教育データ統計解析支援

教育データ統計解析支援は、テスト結果やアンケート結果の扱い方を整理する資料です。学校においては、この内容を校内外の連絡、情報整理、会議準備などの共通業務の場面で活用し、児童生徒・保護者・教職員に必要な情報や判断材料を分かりやすく示します。教職員は、個人を特定できる情報を扱わず、対象者、目的、校内手続、情報の共有範囲を確認して、学校の実態に合う内容へ整えます。

このページでは、分析目的の定め方、AIへの入力方法、結果の確認方法が分かります。

この文書の目的と使う場面#

この文書は、学校で実施したテスト、質問紙、授業評価、出欠や参加状況などの教育データについて、何を明らかにしたいのかを整理し、目的に合う集計方法と結果の示し方を検討するために使います。校長、副校長・教頭、教務主任、研究主任、学年主任、授業担当者などが、校内研究、授業改善、学年会、教育課程の検討、保護者や学校運営協議会への説明資料の準備を行う際に活用します。

利用時は、まず「どの学習内容や教育活動を振り返るのか」「誰のための資料か」「結果をどのような改善につなげるのか」を定めます。平均、中央値、割合、標準偏差、項目別集計などを目的に応じて選び、必要な場合だけ相関分析を検討します。集計結果は、個人の成績、評価、処遇、合否、診断、支援の要否を決める根拠として単独で使用しません。

AIを利用する場合は、氏名、学籍番号、住所、連絡先、自由記述から個人を推測できる情報を除き、可能な限り学級・学年などの集計済みデータを用います。入力前に、利用目的、共有範囲、校内の確認手続を確認します。AIの出力は分析案として扱い、元データ、問題、評価規準、実施条件と照合したうえで教職員が採否を判断します。

関連語：匿名化、個人情報、生成AI、プロンプト

作るときのポイント#

1. 分析の問いを一文で定めます。
   「学年全体の平均点は何点か」ではなく、「学習指導要領や授業で扱った内容のうち、どの観点の理解状況を把握し、次の授業で何を改善するか」のように、対象と利用目的を明確にします。問いが曖昧なまま、使える統計量を先に選ばないようにします。

1. データの単位と対象範囲をそろえます。
   個人、学級、学年のどの単位で集計するかを決め、対象者数、欠測値、未受験、途中回答、実施時期、授業時間、教材、評価方法などを記録します。学級間で実施条件が異なる場合は、単純に平均を比較せず、違いを注記します。

1. 目的に応じて統計量を選びます。
   平均は全体の水準、中央値は極端な値の影響を受けにくい中心、標準偏差は得点のばらつき、割合は選択肢や達成状況の分布を示します。相関係数は二つの項目が同じ方向に変化する程度を示すにとどまり、原因や指導の効果を証明するものではありません。人数が少ない集団の数値は、個人が推測されないよう表示方法を検討します。

1. 原資料と数値を照合できる形にします。
   問題、採点基準、配点、評価規準、質問紙の設問、集計式、除外したデータを記録します。平均の分母、割合の分母、四捨五入、欠測値の扱いを明示し、AIが作成した表や解釈は必ず再計算します。

1. 結果と判断を分けて記述します。
   「平均が低かった」という結果と、「次時に復習を行う」という授業上の対応を区別します。AIには集計方法や解釈上の注意点の整理までを求め、成績、合否、処分、診断、支援方針の最終判断は教職員が資料と校内手続に基づいて行います。

関連語：個人情報、生成AI、匿名化、プロンプト

例文（対象校種に合う架空校の場合）#

### 朝凪学園中学校　数学科授業改善のための集計方針

#### 1　目的
【実施日】に第2学年で実施した「一次関数」の確認テストについて、学年全体の理解状況と設問ごとのつまずきを把握し、次回の授業改善に生かす。個人の成績、評定、進路、支援の要否をこの集計だけで決定しない。

#### 2　対象とデータ
対象は第2学年の生徒である。データの単位は生徒単位とし、学年全体および学級別に集計する。使用する項目は、合計点、設問番号、設問が測る内容、正誤、未解答の有無とする。氏名、学籍番号、自由記述など、個人を特定できる情報は分析用データから除く。

設問と測定内容の対応は、問題冊子、解答、採点基準、授業で扱った内容、数学科の評価規準と照合する。授業で扱っていない内容や、設問の読み取りだけに過度に依存する内容が含まれていないかも確認する。

