教育実験の難しさ

　では基準が定まれば、Ａ授業とＢ授業の良否を示す事は可能であろうか。
　例えば教師Ｘ氏にＡ授業をａクラス、Ｂ授業をｂクラスでしてもらい、授業終 了後調査を行ったところ一定の基準でａクラスのほうが良かったとしよう。これ からＡ授業のほうが良かったとしてよいだろうか。

　基準の適切さがまず問題だが、それは実験科学上の問題でなく、教育思想の問 題である事が多いからここでは触れない。授業研究の実験科学的部分で最大の問 題は、さまざまな「偏り」の対策である。

　例えば「クラス差」「両授業に対するＸ氏の熱意の差」「生徒が今までに受けて いた授業と対比しての後光効果の違い」「生徒が今まで受けていた授業のため生 じたラーニングセットの影響」…最後のものの例を1つ示そう。　わが国の理科 授業では「実験のあと結果を解釈してまとめる」タイプの授業が普通であるが、 そのような授業を受けた生徒に「実験結果を予測させ、仮説・現象予測の討論の あと実験を行い、実験後の解釈をしない」タイプの授業をすると、軌道に乗るま で一ヶ月以上かかるのが普通である。現象予測を大胆に行い、教師でなく生徒全 員に自己の説をわからせようという態度に生徒が変わるまでに時間を要する。Ａ. Ｂ.授業どちらかが前者のタイプでもう一方が後者の場合、短期間の実験だと偏り が生ずる。

　では研究計画を切り替えて、現実に1年ないしそれ以上続けて行われている授 業を研究対象としたら良いであろうか。その場合「他の面では全く同じだが、Ａ 授業とＢ授業の比較で問題になる場所だけ異なる」教師・学級のセットを発見す る事が事実上不可能だから、実験計画は以下のようなものにならざるを得ない。
　「Ａ授業に近い授業をする教師、Ｂ授業に近い授業をする教師を複数選び、さ まざまな授業変数（や環境変数）を測定し、一方では多種のテスト、アンケート、 観察を行い、それらを総合してＡ授業、Ｂ授業の効果を推定する」

　以下信頼できる授業研究や他の実験的教育研究の方法を記す。なお実験的教育 研究は基礎心理学研究、実験的授業による研究、現場研究の3つに分けられるが、 教育学の基礎としての心理学実験計画は医学実験計画法*1を準用すればよい事 が多いので省略し、あとの2つについて記す。

「偏りと実験的授業研究」

　しかし偏りの種類は数多く、ここで示したものの中にさえ、ゼロでないものがあるとすれば、「偏りがあっても信頼できる実験計画は何か？」という切り札が必要だろう。
　まず考えるべきなのは「偏りがテスト結果に及ぼす方向性を評価する事はでき ないか？」ということである。たとえば、「教師の熱意の差のための偏り」は決し てゼロにならないが、偏りの効果の方向性は明らかである。したがって教師の信念と反対の結論が出れば、この種の偏りは研究の信頼性に影響しない。

「仮説検定と教育学研究」

　いま、ある実験でＰ＝6％だとしよう。これは5％有意ではないから、普通は例数を増すという手をつかう。例数を増せば5％有意になる可能性がＰ＝6％ならかなりある。しかし教育研究では「例数を増やす」事が容易ではない。実験と観察に1年かかるとか、1年の特定の日に観察・実験を行うことが普通なので、例数を増やすには次年度のクラスや授業を対象にしなければならない。しかし次年度の生徒は、前の年度の生徒と等質ではないから「例数増」とみなせるかどうか疑わしいことが多かろう。

　その場合は二元配置法を用いて年次による違いを分離するのが常道であるが、さまざまな理由で二元配置法が使えないえない事もあろう。そのとき、同じ実験ではないことになるが、次年度には例えばＰ＝9％で同様の結果になったとしよう。
　そこでα＝10％で2つのデーター（Ｐ＝6％、Ｐ＝9％）でモノをいっても良いのであろうか？　工学や生物学の常識では「否」であろう。　これにの分野では「例数を増やす」事が比較的容易であるから、偶然のための誤りを減らすために容易な事を実行すべきだと考えられる。　しかし教育学では「偶然のための誤りのための被害」と「例数をふやすための被害」がコンパラブルであるから、場合によっては「この2つのデーターがつづいて得られる確率が低い」が故に［モノをいう］事が正しい事があろう。　

　また仮説検定論のようなプラグマティズム的論法がいつでも正しく、Ｐ＝6％ならそれだけの信頼性を考える経験論的論法が誤りであるかどうか、教育学では大いに問題となろう。　工学、農学などの分野では仮説検定論が、検査、調査、実験などの論理そのものになっていると考えられる。生物学や医学の大部分でもα＝5％という基準を定めるのは、「偶然性のための間違い研究を一定以下に制限して科学を速く進歩させる」ために正当と考えられる。α＝5％とは、全国で（全世界で）20名の研究者が同一の実験をしたとき、一人が間違った結論を出し、間違い論文を多分書くという事である。

