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さて

テストは、返却された後に学力を伸ばす

間違いを成長へ変えるエラー学習

テストが返却されると、多くの生徒は最初に点数を見ます。

「何点だったか」

「平均点を超えたか」

「前回より上がったか」

「友達より高かったか」

「保護者に何と言われるか」

点数を確認した後、答案をかばんへしまう。

間違えた問題には赤で答えを書く。

解説を読んで、

「分かった」

と思う。

そして、そのテストをもう一度解くことはない。

これでは、テストは成績を測っただけで終わります。

確かに、テストには評価の役割があります。

一定の時点で、どの知識が身についているかを確認する。

順位や偏差値を知る。

志望校との距離を測る。

評定や成績を決める。

しかし、テストの価値は、点数を出すことだけではありません。

テストは、

どの知識が不足していたのか。

何を思い出せなかったのか。

どの条件を読み落としたのか。

どの解法を誤って選んだのか。

どこで手順が崩れたのか。

どの誤りが繰り返されているのか。

を明らかにする学習データです。

返却された答案には、次の得点を上げるための情報が残されています。

ところが、点数だけを見て答案を閉じれば、その情報は使われません。

誤答は、学力の不足を証明する最終判定ではありません。

現在の理解と、問題が要求した答えとの間に、どのような差があったかを示す記録です。

この章では、

フィードバック。

エラー駆動学習。

予測誤差。

誤答分析。

修正的フィードバック。

という科学概念をもとに、テスト返却後の学習を考えます。

そして、STUDY HOUSEで実践している、

MISTAKE分類。

BLACKノート。

教科書への肉付け。

REPLAY。

へ接続します。

最終的な主張は明確です。

誤答は評価の終点ではなく、次の学習設計に使うデータです。

点数は「結果」であって「原因」ではない

数学が42点だった。

英語が55点だった。

模試の判定がDだった。

これらは結果です。

しかし、その数字だけでは、次に何をすべきかは分かりません。

数学42点の生徒が二人いても、原因は同じとは限りません。

一人は、公式を覚えていなかった。

もう一人は、公式は知っていたが、使う問題を見分けられなかった。

一人は、途中式を省略して計算ミスをした。

もう一人は、時間配分を誤り、最後の大問へ到達できなかった。

同じ42点でも、必要な学習は異なります。

公式不足なら、知識の再定着が必要です。

検索できなかったなら、教材を閉じた確認テストが必要です。

解法選択の誤りなら、IFとTHENの整理が必要です。

計算ミスなら、途中式や見直し手順の修正が必要です。

時間不足なら、問題選択や処理速度の訓練が必要です。

点数だけを見て、

「もっと勉強しなさい」

と伝えても、原因に対応していません。

必要なのは、誤答を分解し、次の学習方法を選ぶことです。

フィードバックとは何か

フィードバックとは、学習者が行った反応や成果について、現在の状態と目標との差を知り、その差を修正するために得る情報です。

単に、

正解。

不正解。

80点。

よくできました。

という結果を知らせるだけではありません。

効果的なフィードバックは、少なくとも次の問いに関係します。

目標は何か。

現在はどこまでできているか。

目標との差はどこにあるか。

次に何を変えるか。

John HattieとHelen Timperleyは2007年、フィードバックに関する多数の研究を整理し、学習へ影響するフィードバックのモデルを提示しました。

