教育分科会アンケート 日中比較レポート
受験競争下でカリキュラムはラーニング・コンパス3領域のバランスに寄与するか（探索的分析）
2026年08月17日
1 本レポートの位置づけ
リサーチクエスチョン：日本と中国において、受験競争の下で、ラーニング・コンパスが示す「知識」「スキル」「態度と価値観」をバランスよく育成するには、どのようなカリキュラムが必要か。
仮説：受験競争の下でも、カリキュラム（どう学ぶか・誰と学ぶか・どう組み込むか）と実現条件（外部評価の変革・機会の公平性）を整えることで、3領域をバランスよく育成できる。
本レポートは、この仮説を「カリキュラム等の学習環境(X)が、3領域のバランス(Y)と関係するか」という形に置き換え、日本と中国の高校教育を比較して探索的に検討する。回答者は全体
46名（日本の高校卒 24名、中国の高校卒
22名）。比較は実際に通った高校の所在国（hs_country）で行う。
限界。 いずれも学生団体経由の便宜的標本で母集団を代表しない。横断・自己申告で因果は主張できない。標本は中程度で、p値より効果量と分布・方向を重視する。学校外連携は設問形式が日中で異なるため、カリキュラム合成指標や日中比較には含めない。
| 高校所在国 | Freq |
|---|---|
| 日本 | 24 |
| 中国 | 22 |
2 変数の設計：仮説を指標に対応させる
| 仮説の要素 | 指標 | 役割 | 作り方 |
|---|---|---|---|
| どのように学ぶか | class_index | X | 探究・協働の授業9項目の平均 |
| どう組み込むか | multi_year_continuity | X | 学年をまたぐ連続性（単項目） |
| 外部評価の変革 | comp_eval_index | X | 暗記以外を評価する程度（5項目平均） |
| （上記3つの統合） | curriculum_index | X | class・連続性・comp_eval を標準化して平均 |
| 誰と学ぶか | external_index | 参考X | 学外連携5項目。日中で形式が違うため比較不可 |
| 機会の公平性 | fair_unfair | 実現条件 | 公平でないと感じた=1 |
| 受験競争の文脈 | exam_pressure | 文脈 | 受験プレッシャー（1〜5） |
| 3領域のバランス | Y_balance_gap | Y | 3領域(知識/スキル/態度)の得点差（小さいほど均等） |
3 尺度の信頼性
| 尺度 | alpha |
|---|---|
| 受験を意識した経験（7項目） | 0.837 |
| 探究・協働的な授業（9項目） | 0.922 |
| 知識以外を含む評価（5項目） | 0.737 |
4 学習環境の日中比較（X側）
まず、日中でカリキュラムや受験文脈がどう違うかを見る。効果量rは正が日本、負が中国が高い。
| 指標 | 日本平均 | 中国平均 | 日本N | 中国N | p | 効果量r |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 受験プレッシャー | 3.29 | 4.09 | 24 | 22 | 0.092 | -0.28 |
| 探究・協働的な授業 | 2.90 | 2.53 | 24 | 22 | 0.049 | 0.34 |
| 知識以外を含む評価 | 2.57 | 2.56 | 24 | 22 | 0.912 | -0.02 |
両国とも受験競争下にあるが、受験プレッシャーはむしろ中国側で高い。探究・協働的な授業は日本側で多く、知識以外を含む評価は両国で大きく変わらない。「受験競争の強さ」と「探究的カリキュラムの有無」が別々に動いている点が、仮説の前提（受験競争下でも探究は成立しうる）と整合する。
学習環境の日中分布
5 仮説の検証：各要素は3領域のバランスに寄与するか
5.1 結果変数の意味と、「因果」「高質」について（重要）
Yは、高校卒業時の自己認識について「最も当てはまる3つ」「最も当てはまらない3つ」を選ばせ、3領域ごとに（強み選択数−弱み選択数）を取ったものである。Y_balance_gap
は3領域の最大−最小で、小さいほど3領域が均等であることを示す。
本分析には、仮説の言葉との間に2つのずれがあり、結果を読む前提として明記する。
第一に、因果は主張できない。本データは横断的な自己申告で、便宜的標本である。したがって以下で示すのは各要素と偏りの関連（相関・回帰係数）であり、「その要素が偏りを生じさせた／減らした」という因果ではない。カリキュラムが充実した学校の生徒が、もともとバランス型だった、という逆向きの説明も排除できない。
