エビデンス入門

教育における「エビデンス」とは、研究で確かめられた知見のことです。

現場教員は日々、自分の経験と直感で判断を下しています。 これは極めて重要であり、エビデンスがそれに取って代わるものではありません。 エビデンスは、「経験と直感に、もう一つの判断材料を加える」ためのものです。

たとえば医療では、医師の経験と患者の状態に加えて、研究で確かめられた治療法の効果を参考にする 「エビデンスに基づく医療（EBM）」が確立しています。 教育でも同じ考え方を取り入れたのが「エビデンスに基づく教育（EBE）」です。

「研究で確かめた」と一口に言っても、研究の質はさまざまです。 以下のように、エビデンスの信頼性には段階があります。

では、上のレベルを分けているのは何でしょうか。研究の質を決めるのは、主に以下の3つです。

① 比較対象があるか

② グループの分け方が公平か

これがRCT(ランダム化比較試験)が「最も強い研究デザイン」とされる理由です。

③ 結果が繰り返されているか

日本の教育現場でよくある例

「効果があった」だけでは、どのくらい効いたのかが分かりません。 効果量（effect size）は、その「どのくらい」を数値化した指標です。

研究の世界では「コーエンのd」という指標がよく使われ、おおよそ以下のように解釈されます。

本サイトでは、効果量を「学習月数」に変換して表示しています。 おおよそ d = 0.1 が 1ヶ月に相当します（学年や教科によってやや異なります）。

本サイトの数値の多くは「メタ分析」と呼ばれる研究手法から得られています。

メタ分析とは、同じテーマについて行われた多数の研究を統合し、 全体的な傾向を統計的に分析する手法です。

1本の研究だけでは「たまたま」の可能性が排除できません。 しかし、数十〜数百本の研究を統合すれば、個別の偏りが薄れ、 より信頼できる全体像が浮かび上がります。

EEF Toolkitの数値は、こうしたメタ分析の結果を元にしています。 たとえば「フィードバックは+6ヶ月」という数値の背後には、 世界中で行われたフィードバック研究の集合知があります。

エビデンスは万能ではありません。以下の限界を知った上で活用することが大切です。

• 平均は個人ではない —— メタ分析の数値は多くの子どもの平均です。目の前のこの子に同じ効果が出るとは限りません。
• 文脈が違えば結果も変わる —— 多くの研究は英語圏で行われています。日本の学校・学級の文化に直接当てはまらない場合があります。
• 「何を」は分かるが「どうやって」は足りない —— 「フィードバックは効く」は分かっても、「明日の算数で具体的にどう声をかけるか」まではエビデンスだけでは決められません。そこは教師の専門性と判断の領域です。
• 測れないものは見えにくい —— エビデンスはテストの点数で測れる学力に偏りがちです。子どもの意欲、創造性、幸福感など、数値化しにくい価値は見えにくくなります。
• 研究にもバイアスがある —— 「効果がなかった」研究は発表されにくいという出版バイアスが知られています。ポジティブな結果が過大評価されている可能性があります。

エビデンスに基づく教育は「数字に従え」ということではありません。

より正確には、3つの要素を組み合わせて判断するという考え方です。

この3つを重ね合わせて、「うちの教室では、今、何が最も良い選択か」を 考えるための材料がエビデンスです。

最終的な判断の主体は、常に教師自身です。