この論文は一つの実験ではなく、先行研究を統合した概念的レビューです。

二人は、フィードバックが学習や達成へ大きな影響を持ち得る一方、その効果は常に肯定的ではなく、内容や与え方によって異なると論じました。

特に、

課題そのものについての情報。

課題を進める過程についての情報。

自分の学習を監視・調整する自己調整についての情報。

人格や自尊心に向けられた情報。

を区別しました。

「この設問では、理由を本文の言葉で示す必要がある」

という情報は課題に向いています。

「選択肢を先に決めず、本文の根拠と照合しよう」

という情報は過程に向いています。

「解答後に、条件を満たしたか自分で確認しよう」

という情報は自己調整に向いています。

一方、

「あなたは頭がいい」

「あなたはやる気がない」

という言葉は、本人全体への評価になりやすく、次の修正行動を具体的に示しません。

重要なのは、生徒を褒めるか叱るかだけではありません。

次にどこを修正すればよいかが分かる情報になっているかです。

フィードバックは多ければ多いほどよいのか

フィードバックは重要です。

しかし、量が多ければよいわけではありません。

教師がすべての誤りへ長い説明を書き、解法も答えもすべて示せば、生徒はそれを読んで理解した気分になることがあります。

しかし、自分で誤りを探し、修正方法を考え、再び解く機会が失われる場合もあります。

Valerie Shuteは2008年、形成的フィードバックに関する研究を幅広くレビューしました。

形成的フィードバックとは、成績を付けるためだけではなく、学習者の考え方や行動を改善するために伝えられる情報です。

Shuteは、効果的なフィードバックには、具体性、分かりやすさ、課題との関連性、支援的な伝え方などが重要であると整理しました。

一方で、学習者の能力、事前知識、課題の難易度、フィードバックのタイミングによって効果が変わることも指摘しています。

例えば、初心者には比較的具体的な説明が必要です。

しかし、十分な知識を持つ生徒へ、毎回すべての手順を与えると、自分で判断する機会を奪う可能性があります。

したがって、フィードバックは、

答えを渡すこと

ではなく、

自力で修正できる地点まで支えること

が目的です。

テストには、採点後も学習効果がある

Robert Bangert-Drowns、Chen-Lin Kulik、James Kulik、MaryTeresa Morganは1991年、テスト形式の学習場面におけるフィードバックの効果をメタ分析しました。

メタ分析とは、複数の研究を一定の基準で集め、結果を統計的に統合する方法です。

この研究では、40の研究報告から58の効果量が検討されました。

結果として、フィードバックは一定の条件で学習へ大きな効果を持ち得る一方、効果の大きさは、

どのようなフィードバックを与えたか。

学習者が答えを事前に見られたか。

事前テストがあったか。

どのような教材や課題だったか。

によって変化しました。

特に重要なのは、不正解を知らせるだけでなく、正しい情報へ修正できる形になっていることです。

ただし、このメタ分析に含まれる研究は、対象年齢、教材、測定方法がさまざまです。

平均的な効果が確認されたとしても、すべての教科や生徒に同じ方法が有効だとは限りません。

それでも、

テストは採点した時点で終わるのではなく、フィードバックによって学習機会へ変わる

という考えを支持する研究です。

エラー駆動学習とは何か

エラー駆動学習とは、自分の予測や反応と、実際の結果とのズレをもとに、知識や行動を修正していく学習です。

例えば、生徒が理科の問題で、

「植物は夜には呼吸をしない」

と答えたとします。

正解は、

植物は昼も夜も呼吸する

です。

この時、単に答えを赤で直すだけではなく、

自分はなぜ夜には呼吸しないと思ったのか。

光合成と呼吸を混同していなかったか。

昼と夜で変わるものは何か。

変わらないものは何か。

を確認します。

自分の予測と正解の差が、修正すべき知識を示します。

エラーは、単なる失敗ではありません。

現在の知識モデルが、どこで現実や正解と一致しなかったかを教える信号です。

予測誤差とは何か

予測誤差とは、予測した結果と実際に起きた結果との差です。

例えば、

この問題は解けると思った。

しかし、不正解だった。

簡単だと思った。

しかし、条件を読み落とした。

Aだと思った。

しかし、正解はCだった。

こうしたズレが予測誤差です。

学習者が正解をまったく予想せず、ただ答えを見ただけの場合よりも、

自分で答えを予測した後に正解を知る

方が、自分の知識の誤りに気づきやすくなります。

神経科学では、予測と実際の報酬との差を示す報酬予測誤差に関する研究が知られています。

Wolfram Schultz、Peter Dayan、P. Read Montagueは1997年、霊長類のドーパミン神経に関する生理学的研究と、強化学習の理論を結びつけました。

