2021.01.02

教育ログデータ その2

前回に続いて、今度は教育ログデータをどうやって集め、分析するのかについて考えましょう。 

これまでの教育ログデータは主にテストを行う事で取得していました。場合によっては宿題を課して取得することもできますが、これは回数が多いと分析のためのデータ化に難がありました。実際に宿題の採点が間に合わず、1ヶ月分以上を放置していた例が報道されたこともあります。2020年にも新潟県で教員が宿題を廃棄したとして処分されています。正直なところ、デジタル化できるところはデジタル化してしまえば良いのです。それが、計算ドリルなどのデジタル化です。GIGAスクール構想が前進した今、タブレットはドリル系の宿題を出すのに最適です。 

このタブレットで解答するドリルは採点をする必要がありません。データも最初からデジタル化されます。答えも成績もすべて自動でデジタル化されるのです。

「それだと、過程が分からないから、どこで詰まったのかチェックできない」 

という先生もいるでしょう。そこは発想の転換が必要です。すべての児童生徒のやっていることを追いかけようとすると、アナログであってもデジタルであっても時間が足りなくなります。むしろ、 
「サポートするべき児童生徒を効率よく見つけ、集中的にサポートする」 
ことにこそ、注意を割くべきなのです。そのポイントを真っ先に見つけられるデータの組み合わせは、 
「点数(正答・誤答の比)×解答に要した時間」 
です。理解できていない児童生徒は、紙で出された宿題では、何度も書いては消しを繰り返します。その跡をみることで分かってくることがあるのも事実です。ですがそれは解答までにかかった時間で見当を付けられます。どのレベルの問題から時間がかかるようになったのか、時間がかかるようになる前と後の正答率はどの様に変わったのか。 そもそもそれは何時頃にやっていたのか。これはプリントなどの紙では絶対に取得できないデータです。
これらのデータを吟味し、どの児童生徒がどこを理解できていないのか、まずは当たりを付けます。そのうえで、個別に対応すれば良いのです。 

解答までの時間が極端に長い場合は、詰まっている可能性が高い。逆に解答までの時間は変わらなくても、あるところから正答率が下がれば、「理解できない」と諦めてしまった可能性が高い。そういう「仮説」を持った上で、データを見ていきます。 
またその際、その単元を学ぶのに必要な過去の単元の成績を参照すれば、以前から理解できていなかったのか、それともこの単元で躓いたのかを峻別することも可能です。いっそのこと、これらの知見が溜まってくれば、それをAI(人工知能)に分析させるのも一つの手です。 

「子ども達の面倒をAIにやらせるなんて!」 

とおっしゃる先生方もいるでしょう。ですがそれは発想が間違っています。AIはあくまでも先生をサポートするためのものです。AIは児童生徒が躓いている可能性の高いポイントを教えてくれるだけです。それにどの様に対応するのかは先生が決めることです。 

GIGAスクールで1人1台タブレットが整備された今、本当に子ども達が伸びる教育を行えるかどうかは、データと上手く向き合うことができるかにかかっていると言っても良いでしょう。 


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