈，データの考察とい うデータ分析の一連のプロセスに関係していた。 HB では，合計 17 種類のスキルが提示されていた。 GB に比べるとスキルの種類が少なく，「分析する （analyze）：23」に偏っていたが，その次に頻度 が高かったのが「グラフをつくる（graph data）： 9」であり，与えられたデータからグラフをつく る活動を重視していることがわかる。 GB，HB 共に他の観察実験でも，考察に関する 説明においてプロセス・スキルが具体的に提示さ れている。したがって，学習者は，生物学習にお ける問題解決や探究のためのスキルを意識的に 繰り返して学ぶことが可能になるであろう。 ５）生物学習におけるデータ分析の特徴 学習の対象が生き物である生物学では，物理・ 化学分野とは異なるデータ分析が必要になる。そ こで，統計的な取り扱いが重要になる「生態学」 と，データの取り扱いが難しい「進化」に関する 単元において，どのようなデータ分析が行われて いるのかをGB と HB で比較した。
GB の「単元 1 生態学」では，4 つのデータ分 析演習が提示されていて，そのうちの3 つは因果 関係の有無を確かめるものであった。学習内容と の関連の鍵となる事象は，「環境要因（温度）の 影響（2 章）」「植生の遷移（3 章）」「寄生と個体 群サイズ（4 章）」「生物多様性（5 章）」であった。 HB の「単５ 生態学」では４つのデータ分析演習 が提示されていて，2 つは組み合わせグラフの解 析や作図を目的としているため因果関係に注目 していて，他の2 つはサンプリングの方法および データの連続性を扱っていた。学習内容との関連 の鍵となる事象は，「コードラート法（13 章）」「環 境要因（降水量）の影響（14 章）（15 章）」「環境 汚染の影響（16 章）」であった。平均値などの数 値の取り扱い，散布図，動物の行動に関するデー タなどの生態学に関連したデータ分析は，植物や 動物の分類を扱った単元でも取り上げられてい た。 「進化」に関する学習では，生物を用いた観察・ 実験を実施しにくいので，シミュレーションやモ デル実験が多くなる。GB の「単元４ 生物の多様 性の歴史」では，「色素体の進化」「トウモロコシ の人為選択」「公害によるガの暗色化」「霊長類の 進化」「アフリカゾウの種の問題」がデータ分析 のテーマとして取り上げられていた。HB の「単 元４ 進化」では，「ネズミの運動能力に関する交 配実験」「グッピーの尾びれと性選択」「バクテリ アの世代時間」というテーマが取り上げられてい た。GB では，植物・動物の分類を扱った単元で も進化に関するデータ分析が取り上げられてい た。進化の単元では，変異や対立遺伝子の頻度の 分布を示すグラフを用いて自然選択が説明され ている。進化をデータから検証していくアプロー チは，日本の高校生物の学習方法の改善において 参考になるであろう。 ４．おわりに 日本の高等学校生物教科書は，学習内容に関す る解説的な部分と観察実験の組み合わせで構成 されていることが多く，データ分析演習のような 活動はほとんど掲載されていない。観察実験にお いて結果を表やグラフに表す活動や，学習内容の 説明としての表やグラフは掲載されているが，生 物学における思考法，探究活動の学習としてデー タ分析は扱われていない。本研究で取り上げた２ 種類のアメリカの教科書は，生物学の新たな知見 を盛り込んでいるだけでなく，多様な観察実験， 演習を取り上げることで，学び方の改善も試みて いる。データ分析演習は，生物学に特有の思考法 や分析法を提示するだけでなく，データ分析のテ ーマを通して，学習者の日常生活，環境，健康な どに関連づけることができるものであった。日本 の生物教育における教科書の構成，副教材の作成 等において参考になる点が多い。 今後は，日本の生物教育カリキュラムに応じた データ分析演習の内容と学習の方法を検討して， 高等学校生物の学習方法の改善を提案したい。 付 記 本研究は，文部科学省科学研究費補助金・平成 22-24 年度基盤研究（C）「生物教育内容のネット ワーク型構造化による単元構想力と教材研究力 の育成」（研究代表者：渡邉重義）の助成を受け て行った。 文 献
Biggs,A. et al.（2009）Glencoe Biology student ed., McGraw-Hill co., 1206p.
Nowicki,S. （ 2010 ） Holt McDougal Biology teacher’s ed., Holt Mcdougal, 1172p.
文部科学省（2009）高等学校学習指導要領解説理 科編理数編，実教出版，232p. 渡邉重義（2011a）アメリカの高校生物教科書に おける教育内容の構造化－データ分析と簡易 実験に注目して－，日本理科教育学会九州支部 大会発表論文集第 39 巻，79-82. 渡邉重義（2011b）アメリカの高校生物教科書に おける観察実験の内容分析，日本理科教育学会 全国大会発表論文集，第 9 号，306.