第二に、Y_balance_gap
は相対評価の均等さしか測れない。3領域の合計が定義上0になるため、偏りが小さいことは「3領域が均等」を意味するだけで、仮説が言う「3領域を高い水準で（＝高質に）バランスよく」の絶対的な高さは本データでは測れていない。均等に低い場合も偏りは小さくなる。したがって「高質バランス」を正面から検証するには、各領域の到達度を絶対水準で問う設問が今後必要になる。以下は「偏りの小ささ」の分析として読む。
5.2 各要素と3領域の偏りの関係（二変量）
各Xと Y_balance_gap
のSpearman相関を、全体・日本・中国で示す。負の相関は「その要素が充実しているほど偏りが小さい」ことを意味する。
| 要素 | 全体_rho | 全体_p | 日本_rho | 日本_p | 中国_rho | 中国_p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| カリキュラム総合 | -0.17 | 0.306 | 0.04 | 0.863 | -0.53 | 0.025 |
| 探究・協働的な授業 | -0.10 | 0.533 | -0.12 | 0.612 | -0.18 | 0.466 |
| 学年をまたぐ連続性 | -0.10 | 0.544 | 0.08 | 0.735 | -0.37 | 0.131 |
| 知識以外を含む評価 | -0.24 | 0.140 | 0.15 | 0.516 | -0.75 | 0.000 |
| 学外連携(参考) | 0.14 | 0.383 | 0.27 | 0.229 | -0.11 | 0.666 |
| 公平でない=1 | 0.11 | 0.515 | 0.27 | 0.233 | -0.04 | 0.879 |
カリキュラム総合と偏りの相関は、中国で負に有意（rho≈−0.53）だが、日本ではほぼゼロであり、全体では弱い。個々の要素も全体では弱く、学外連携は日中で設問形式が違うため国内の傾きのみ参照する。公平性による偏りの差はほとんどない（不公平群gap≈2.65／公平群≈2.38）。
5.3 各要素のグラフ（3領域の偏りとの関係・国別）
縦軸はいずれも3領域の偏り（上ほどバランス良＝gap小）。連続量の4要素は散布図、公平性は箱ひげ図で示す。
各カリキュラム要素と3領域の偏り（国別）。学外連携は日中で尺度が異なるため国内の傾きのみ参照。
機会の公平性と3領域の偏り（国別）
5.4 教育環境は「まとまり」として存在するか
仮説は、カリキュラム・実現条件が個別にではなく束として整うことを想定している。5要素の相互相関と、まとまりの強さ（Cronbach’s alpha・第1主成分の説明率）で確認する。
教育環境5要素の相互相関（Spearman, N=39）
| 指標 | 値 |
|---|---|
| Cronbach’s alpha（探究・連続性・評価・学外の4要素） | 0.789 |
| 第1主成分の分散説明率 | 61.8% |
探究・連続性・評価・学外の4要素は互いに正の相関を持ち、alphaは約0.79、第1主成分だけで分散の約6割を説明する。探究をする学校は、連続性・知識以外の評価・外部連携も同時に整っている傾向があり、教育環境は個別要素ではなく一つのまとまりとして存在している、と読める。一方で公平性(不公平=1)はこの束と弱い負の関係で、カリキュラムが充実した学校ほど「公平でない」との認識がやや少ない。
5.5 各要素の寄与度（重回帰・関連の強さ）
Y_balance_gap
を、標準化した各要素・国・受験プレッシャーで説明する重回帰を行う。係数は標準化されており、絶対値が大きいほど偏りへの関連が強い（負＝偏りを小さくする方向）。因果ではなく関連であり、下記の限界に強く留意する。
| 要素 | 標準化係数 | p | CI下 | CI上 |
|---|---|---|---|---|
| 探究授業 | -0.255 | 0.449 | -0.93 | 0.42 |
| 連続性 | 0.142 | 0.632 | -0.46 | 0.74 |
| 知識以外評価 | -0.223 | 0.433 | -0.80 | 0.35 |
| 学外連携 | 0.348 | 0.218 | -0.22 | 0.91 |
| 不公平=1 | 0.013 | 0.979 | -0.99 | 1.01 |
| 中国ダミー | 0.073 | 0.881 | -0.92 | 1.07 |
| 受験圧力 | 0.111 | 0.635 | -0.36 | 0.58 |
各要素の標準化係数と95%信頼区間（0をまたぐと関連は不確実）