#### 3　集計方法
合計点について、人数、平均、中央値、最低値、最高値、標準偏差を集計する。設問別には、正答率、未解答の割合、誤答の傾向を示す。欠席や未受験の生徒は、受験者数と分けて記録し、平均の分母に含めるかどうかを明記する。

「家庭学習時間」と合計点の相関を参考に示す場合でも、学習時間が得点の原因である、または学習時間を増やせば必ず得点が上がるとは解釈しない。人数が少ない学級については、個人が推測される表示を避け、学年全体の集計を中心にする。

#### 4　結果の示し方
結果は、①対象人数と欠測の状況、②合計点の分布、③設問別正答率、④授業改善の検討事項の順に示す。数値には、集計対象、分母、四捨五入の方法を付記する。学級間の差を示す場合は、実施時間、説明、教材などの条件が同じであったかを併記する。

例として、「設問3と設問5は、他の設問より正答率が低かった」と記述できる。ただし、その理由は答案、授業記録、誤答内容を確認してから検討する。「理解していない生徒がいる」と個人を推測する表現や、「家庭学習が不足している」と原因を断定する表現は用いない。

#### 5　確認と活用
数学科担当者は、集計表の数値を元データから再計算し、教務主任が集計対象、欠測値、表示範囲を確認する。学年会では、設問の内容と授業記録を見ながら、復習、例題の提示、説明方法の変更など、授業上の対応を検討する。

AIを使う場合は、匿名化した項目名と集計値だけを入力し、「適切な集計方法と解釈上の注意点を整理する」目的に限定する。AIの出力を成績処理、合否、処分、診断、支援方針の決定に使用しない。最終的な資料は、担当教員、学年主任、管理職が原資料と照合して確定する。

関連語：匿名化、個人情報、生成AI、プロンプト

良い文章の条件#

• 読み手が明確であること。 校長等の管理職には確認事項、研究主任には分析手順、授業担当者には設問別の見方を示し、児童生徒や保護者に公開する部分は専門用語を補足していること。
• 文書の構成が実務の順序になっていること。 分析目的、対象と単位、データ整理、統計量の選択、結果表示、解釈、校内確認の順に並び、集計結果と授業改善案を混同していないこと。
• 確認すべき原資料が具体的であること。 問題、解答、配点、採点基準、評価規準、質問紙の設問、授業で扱った内容、実施記録を照合対象として示していること。
• 教育データ固有の誤りを防いでいること。 平均の分母、欠測値、未受験、学級規模、四捨五入、設問ごとの配点を確認し、相関を因果関係と誤読したり、少人数の結果から個人を推測したりしないこと。
• 個人情報とAI利用のリスクを扱っていること。 氏名や学籍番号を入力しない、自由記述を匿名化する、共有範囲を限定する、AI出力を再計算するなどの手順が明記されていること。
• 校内確認と最終判断の所在が明確であること。 担当教員、学年主任、教務主任、管理職などの確認者を定め、成績、合否、処分、診断、支援方針の最終判断をAIや自動集計に委ねていないこと。

関連語：個人情報、生成AI、匿名化、プロンプト

AIに渡す情報（入力項目のチェックリスト）#

AIに渡す情報は、次の項目に分けて準備します。

• 分析の目的と、確認したい教育上の問い
• データの種類と単位
• 実施時期、対象学年、教科、設問の概要
• 列名、人数、欠測値の有無
• 希望する集計方法
• 結果を使う場面と読み手
• 数値の解釈で避けたい表現
• 表、箇条書き、報告書などの出力形式

児童生徒の実名、学籍番号、住所、顔写真、成績表画像、自由記述の原文は入力しません。個人が特定される組合せも避けます。個人単位のデータは原則として外部の生成AIに入力せず、個人を特定できないよう十分に集計・加工したデータだけを、所属する自治体・学校が承認した環境で扱います。仮の記号に置き換えただけのデータも個人情報として管理します。人数が少ない集団は、学級名や属性をまとめて示します。

必要な場合は、個人データではなく、学級単位や学年単位に集計して入力します。元データは学校が認めた場所で管理し、AIに入力したデータの範囲を記録します。

関連語：匿名化、仮名化、個人情報、生成AI

コピーして使えるプロンプト#

次のプロンプトを使い、角括弧内を安全な情報に置き換えます。個人を特定できる情報は入力しません。AIには分析方針の整理を求め、評価や支援の要否を決めさせないことが大切です。

