top of page
このホームページは
.com
を使って作成されました。あなたも無料で作ってみませんか？今すぐはじめる
山

​佐宗 駿（Shun Saso）のホームページへようこそ！

PROFILE

簡単な自己紹介

RESEARCH

研究業績（論文，学会発表）や

経歴などのご紹介

MATERIALS

研究に関する資料やブログ

​（工事中）

CONTACT

メールアドレスおよび

​お問い合わせフォーム

PROFILE　佐宗 駿(Shun Saso)

​

東京大学大学院教育学研究科 教育心理学コース 博士後期課程

佐宗　駿 （さそう しゅん）です．

専門は，教育測定学および教授・学習心理学です．

特に，心理統計モデルを活用して，テスト（試験）の結果をいかにしてフィードバックするかに関心があります．

最近は，認知診断モデル（診断分類モデル）を活用して，学習者の理解状況を診断することを通じて，どのように

学び方の改善に活きるフィードバックができるかに関心を持って研究しています．

​詳しい研究業績は，ResearchmapあるいはこちらのPDFをご覧ください．

PUBLICATIONS

Referred Articles​

  1. 佐宗 駿・岡元紀・宇佐美慧 (印刷中). 小サンプルサイズ下での認知診断モデルの推定精度の検討:モデルの誤設定の影響と推定法の違いに着目して. 　統計数理.

  2. 佐宗 駿・岡元紀・植阪友理 (2023). 認知診断モデルを活用した理解の深さの診断と定期テストへの 応用：定性的・定量的な Q 行列の設定とモデルの実践的有用性の検討. 認知科学, 30(4), 515–530. https://doi.org/10.11225/cs.2023.057

  3. Oka, M., Saso, S., & Okada, K. (2022). Variational inference for a polytomous-attribute saturated diagnostic classification model with parallel computing.Behaviormetrika, 50, 63–92. https://doi.org/10.1007/s41237-022-00164-0

  4.  植阪 友理・内田 奈緒・佐宗 駿・柴 里実・太田 絵梨子・劉 夢思, 水野 木綿・坂口 卓也・冨田 真永 (2022). 自学自習を支援する「オンライン学習法講座」の開発と高校での実践―オンライン学習に応じた指導 上の工夫とその効果―. 教育心理学研究,70(4), 404–418.https://doi.org/10.5926/jjep.70.404

​

Non-Referred Articles

  1. 佐宗 駿 (2023).学習者の理解状況とモニタリング能力の定量的診断法の提案:認知診断モデルと信号検出理論に基づく数理的アプローチ, 東京大学大学院教育学研究科附属学校教育高度化・効果検証センター 研究紀要, 8, 147–162

PRESENTATIONS

Referred Presentations

​

  1. Shiba, S., & Saso, S. (Accepted). Development and Implementation of Feedback in Regular Test to Encourage Improvement in Learning Strategies: A Quasi-Experimental Study in a Middle-School [Individual Paper presentation]. The European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI) SIG 18 2024, Nicosia, Cyprus, 23–25 August 2024.

  2.  Saso, S., & Uesaka, Y. (2023). Statistically gauging vital subcomponents of diagrammatic competency [Poster presentation]. The European Association for  Research on Learning and Instruction (EARLI) 2023, Thessaloniki, Greece, August 2023.

  3. Saso, S., Oka, M., & Uesaka, Y. (2023). Development of assessment tools for depth of understanding quantitatively with cognitive diagnostic models. [Poster presentation]. In Advances in Information and Communication: Proceedings of the 2023 Future of Information and Communication Conference (FICC), Volume 1 (pp. 766-774). Cham: Springer Nature Switzerland, March 2023.

  4. 佐宗 駿・岡 元紀・植阪 友理 (2022). 理解の深さの定量的評価を目指した認知診断モデルの応用とそ のプロセスの提案–心理学・教科教育の知見と Q 行列推定を活かした Q 行列作成–，日本認知科学会 第 39 回大会 日本認知科学会第 39 回大会発表論文集, p283-291, 2022 年 9 月

  5. Uesaka, Y., Saso, S., & Akisawa, T. (2021). How Can We Statistically Analyze the Achievement of Dia- grammatic Competency from High School Regular Tests? [Poster presentation]. In Diagrammatic Repre- sentation and Inference: 12th International Conference, Diagrams 2021, Virtual, September 28–30, 2021, Proceedings 12, pp. 562-566. Springer International Publishing, 2021, September 2021.

  6. Saso, S., Oka, M., & Uesaka, Y. (2021). How can we statistically gauge students ’deep understanding from high school regular tests? [Poster presentation]. Junior Researchers of European Association for Research on Learning and Instruction (JURE) 2021, Online, August 2021.

  7. Oka, M., Saso, S., & Okada, K. (2021). Parallelized variational Bayesian algorithm for the polytomous- attribute saturated diagnostic classification model [Oral presentation]. World Meeting of the International Society for Bayesian Analysis (ISBA) 2021, Online, June 2021.

​

INVITED PRESENTATIONS

  1. Saso, S., Oka, M., Shiba, S., & Uesaka, Y. (2022). The practical application of cognitive diagnostic models to encourage students’ deep understanding and use of effective learning strategies [Oral presentation]. The 11th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing (IASC-ARS) 2022, Kyoto, Japan, February 2022.