資料１ Glencoe Biology（2009）の単元とデータ分析演習のテーマ・内容 単 元 データ分析演習のテーマ データ分析の内容 生徒の手引き 1.1 コオロギの鳴き声を数えることで気温が予想できるか レヴューの検討 2.1 温度は原生生物の成長率に影響を与えるか データの分析 3.1 土壌中の無脊椎動物は草地の二次遷移に影響を与えるか データの解釈 4.1 寄生者は寄主の個体群のサイズに影響を与えるか 原因と結果の識別 1．生態学 5.1 樹上生活に適応した鳥の生物多様性はどのようにアメリカに広がったのか 数の使用 6.1 pH と温度はプロテアーゼの活性にどのように影響するのか 原因と結果の識別 6.2 可溶性の食物繊維はコレステロールのレベルにどのように影響するのか データの解釈 7.1 タンパク質チャネルは脳卒中の後の神経細胞の死にどのように関係しているのか 図の解釈 7.2 小胞体からゴルジ体への小胞の移送はどのように調整されているのか データの解釈 8.1 ウィルスの感染は細胞呼吸にどのような影響を与えるのか データの解釈 2．細胞 9.1 微小管に何が起こったのか 結果の予想 10.1 モータータンパク質は細胞分裂にどのように影響するのか 結論の導出 11.1 鎌状赤血球疾患と他の合併症との間にはどのような関係があるのか グラフの解釈 12.1 ウィルスは転写にどのように影響を与えることができるのか データの解釈 12.2 もし化合物が突然変異誘発原ならば，私たちはどのようにして知ることができるのか グラフの解釈 3．遺伝学 13.1 DNA のマイクロアレイはどのようにして前立腺がんのタイプを分類できるのか 概念の応用 14.1 色素体はどのように進化したのか 科学的な説明図の分析 15.1 人為選択はトウモロコシをどのように変えたか データの解釈 15.2 公害はガの暗色化にどのように影響したか グラフの解釈 16.1 いつ初期の霊長類の子孫が分岐したのか 科学的な説明図の解釈 4．生物の多様性の 歴史 17.1 アフリカゾウは独立した種なのか 結論の導出 18.1 タンパク質と DNA のどちらが遺伝物質なのか ウィルスの感染のモデル 19.1 緑藻とイチョウの細胞の間の関係とは何か 科学的な説明図の解釈 19.2 溶液の濃度は収縮胞にどのように影響するのか 原因と結果の識別 5．ﾊﾞｸﾃﾘｱ，ｳｨﾙｽ， 原生生物，菌類 20.1 土壌への塩の付加はアスパラガスの生産にどのように影響するのか データの解釈 21.1 ネンジュモはどのようにしてツノゴケにとって役立っているのか 仮説の設定 21.2 近代のシダの多様性はいつ進化したのか モデルの分析 22.1 モンシロチョウの幼虫は特定の植物を好むのか 仮説の設定 6．植物 23.1 アレロパシーとは何か 原因と結果の識別 24.1 どこのサンゴ礁が被害を受けているのか データの解釈 25.1 センチュウはどのように動くのか 図の解釈 25.2 訓練されていないタコは目的の対象物を選ぶことができるのか データの解釈 26.1 チョウは偏光を求愛誘引として用いるのか グラフの解釈 7．無脊椎動物 27.1 進化系統樹はヒトデの類縁関係をどのように表すのか 科学的な説明図の解釈 28.1 サメの筋肉はどのように機能するのか データの分析 28.2 気温は樹上性のカエルの鳴き声の周波数にどのように影響するのか グラフの解釈 29.1 恐竜はどれくらい速く成長したのか データの解釈 30.1 船からの騒音はクジラにどのような影響を与えるのか 分析とまとめ 8．脊椎動物 31.1 なわばり行動の利点は観察できるのだろうか データの解釈 32.1 遅筋の割合は筋肉の活動にどのように関係するのか データの解釈 33.1 頭の大きさ，教育のレベル，発達認知症のリスクの間には相関関係があるのか データの解釈 33.2 アルコール摂取の影響は観察できるのか データの解釈 34.1 極限の状況はヒトの体から 1 日に失われる水分の平均値にどのような影響を与える データの解釈 35.1 食品のラベルはどれくらい信用できるのか データの比較 36.1 乳幼児突然死症候群は煙草の喫煙と関係しているのか 結論の形成 9．ヒトの体 37.1 受動的免疫治療は HIV 感染に効果があるのか 結論の導出