あなたは、学校の教育データ分析を支援するアシスタントです。
次の情報を基に、分析の目的、適切な集計方法、解釈上の注意点を整理してください。
児童生徒個人の評価、処遇、合否、診断、支援の要否は判断しないでください。
不明な点は推測せず、追加で確認すべき事項として示してください。

【分析の目的】
【対象校種・学年】
【教科または活動】
【データの単位：個人・学級・学年など】
【データの項目名】
【人数と欠測値の状況】
【実施時期と実施条件】
【利用できる集計方法】
【結果を読む人】
【希望する出力形式】

次の順で出力してください。
1. 分析の問い
2. 使用する統計量と理由
3. データ整理の手順
4. 結果の示し方
5. 解釈の注意点
6. 教職員が追加確認する事項


【この文書に必要な良い文章の条件】
- **読み手が明確であること。** 校長等の管理職には確認事項、研究主任には分析手順、授業担当者には設問別の見方を示し、児童生徒や保護者に公開する部分は専門用語を補足していること。
- **文書の構成が実務の順序になっていること。** 分析目的、対象と単位、データ整理、統計量の選択、結果表示、解釈、校内確認の順に並び、集計結果と授業改善案を混同していないこと。
- **確認すべき原資料が具体的であること。** 問題、解答、配点、採点基準、評価規準、質問紙の設問、授業で扱った内容、実施記録を照合対象として示していること。
- **教育データ固有の誤りを防いでいること。** 平均の分母、欠測値、未受験、学級規模、四捨五入、設問ごとの配点を確認し、相関を因果関係と誤読したり、少人数の結果から個人を推測したりしないこと。
- **個人情報とAI利用のリスクを扱っていること。** 氏名や学籍番号を入力しない、自由記述を匿名化する、共有範囲を限定する、AI出力を再計算するなどの手順が明記されていること。
- **校内確認と最終判断の所在が明確であること。** 担当教員、学年主任、教務主任、管理職などの確認者を定め、成績、合否、処分、診断、支援方針の最終判断をAIや自動集計に委ねていないこと。

関連語：プロンプト、個人情報、生成AI、著作権

出力フォーマット#

注意点（個人情報・著作権・確認）#

教育データには、成績、出欠、健康、家庭状況、配慮事項などが含まれる場合があります。個人情報の保護に関する法律と、所属する自治体・学校の規程を確認して扱います。生成AIの利用が認められている環境かどうかも、管理職や情報管理担当者に確認します。

少人数の集団では、氏名を伏せても個人が推測されることがあります。学級、部活動、障害の状況などを組み合わせた表示にも注意します。外部サービスにデータを入力する場合は、保存、学習利用、第三者提供などの条件を確認します。

分析結果は、児童生徒の序列化や不利益な扱いにつながらないようにします。平均や相関の結果だけで、能力、努力、家庭環境を断定してはいけません。著作物のテスト問題や研究資料を入力する場合は、利用許諾や校内利用の範囲を確認します。

AIが示した計算、用語、表現は、教職員が元データや表計算ソフトで再確認します。誤りや偏りがあれば修正し、会議資料として配付する前に管理職が確認します。

関連語：個人情報、著作権、生成AI、プロンプト

関連する文書#

• 0009 Excel関数・マクロ（VBA）作成：集計や計算式を表計算ソフトで作るときに使います。
• 0010 Googleフォームアンケート設計：分析しやすい質問項目と回答形式を設計するときに使います。
• 0011 教育文献・先行実践リサーチ：分析結果を先行研究や実践事例と照らすときに使います。
• 0018 アンケート自由記述の感情分析・分類：自由記述を分類するときの方針を整理します。
• 0021 表組みデータのMarkdown/HTML変換：集計結果を見やすい表に変換するときに使います。
• 0062 生成AI出力のファクトチェック・出典確認シート：AIの計算や説明を確認するときに使います。

関連語：ファクトチェック、個人情報、生成AI、著作権

参考資料#

• 個人情報の保護に関する法律↗
• 所属する自治体・学校の個人情報保護規程
• 所属する自治体・学校の情報セキュリティ規程
• 所属する自治体・学校の教育データ取扱規程・様式