​

NON-Referred Presentations

  1. 植阪 友理・佐宗 駿 (2023). 学力及び学習力をいかにして定量的に把握し、学習改善に結びつけるかー深い理解と図表利用力の解析から–[ポスター発表]，2023 年度教育研究交流会, 京都大学，2023 年 9 月

  2. 佐宗 駿 (2022). 理解の深さの定量的評価と教育実践への展開–認知診断モデルの実践的活用と今後の展望–，第八回認知科学若手の会ワークショップ ~いま、協同を考える~，東京大学，2022 年 10 月 29 日

  3. 秋澤 武志・佐宗 駿・植阪 友理 (2022). 主体的に学習に取り組む態度をいかにして育成するか?–授業 での学びを振り返る宿題としての説明動画作成とその自己評価–[ポスター発表], 日本教育工学会 2022 年秋季全国大会，2022 年 9 月

  4. 内田 奈緒・劉 夢思・佐宗 駿・植阪 友理 (2022). 自立的に学ぶ力を育成する学習法講座の実践 [ポス ター発表] ，日本教育工学会 2022 年秋季全国大会 (第 41 回大会)，2022 年 9 月

  5. 佐宗 駿・岡 元紀・柴 里実・植阪 友理 (2022). 理解の深さの定量的評価とそのつまずきに応じた学習方 略指導–認知診断モデルの実践的応用と生徒の反応–[ポスター発表] 日本テスト学会第 20 回大会，オ ンライン. 2022 年 8 月 9 月

  6. 植阪 友理・内田 奈緒・佐宗 駿・柴 里実・太田 絵梨子・劉 夢思・水野 木綿・坂口 卓也・冨田 真永 (2021).自学自習を支援する「オンライン学習法講座」の開発と高校での実践–オンライン学習に応じ た指導上の工夫とその効果–[ポスター発表] 日本教育工学会 2021 年秋季全国大会 (第 39 回大会) 講演 論文集,193—194，日本教育工学会.オンライン.2021 年 10 月

  7. 秋澤 武志・植阪 友理・佐宗 駿 (2021).「主体的に学習に取り組む態度」をいかにして育成し，評価す るか:高校数学における定期試験のフィードバック方法に着目して [ポスター発表] 日本教育工学会 2021 年秋季全国大会 (第 39 回大会) 講演論文集，423–424，日本教育工学会.2021 年 10 月

  8. 佐宗 駿・岡 元紀・植阪 友理 (2021). 認知診断モデルを通じた深い理解の実証的解析–大規模学力調 査を用いた分析と従来の観点との比較–[ポスター発表] 日本テスト学会第 19 回大会，オンライン. 2021 年 9 月

  9. 植阪 友理・清河 幸子・竹橋 洋毅・福田 麻莉・太田 絵梨子・柴 里実・劉 夢思・内田 奈緒・佐宗 駿・ 池端 健・有田 いず美・菊地 眞利衣・岡本 小枝・仲間 悦子・鈴木 玲子 (2021). 心理学者はいかにして 実践の場を創出し，社会に貢献できるのか−オンライン活用も含めて発展する教育センターとの連携事業から– [自主企画シンポジウム] 日本教育心理学会第 63 回, オンライン.2021 年 8 月

  10. 佐宗 駿・植阪 友理・秋澤 武志 (2021) 図表活用力を定期試験から定量的に捉えるには?–認知診断モデルを用いた資質・能力の実証的解析– [ポスター発表]， 日本教育心理学会第 63 回，オンライン.2021 年8月

  11. 佐宗 駿・岡 元紀・植阪 友理 (2021). 深い学びの評価方法の提案と定期テストへの応用–認知診断モデルの応用可能性と教師の反応– [口頭発表] 日本教育工学会 2021 年春全国大会，オンライン.2021 年 3 月

  12. 佐宗 駿・犬塚 美輪 (2020). 教員養成課程学生における教員志望度の縦断的変化–教員志望度の変化はなぜ生じるのか?–[ポスター発表] 日本教育心理学会大 62 回総会，開催中止・みなし発表.2020 年 9 月

  13. 犬塚 美輪・佐宗 駿・中村 海斗 (2019). 「数学嫌い」になるのはなぜか [ポスター発表]，日本心理学会第 83 回大会，大阪府.2019 年 9 月

​

​

MATERIALS（工事中）

​発表資料や授業資料など，自身の勉強の記録を第一に，「わずかにでも誰かの役にも立てば」という
思いで載せる予定です．
​なお，本資料は一大学院生が作成しているため，内容的な誤りを含んでいる可能性が多分にあります．
批判的精神を持って，ご活用ください．もしお気づきの点などございましたら，ご連絡ください．

01.

初心者のためRstudioの

​使い方−入門編−

02.

​授業資料

​​

03.

​輪読資料

​

04.

統計的な諸問題とその解決

略歴

​学歴

2022年4月 – 現在

東京大学大学院　総合教育科学専攻　教育学研究科　教育心理学コース　

博士課程　在学（指導教員：宇佐美慧　先生）

2022年3月

東京大学大学院　総合教育科学専攻　教育学研究科　教育心理学コース　

修士課程　修了（指導教員：植阪友理　先生）

2020年3月

東京学芸大学　教育学部　初等教員養成課程　学校心理コース選修　卒業　（指導教員：犬塚美輪　先生）

2016年3月

東京都立日野台高等学校　卒業　

Contact

ご連絡の際は[AT]をアットマークに変えてください．

s-saso[AT]g.ecc.u-tokyo.ac.jp

ご連絡はこちらのフォームからでも受け付けております．

Thanks for submitting!

bottom of page