実験では、動物が報酬を予測する手掛かりを学習していく過程で、ドーパミン神経の反応がどのように変化するかが調べられました。

予想していない報酬が与えられると反応が生じる。

学習が進むと、報酬そのものではなく、報酬を予告する手掛かりへ反応が移る。

予想した報酬が得られないと、予定されていた時点で活動が低下する。

こうした結果は、予測と結果との差が学習信号として働くという考えと整合しました。

ただし、ここで大きな注意が必要です。

これは主に報酬学習とドーパミン神経に関する研究です。

学校のテストで誤答した時の学習を、そのまま一つのドーパミン反応だけで説明することはできません。

教育における誤答修正には、注意、記憶、理解、感情、自己評価、動機づけなど、多くの過程が関係します。

したがって、

間違えると脳が自動的に成長する

と単純化してはいけません。

予測誤差が学習へつながるためには、その差へ注意し、正しい情報を受け取り、知識を修正し、再び試す必要があります。

間違えれば、それだけで学べるのか

誤答は学習の材料になります。

しかし、間違えた回数が多いほど成績が上がるわけではありません。

誤った答えを出す。

正解を確認しない。

なぜ間違えたかを考えない。

正しい解法を再現しない。

後日、再び確かめない。

これでは、誤答は経験として残っても、正しい知識へ修正されません。

Janet Metcalfeは2017年、エラーからの学習に関する実験研究を広くレビューしました。

そこでは、学習中に誤答を完全に避けることが、必ずしも最良の方法ではなく、誤答した後に修正的フィードバックを受けることが学習に有益な場合があると整理されています。

特に、正解に近いもっともらしい誤答は、正しいフィードバックを受けた後に修正されやすい場合があります。

一方、何の知識もないまま無作為に答えるだけでは、同じ効果は期待できません。

また、誤答によって自信を失い、課題から離れてしまえば、学習は続きません。

エラーから学ぶためには、

まず自分で予測する。

結果を確認する。

誤りの理由を理解する。

正しい知識へ修正する。

もう一度取り出す。

という流れが必要です。

即時フィードバックと遅延フィードバック

間違いへのフィードバックは、すぐ与えるべきなのでしょうか。

それとも少し時間を空けるべきなのでしょうか。

この問いに、一つの固定した答えはありません。

Janet Metcalfe、Nate Kornell、Bridgid Finnは2009年、子どもと成人の語彙学習において、即時フィードバックと遅延フィードバックを比較しました。