この重回帰では、どの要素も統計的に有意ではなく、モデル全体の説明力も乏しい（調整R^2はほぼ0）。理由は2つある。第一に、有効回答39名に対し予測変数が多く、検出力が低い。第二に、前節のとおり5要素が互いに強く相関している（まとまっている）ため、重回帰では各要素の独立した寄与を分離できず、係数が不安定になる（多重共線性）。したがって現段階では、「どの要素が単独で効くか」を切り分けるより、教育環境をひとまとまりとして捉え、その総合的な充実度と偏りの関係（特に中国側で見られた負の関連）を見る方が妥当である。要素の切り分けには、より大きな標本と、できれば縦断・準実験的な設計が要る。
5.6 主役グラフ：カリキュラム総合とバランス（受験プレッシャー別・国別）
横軸がカリキュラム総合、縦軸が3領域の偏り（上ほどバランス良）。点の色が濃いほど受験プレッシャーが高い。高プレッシャーの点（濃色）が、カリキュラムの充実した右側にも分布し、かつ上方（偏り小）にあれば、「受験競争下でもカリキュラム次第でバランスは保たれる」ことを示す。
カリキュラム総合と3領域の偏り（国別・受験プレッシャーで濃淡）
5.7 高受験プレッシャー下でのバランス（日中）
| 国 | 高圧層N | 偏り2以下 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 日本 | 12 | 5 | 42 |
| 中国 | 15 | 8 | 53 |
両国とも高プレッシャー層の半数前後が3領域の偏りが小さく、強い受験圧力とバランスの両立事例が一定数存在する。「偏り2以下」は比較のための探索的基準であり、人数が少ないため割合は目安として読む。
6 ラーニング・コンパス3領域の日中比較
3領域それぞれの相対的な強みを日中で比較する（有効回答のみ。全体39名）。
| 領域 | 日本平均 | 中国平均 | 日本N | 中国N | p | 効果量r |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 知識 | -0.38 | -0.06 | 21 | 18 | 0.591 | -0.10 |
| スキル | -0.24 | 0.06 | 21 | 18 | 0.538 | -0.11 |
| 態度・価値観 | 0.62 | 0.00 | 21 | 18 | 0.128 | 0.28 |
| 3領域の偏り | 2.62 | 2.50 | 21 | 18 | 0.666 | 0.08 |
3領域の相対的な強み（国別）
7 学習機会の公平性（日中）
| 国 | 不公平と回答 | 回答総数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 日本 | 15 | 24 | 62 |
| 中国 | 16 | 22 | 73 |
自由記述は、留学・渡航プログラムの費用や、選抜・地域差による参加機会の制限とあわせて解釈する必要がある。
8 まとめと限界
両国とも受験競争下にあるが、受験プレッシャーの強さ（むしろ中国が高い）と探究・協働的な授業の多さ（日本が多い）は別々に分布しており、受験競争の強さ自体が探究的カリキュラムを一律に排除するわけではない。「カリキュラムが充実するほど3領域の偏りが小さい」という仮説の関係は、本データでは中国側の下位標本で負の相関として観察されたが、日本側では確認できず、プールすると弱い。高プレッシャー層でも両国で半数前後がバランスを保っており、両立事例は存在する。
教育環境については、探究・連続性・知識以外の評価・外部連携が互いに正相関し（alpha≈0.79、第1主成分が分散の約6割を説明）、個別要素ではなく一つのまとまりとして存在していることが確認できた。一方で、各要素が3領域の偏りに与える寄与を重回帰で切り分けようとすると、どの係数も有意にならず説明力も乏しかった。これは標本が小さいことに加え、要素同士が強く相関している（多重共線性）ためで、現段階では要素を分離するより教育環境を総合的に捉える方が妥当である。
なお本データの Y_balance_gap
は3領域の相対的な均等さのみを測り、仮説が言う「高い水準でのバランス（高質）」の絶対的な到達度は測れていない。ここを検証するには、各領域の到達度を絶対水準で問う設問の追加が必要である。
以上は各群20名前後・便宜的標本・横断自己申告に基づく探索的知見であり、因果や母集団への一般化は主張しない。とりわけ日中で関係の向きが異なった点は、標本の偏りによる見かけの差である可能性を含め、本調査・インタビューでの検証課題とする。学校外連携は設問形式が日中で異なるため比較から除いた。回答が増えたら
education_data_with_y.csv
を差し替えて再Knitすれば全結果が更新される。