しかし教育学では、Ｐ＝6％とか9％というデーターを捨てず、被害の大きさ比べの上採用するほかに、これらのデーターを経験論扱いで採用すべき場合がある。教育現場研究においては、厳密な意味でも実験再現性はない。生徒も教師も環境も社会の進歩に従って変われ、10年前、20年前の実験ともなれば再現できないと誰もが認める事が多かろう。ただし別実験による結論の一致という点での再現性があれば、科学としては成立していて、実験の再現はできなくともよい。「同じ研究は金とヒマさえあれば可能」「実験再現可能」だからこそ、「偶然のための間違い研究を一定以下にくいとめる」ことが要求され、その要求が優先するのである。実験再現ができない場合は「情報を効率よくとりだす」経験論的立場が科学を速く進歩させる、人びとの利益のための唯一の基準となるであろう。

多変量解析と現場教育の研究

　この矛盾から逃れる方法は次の通りである。 「小規模の予備実験で要因となる可能性のある変数をできる限り多数記録する（小規模実験だからこそ可能）とともに多次元評価を行い、テスト結果を合理的に説明するような構造仮説群、変数群をえらび、それらに基づいて本実験を計画する」

　しかし次のような疑問が出よう。大規模な実験でさえ、なにやら怪しげなもの しか出てこないのに、小規模実験では何がでてくる？　有意性検定さえできない 少数例から要因と思われるものを抽出しても信用できないし、ましてや「要因」 群に結びつく構造仮説（解釈）の群など、まるで信用できないではないか？　そ の上の本実験など空中楼閣ではなかろうか？

　部分構造仮説が互いに矛盾しないかどうかは断定的にいえることもあるが、そ うでない事もあるから、部分構造仮説の無矛盾集合の確からしさはＰの合成とイ コールでなく、「推論の合理性・妥当性」という数字にならない要素が「確からし さ」の中に混入している。　「推論の合理性・妥当性」などという数字にならぬ 不確定要素をもちこんでも、実験の目的が「有力構造仮説と有力な要因候補ほ選 ぶ」であり、どの構造仮説（部分構造仮説の無矛盾集合）が一番確からしいかが 問題なのではないから一向差し支えない。

　以上のように正確な計算はしても大して意味はなく、そもそも計算上のＰの数 字の細かいところより、独立性や推論の合理性・妥当性のほうが問題になりやす いから、Ｐの計算はランクわけ程度で十分であり、場合によっては目の子算で差 し支えない。　その例は文献4にあり、その研究では1つしか有力仮説が残らな かったので、本実験なしである程度「モノをいう」事になっている。

「合理的思弁と実験計画」

　一定の教室内条件、すなわち教師をリーダーとして1方向に向かうのを生徒の大多数が自明のこととして納得する条件は何かを考えて別の調査を行い、データーを層別すればキレイなデーターとなる可能性が大きいのではなかろうか。
一方「生徒が生徒を指導」に依拠する点では集団主義だが、その指導は教師と独立の多種多様な生徒有志運動を発生させるという形で行われ、「ハイッと返事をしよう」などの多くの一般的徳目に反する自由が事実上公認される方式*6が存在するが、それが自主管理（教師と独立な生徒運動）、複数政党制（正しい事が自明に見える徳目に反する自由）を認める、開かれた社会主義社会の原理とでもいうべきものを（全生研のスターリン式社会の代わりに）クラスに持ち込むものであり、その成功・失敗の条件が全生研方式の成功・失敗の条件と逆である事も容易に推定されるであろう。

「教師の行う研究と信頼性」

　教師活動の統制がないという条件下で、授業方式や教材の研究をするとなれば、教師の信念・経験・くせなどのための偏りが結果に混入する事は避けられない。 それでも次のような事はいえるだろう。
�@ 肺炎や淋病に対するペニシリンの如く大きな効果があれば、授業方式や教材の改良は無条件に認めて良い。同一テストの得点が平均50点から80点に飛び上ったり、今までは大声や体罰による威嚇がなければ授業が維持できなかったのに管理的発言ゼロで同程度の平均点になったとすれば、改良は認められるであろう。
�A そのように顕著ではないが効果はあるという場合、あなたはそれを学会で発表してはいけないが、教師仲間で発表して良いし、またその改良されたと思う授業方式や教材で授業をすべきである。
何か教師を馬鹿にしたように聞こえるが，そうではない。教師は外部研究者と異なり、クラス差その他の偏りを直観的にはかなり知っている。研究をしようという教師ならば、以上の事で並み以上の能力を持つであろうから、得られた効果は�@本物の効果、でなければ、�A何かの後光効果だと考えられる。そうだとすれば、教師の立場から見て「後光効果でも効果があれば良い」のであるから、真の効果かどうか不明でもねその「改良」授業や「改良」教材を実行すべきだと考えられる。