小学6年生を含む参加者が、学校学習に関係する語彙問題へ答えました。

答えた直後に正解を示される条件。

複数の問題へ答えた後で正解を示される条件。

フィードバックを受けない条件。

などが比較されました。

最終テストでは、フィードバックなしより即時フィードバックが優れ、さらにこの研究条件では、遅延フィードバックが即時フィードバックを上回りました。

研究者らは、単に正解を最後に見た時点がテストへ近かったからでは説明できないよう、保持間隔も検討しました。

ただし、

フィードバックは遅らせれば必ずよい

という意味ではありません。

基礎知識が少なく、誤りをそのまま繰り返す危険がある場合には、早い修正が必要です。

手順を誤って覚えそうな場合も、即時の支援が有効でしょう。

一方、一度自分で考え、複数問に取り組んだ後でまとめて修正することで、誤りと正解の差をより強く処理できる場合があります。

重要なのは、何分後が正解かではありません。

生徒が自分の答えを生成し、その後に正しい情報と照合し、修正できる設計になっているかです。

自信のある誤答ほど、分析価値が高い

同じ不正解でも、

まったく分からずに選んだ誤答

と、

絶対に正しいと思って選んだ誤答

では意味が違います。

後者には、強い誤概念や判断ルールの誤りが隠れている可能性があります。

Raymond KulhavyとWilliam Stockは、書面によるフィードバックと回答への確信度について研究しました。

高校生などを対象とした研究では、参加者が選択問題へ回答した後、自分の答えがどれくらい正しいと思うかを評定しました。

その後、フィードバックを受け、時間を空けて再テストされました。

こうした研究では、回答への確信度が、フィードバックの処理や後の保持と関係することが検討されました。

自信を持って誤答した場合には、

自分の予測と正解の差

が大きく、修正すべき知識が明確になります。

ただし、自信が高ければ必ずよく修正されるとは限りません。

強い思い込みによって正解を受け入れにくい場合もあります。

したがって、誤答分析では、

正解か不正解か

だけでなく、

どの程度自信があったか。

なぜそう考えたか。

を確認することが有効です。

誤答分析とは何か

誤答分析とは、不正解を単に集めることではありません。

誤りが生じた場所と理由を特定し、次に必要な学習へ変換することです。

例えば、英語の長文問題で間違えたとします。

「長文が苦手だった」

だけでは、分析になっていません。

単語の意味が分からなかったのか。

主語と動詞を見失ったのか。

代名詞が何を指すか分からなかったのか。

接続語を見落としたのか。

設問条件を読み違えたのか。

本文の根拠ではなく、自分の常識で選んだのか。

時間が足りなかったのか。

原因を分けます。

数学なら、

公式を知らなかった。

公式は知っていたが、使う条件を判断できなかった。

図を正しく描けなかった。

立式まではできたが計算を誤った。

途中式が不足していた。

答えの単位を書かなかった。

というように分けます。

誤答の表面ではなく、発生した工程を見ることが必要です。

「ケアレスミス」で終わらせない

生徒は、誤答の理由を、

「ケアレスミスです」

と説明することがあります。

確かに、知識不足ではなく、注意の抜けによる誤りもあります。

しかし、ケアレスミスという言葉だけでは、次の対策を決められません。

符号を見落とした。

設問の「誤っているもの」を読み落とした。

単位を変換しなかった。

途中式を省いた。

字が重なって数字を読み違えた。

残り時間を確認しなかった。

見直しの順番が決まっていなかった。

これらは、すべて対策が違います。

「次は気をつける」

だけでは、同じ誤りが繰り返されます。

必要なのは、

何を見落としたか。

なぜ見落としたか。

次はどの時点で確認するか。

を具体化することです。

修正的フィードバックとは何か

修正的フィードバックとは、誤りがあることを伝えるだけでなく、正しい理解や反応へ修正できる情報を与えることです。

「違います」

だけでは、誤りの存在は分かります。

しかし、何を直せばよいかは分かりません。

「正解は3です」

だけでは、答えは分かります。

しかし、なぜ3なのか、次も3を選べるかは分かりません。

より学習につながるフィードバックは、

どの条件を見落としたか。

正解に必要な知識は何か。

誤答の考え方のどこまでが合っていたか。

どこから修正するか。

次に同じ型を見分ける手掛かりは何か。

を示します。

例えば数学なら、

「公式を覚えていない」

ではなく、

「速さ・時間・道のりのうち、今回は時間を求める問題である。単位をそろえた後、時間＝道のり÷速さを使う」