資料２ Holt McDougal Biology（2010）の単元とデータ分析演習のテーマ・内容 単 元 データ分析演習のテーマ データ分析の内容 1．写真という情報から定性的なデータと定量的なデータを抽出する 定性的と定量的 1．生物学入門 2．ジョギングと消費カロリーの関係から独立変数と従属変数を決める 変数の同定 3．細胞中の葉緑体の数で光合成量を調べる 変数の決定 4．森林の糖の純生産量と降水量の関係のグラフを解釈する グラフの解釈 2．細胞 5．細胞分裂に与えるホルモンの影響を調べた結果の表から独立変数，従属変数の配 置の仕方を学ぶ データから表を作成する 6．いろいろな生物の染色体数のグラフから，分析・評価・仮説形成を行う 棒グラフの解釈 7．ショウジョウバエの光ストレスに関する実験結果の表を棒グラフにして分析する 棒グラフの作図 8．11 種の生物のもつ遺伝子数に関するヒストグラムを見て，データの確認・分析を行う ヒストグラムの解釈 3．遺伝学 9．ヒトの染色体サイズの表からヒストグラムを作成し，データを解釈したり分析したりす る ヒストグラムの作図 10．ネズミの運動能力に関する交配実験の結果の折れ線グラフからデータの解釈や予 想を行う 線グラフの解釈 11．グッピーの雄の尾びれの大きさと性選択の関係を調べた結果のグラフから傾向を分 析する 傾向（パターン）の同定 4．進化 12．バクテリアの 1 世代の時間を求めるために，X 軸 Y 軸の間隔を考えながらグラフを作 成する グラフの軸の間隔の決定 13．コードラート法を用いたサンプリングによる個体数の推定（計算）を行う 母集団とサンプル 14．魚の大量死（棒グラフ）と降雨量（線グラフ）の組み合わせグラフを分析する 組み合わせグラフの解析 15．ある地域の 1 年の各月の降水量と気温を示す表から組み合わせグラフを作成し手分 析する 組み合わせグラフの作図 5．生態学 16．オタマジャクシの発生数と体長の変化のグラフから不連続データと連続データの違 いを知る 不連続なデータと連続なデータ 17．チトクローム C を構成するアミノ酸の違いに関するデータを割合に変換する データの変換 18．各州の伝染病（結核）の発生した件数と年度ごとの発症率のデータをグラフにして分 析する データの表現方法の選択 6．分類と多様性 19．褐藻の分泌する化学物質がサンゴの幼生が着生するのを防ぐことを調べる実験計 画を評価する 実験計画の分析 20．いくつかの果物の種子数を調べた結果から平均値，中央地，最頻値を求め，中心傾 向を調べる 平均値，中央値，最頻値 21．マメの発根する量（密度）と水遣りの程度との関係を調べた実験から実験の回数や 内容を評価する 繰り返し実験することの重要性 の認識 7．植物 22．ダイコンの種子の発芽と与える水の量の関係を調べる実験計画を読んで不備を指 摘し，改善案を考える 実験計画の不備の指摘 23．カタツムリの心拍数と殻長の関係を示す散布図を分析する 散布図の分析 24．クモの体長と糸の直径の関係を散布図にして，関係を分析する 散布図の作図 25．オオクチバスの年齢と体長の関係を散布図にして，関係を分析する 散布図の作図 26．恒温動物と変温動物の体重と摂食量との関係の表をグラフに表し，分析する グラフの選択 8．動物 27．トビの 1 種がある行動に費やした時間を示す表から棒グラフを作成して分析する 棒グラフの作図 28．運動時間に伴う血液中のインシュリン，グルコース，グルカゴンの割合の変化から逆 の関係を調べる 逆の関係（関数）の理解 29．パニック発作と僧帽弁逸脱症の関係が相関関係か因果関係かを明らかにする 相関関係または因果関係 30．年齢とぜんそくにかかっている人の割合の関係について帰無仮説を立て，受理か却 下かを評価する 帰無仮説（統計的仮説）の設定 31．水疱瘡，喉頭炎，インフルエンザ，エイズ，結核の感染経験の調査について，その方 法と結果を評価する 実験計画の不備の指摘 32．酸中和剤が胃液の pH 値を上げる効果を調べたグラフから外れ値を特定し，その理 由を考察する 外れ値の特定 33．ほぼ 5 年毎の皮膚がんの発生率（男女別）を示すグラフから傾向を調べ，その要因を 考察する データの傾向の分析 9．人間生物学 34．妊娠中における胎児と母親の甲状腺刺激ホルモンの量の変化を示すグラフを分析 する グラフの解釈