と伝える。

国語なら、

「読み取りが浅い」

ではなく、

「傍線部の直前に原因、直後に結果がある。解答にはこの因果関係を入れる」

と伝える。

フィードバックは、抽象的な評価から、次に再現できる判断ルールへ変える必要があります。

フィードバックを受けても、直らない理由

先生から詳しい解説を受けた。

赤ペンで正解を書いた。

保護者から注意された。

それでも、次のテストで同じ問題を間違えることがあります。

理由の一つは、フィードバックを受け取ることと、知識が修正されることが同じではないからです。

説明を聞いている間は、先生の思考をたどれます。

答えを見ている間は、正解が理解できます。

しかし、教材や解説を閉じた後に、自分で再現できるとは限りません。

修正的フィードバックの後には、

自分の言葉で説明する。

何も見ずにもう一度解く。

時間を空けて再び解く。

類題で確認する。

初見問題へ使う。

という行動が必要です。

この再検索がなければ、

理解したつもり

で終わります。

エラーへ注意を向けられる人と、避ける人

Jason Moserらは2011年、間違いへの反応と、知能観との関係を脳波測定によって調べました。

参加者は、中央の文字を判断するフランカー課題に取り組みました。

周囲の文字が判断を妨げるため、一定数の誤反応が生じます。

研究者は、誤反応直後に生じる事象関連電位を測定しました。

特に、誤りへの意識的な注意と関連すると考えられるエラー陽性成分、Peが検討されました。

結果として、知能は努力や学習によって変化すると捉える傾向が強い参加者ほど、誤り後のPeが大きく、その後の正確性の改善とも関連していました。

この結果は、誤りへ注意を向けることが、その後の修正と関係する可能性を示します。

ただし、この研究は相関的な要素を含みます。

成長的な考え方が直接脳反応を変え、その結果成績を上げたと単純に因果断定することはできません。

また、単純な文字判断課題と学校のテストでは、求められる知識や感情の複雑さが異なります。

それでも、

誤りから目を背けるのか。

誤りへ注意を向け、その後の行動を変えるのか。

という違いが重要であることを示す研究です。

STUDY HOUSEでの実装①　答案返却を「終了日」にしない

STUDY HOUSEでは、テスト返却日を学習の終了日とは考えません。

むしろ、次の学習設計が始まる日です。

まず確認するのは、点数だけではありません。

どの大問で失点したか。

どの単元で失点したか。

正答できたが自信のなかった問題はどれか。

時間が足りなかった問題はどれか。

途中まで正しかった問題はどれか。

偶然正解した問題はどれか。

を確認します。

正解した問題にも、未定着が隠れていることがあります。

選択肢を勘で選んだ。

消去法で偶然残った。

直前に見た答えを覚えていた。

理由を説明できない。

このような問題は、正答として集計されても、使える知識とは限りません。

そこで、答案の丸と×だけではなく、再現可能性まで見ます。

STUDY HOUSEでの実装②　MISTAKEを分類する

STUDY HOUSEでは、誤答をMISTAKEとして分類します。

代表的には、次のように整理します。

知識不足

用語、公式、文法、解法を知らなかった。

この場合は、教科書や授業へ戻り、必要な知識を再定着します。

検索失敗

習った内容だが、テスト中に思い出せなかった。

この場合は、教材を閉じた確認テストと分散再テストを増やします。

条件の見落とし

問題文の重要語、図表、単位、設問条件を読み落とした。

この場合は、IFとして見るべき条件を言葉にします。

解法選択の誤り

知識はあったが、どの解法を使うべきか判断できなかった。

この場合は、IFとTHENを整理し、似た問題との違いを比較します。

手順の誤り

途中まで正しかったが、順番や操作を誤った。

この場合は、HOWとして解答手順を再構成します。

計算・表記の誤り

符号、単位、転記、漢字、スペルなどを誤った。

この場合は、誤りが発生した位置と確認手順を決めます。

表現不足

考えは合っていたが、記述条件や必要語句が不足した。

この場合は、採点基準と必要な構成を確認します。

時間配分

解ける問題へ到達できなかった。

この場合は、問題選択、制限時間、見直し順序を設計します。

この分類によって、すべての誤答を、

もっと勉強する

へまとめず、必要な修正へつなげます。

STUDY HOUSEでの実装③　BLACKノートへ「答え」ではなく「原因」を残す

BLACKノートには、模範解答をそのまま写しません。

残すのは、次回の判断に必要な情報です。

例えば数学なら、

問題の条件。

自分が選んだ誤った考え方。

正しい着眼点。

IF。

THEN。

HOW。

WHY。

次回の確認項目。

を記録します。

例を挙げます。

IF
割合と比べる量が示されている。

THEN
もとにする量を確認してから式を立てる。

MISTAKE
比べる量ともとにする量を逆にした。

WHY
問題文中の先に出た数字を、もとにする量だと思い込んだ。

REPLAY
数字と表現を変えた類題を、翌日に解く。

英語なら、

MISTAKE
主語を前の名詞だけで決め、関係代名詞節の構造を見落とした。

IF
名詞の直後に主語と動詞のまとまりがある。

THEN
そのまとまりを名詞説明として括り、文全体の主語と動詞を探す。

このように、誤答を次に使える判断ルールへ変えます。

BLACKノートは、失敗を保存するノートではありません。

同じ失敗を防ぐための操作説明書です。

STUDY HOUSEでの実装④　不足した知識を教科書へ肉付けする

問題を解いて初めて、教科書やノートの不足に気づくことがあります。

授業では理解したつもりだった。

基本用語も覚えていた。

しかし、問題を解くために必要な条件や例外が整理されていなかった。

この場合、誤答の内容をBLACKノートだけに残して終わりません。

元の教科書作りへ戻し、知識を肉付けします。

例えば理科で、

二酸化炭素の性質は覚えていたが、集め方を間違えた。

という場合、

水への溶けやすさ。

空気との密度差。

水上置換、上方置換、下方置換の判断。

を教科書の気体ページへ加えます。

社会で、

三権分立の名称は覚えていたが、具体的な抑制関係を間違えた。

という場合、

内閣不信任決議。

衆議院解散。

違憲審査。

国会による裁判官弾劾。

などを関係図へ追加します。

問題演習で見つかった不足を、知識の母艦である教科書へ戻す。

これによって、知識が問題ごとに分散せず、単元全体の構造へ統合されます。

STUDY HOUSEでの実装⑤　修正したら、その場でREPLAYする

解説を読んだ後は、必ず閉じます。

そして、何も見ずにもう一度解きます。

これが最初のREPLAYです。

ここで解けなければ、まだ修正は完了していません。

もう一度、どこで止まったかを確認します。

必要なら、解説の一部だけを見る。

再び閉じる。

最初から解く。

答えだけでなく、

何を見たか。

どの知識を使ったか。

なぜその解法なのか。

途中で何を確認したか。

まで再現します。

ただし、その場で解けただけでは、短期記憶に支えられている可能性があります。

そこで時間を空けます。

翌日。

3日後。

1週間後。

2週間後。

1か月後。

解説なしで再検索します。

STUDY HOUSEでの実装⑥　同じ問題だけで終わらせない

同じ問題を何度も解けば、答えや途中式そのものを覚える場合があります。

そこで、修正後には類題へ進みます。

数字を変える。

文章表現を変える。

図の向きを変える。

問われる量を変える。

別単元と組み合わせる。

選択問題を記述問題にする。

同じ知識を別の形で使わせます。

例えば、速さの問題で時間を求める式を間違えたなら、同じ問題を解き直した後、

道のりを求める問題。

単位変換を含む問題。

割合と組み合わせた問題。

グラフから読み取る問題。

へ進みます。

これによって、

答えを覚えた

状態から、

知識を転移できる

状態へ進めます。

STUDY HOUSEでの実装⑦　正答率だけでなく再発率を見る

一回のテストで正解できたかだけではなく、

同じ種類の誤りが再び起きたか

を確認します。

例えば、

設問条件の読み落とし。

符号ミス。

根拠なしの選択。

単位忘れ。

主語の見落とし。

こうした誤りが複数回続いているなら、個別の問題ではなく、学習行動や確認手順に原因があります。

そこで、誤答ごとに対策を書くのではなく、共通ルールをつくります。

問題文の否定語を丸で囲む。

単位を式の段階で書く。

選択肢を決める前に本文根拠へ線を引く。

英文では最初に主語と動詞を確認する。

終了5分前には、指定された見直し項目だけを確認する。

誤答の再発率を見ることで、本人の「癖」を、修正可能な手順へ変えます。

STUDY HOUSEでの実装⑧　次の学習計画表へ反映する

誤答分析は、BLACKノートを書いて終わりではありません。

次の学習計画表へ反映します。

英単語の検索失敗が20語あったなら、翌日と3日後に再テストを入れる。

数学の関数で解法選択を誤ったなら、基本問題だけでなく混合問題を入れる。

理科の知識不足があったなら、教科書への肉付けと一問一答を入れる。

国語の記述で条件不足があったなら、条件確認と採点基準を使った書き直しを入れる。

模試で時間不足だったなら、時間を測った大問別演習を入れる。

つまり、

テスト結果。

MISTAKE分類。

修正方法。

REPLAYの日程。

次の確認テスト。

までを一つの流れにします。

テストと日常学習を分離しません。

テストで見つかった課題が、次週の学習内容を決めます。

家庭での声掛けも点数から分析へ変える

保護者が答案を見た時に、

「どうしてこんな点数だったの」

「もっと勉強しなければ駄目でしょう」

と最初に言うと、生徒は答案を隠したくなります。

誤答を見ることが、

責められること。

能力を否定されること。

失望されること。

と結びつくからです。

すると、間違いから学ぶ前に、防衛が始まります。

家庭では、次のような問いの方が学習へつながります。

「今回、できるようになったところはどこ？」

「一番多かったMISTAKEは何？」

「知識不足と時間不足では、どちらが多かった？」

「次回までに直せそうな失点は何点分ある？」

「再テストはいつ行う？」

感情を無視する必要はありません。

点数が下がれば、本人も悔しいでしょう。

まず、その気持ちを受け止める。

その後、人格ではなく誤答の構造を見る。

点数の話を、次の行動の話へ変えます。

研究から言えること

ここまでの研究から、次のことが示唆されます。

フィードバックは学習へ大きな影響を持ち得ますが、その効果は内容、方法、タイミング、学習者の状態によって異なります。

正解か不正解かを知らせるだけでなく、目標との差と、次の修正方法を示す情報が重要です。

自分で回答した後に正しい情報と照合することは、知識の誤りを発見する機会になります。

誤答を伴う学習でも、適切な修正的フィードバックが続けば、長期的な学習へ役立つ場合があります。

回答への確信度や、誤りへどれだけ注意を向けるかも、修正過程と関係します。

したがって、答案返却後に、

点数だけを見る。

答えを赤で写す。

解説を読む。

という行動だけでは、テストの学習価値を十分に使えていません。

研究からは断定できないこと

一方、誤答には常に大きな学習効果がある、と断定することもできません。

基礎知識がない状態で大量に誤答させれば、混乱や無力感を強める可能性があります。

誤答後に正確なフィードバックがなければ、誤った知識が残ることがあります。

強い不安や失敗経験を持つ生徒は、誤りを見ることで課題を避ける場合があります。

即時フィードバックと遅延フィードバックのどちらが有効かは、課題、年齢、事前知識、誤りの種類によって変わります。

脳科学における報酬予測誤差を、学校の誤答学習へそのまま置き換えることもできません。

また、フィードバック研究には、実験室での短い課題や大学生を対象とした研究が多く含まれます。

日本の中高生が長期間の受験勉強へ取り組む場面とは異なります。

したがって、研究概念を、

間違えさせれば伸びる。

厳しく指摘すれば学ぶ。

テストを増やせばよい。

という単純な指導へ使ってはいけません。

必要なのは、

成功可能な問題へ挑戦する。

誤答を安全に確認できる。

具体的な修正情報を得る。

自分で再び解く。

時間を空けて確かめる。

という一連の設計です。

最後に

テストは、点数が返された瞬間に終わるものではありません。

むしろ、そこから学力を伸ばす学習が始まります。

答案には、

覚えていなかった知識。

思い出せなかった知識。

読み落とした条件。

誤って選んだ解法。

崩れた手順。

不足した表現。

失敗した時間配分。

が記録されています。

それらは、生徒の能力を否定する証拠ではありません。

次に何を学ぶべきかを示すデータです。

必要なのは、誤答を赤で消すことではありません。

誤答が生じた仕組みを変えることです。

MISTAKEを分類する。

原因をBLACKノートへ残す。

不足した知識を教科書へ肉付けする。

解説を閉じてREPLAYする。

時間を空けて再検索する。

形の違う問題で再確認する。

次の学習計画表へ組み込む。

ここまで行って、テストは学習になります。

点数は、過去の学習を測った数字です。

誤答分析は、未来の学習を設計する作業です。

誤答は評価の終点ではありません。

次の一週間に何を学び、どの方法で修正し、いつ再確認するかを決める出発点です。

主要参考文献

Hattie, J., & Timperley, H.（2007）. The power of feedback. Review of Educational Research, 77（1）, 81–112. (Sage Journals)

Butler, D. L., & Winne, P. H.（1995）. Feedback and self-regulated learning: A theoretical synthesis. Review of Educational Research, 65（3）, 245–281. (Sage Journals)

Bangert-Drowns, R. L., Kulik, C. C., Kulik, J. A., & Morgan, M. T.（1991）. The instructional effect of feedback in test-like events. Review of Educational Research, 61（2）, 213–238. (Sage Journals)

Shute, V. J.（2008）. Focus on formative feedback. Review of Educational Research, 78（1）, 153–189. (ResearchGate)

Kulhavy, R. W., & Stock, W. A.（1989）. Feedback in written instruction: The place of response certitude. Educational Psychology Review, 1（4）, 279–308. (Scribd)

Metcalfe, J., Kornell, N., & Finn, B.（2009）. Delayed versus immediate feedback in children’s and adults’ vocabulary learning. Memory & Cognition, 37（8）, 1077–1087. (ResearchGate)

Metcalfe, J.（2017）. Learning from errors. Annual Review of Psychology, 68, 465–489. (Annual Reviews)

Schultz, W., Dayan, P., & Montague, P. R.（1997）. A neural substrate of prediction and reward. Science, 275（5306）, 1593–1599. (PubMed)

Moser, J. S., Schroder, H. S., Heeter, C., Moran, T. P., & Lee, Y. H.（2011）. Mind your errors: Evidence for a neural mechanism linking growth mind-set to adaptive posterror adjustments. Psychological Science, 22（12）, 1484–1489. (Sage Journals)

STUDY HOUSEでは、返却された答案を「次の学習計画表」へ変えます

STUDY HOUSEでは、テスト結果を見て、

もっと頑張ろう。

次は気をつけよう。

で終わらせません。

すべての誤答には、次に必要な学習が隠れています。

MISTAKE分類によって、知識、検索、判断、手順、計算、表現、時間のどこで問題が起きたかを確認します。

BLACKノートには、模範解答ではなく、

なぜ間違えたか。

次は何を見るか。

どの条件なら、どの解法を使うか。

を残します。

問題演習で不足が見つかった知識は、教科書作りへ肉付けします。

そして、解説を閉じた状態でREPLAYします。

その場で解けた後も、翌日、3日後、1週間後、2週間後、1か月後に再テストします。

同じ問題だけでなく、類題や初見問題へ使えるかも確認します。

こうして、

テスト。

誤答分析。

知識修正。

再検索。

再テスト。

次の学習計画。

を一つの循環にします。

「テストが返るたびに、点数を見て落ち込むだけになっている」

「間違い直しをしても、次のテストで同じ誤りを繰り返す」

「解説を読めば分かるが、自力では解けない」

「どこから勉強をやり直せばよいか分からない」

「模試の結果を、次の勉強へ生かせていない」

そんな悩みがある方は、ぜひ一度STUDY HOUSEへご相談ください。

中学生から大学進学を目指すなら、STUDY HOUSE。

誤答を責める材料ではなく、次の得点をつくるデータとして使います。

無料体験・学習相談も受け付けています。

お問い合わせは、STUDY HOUSE公式LINEからお気軽にどうぞ。

Enjoy the Challenge at STUDY HOUSE. 〜挑戦を、楽しめ！〜

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