どの教室の生徒も、さまざまな学習ニーズを持っています。しかし、教師は、画一的なアプローチでは生徒が取り残されることが多いことを知っていますが、時間的な制約があるため、有意義な個別指導は困難です。
しかし、テクノロジーを活用することで、教師は生徒のニーズをより深く把握し、効率的かつ効果的に個別指導を行うことができるようになりました。このデータ主導の指導により、教師は教室を、すべての学習者が成長できるダイナミックな環境に変えることができるのです。
この記事では、単元プレテスト、デジタルクイズ、評価選択ボード、文法ミニレッスンという4つのデータ主導型指導法を紹介する。
キーテイクアウツ
- データ主導の指導により、あらゆるレベルの生徒が有意義な進歩を遂げることができる。
- データ駆動型指導の4つのオプションには、単元プレテスト、デジタル小テスト、選択ボード、文法ミニレッスンなどがある。
- データ主導の指導は、知識のギャップに対処し、内容を適切にレベル分けすることで達成度を向上させる。
データ主導の指導とは何か？
データ主導型指導とは、生徒の学習レベルや学習嗜好に合わせて指導内容を調整するプロセスです。このプロセスには主に3つのステップがあります：
- 評価： 生徒の知識、スキル、学習嗜好に関するデータを、プレテスト、学校全体の 診断アセスメントまたは非公式な観察。
- 分析： データを分析し、どのようなニーズや学習格差に取り組む必要があるかを判断する。
- 行動する： 特定したニーズに対応するために、単元、毎日のレッスン、評価を個別に設定する。
コースの内容が生徒の予備知識に合致し、生徒のニーズに合わせたものであることを確認することで、データ主導の指導は、生徒の学習意欲の向上と成果の向上につながる。
個別指導のためにデータ駆動型指導を活用する4つの方法
以下のテクニックは、教師が生徒に関するデータを利用して、個人に合った授業を提供する方法のほんの一部です。
ユニット・プレテスト
データ主導の戦略のひとつは、各単元に対する生徒の準備態勢を事前にテストすることから始まります。プレテストは、単元の目標を達成するために生徒が習得する必要のあるスキルと内容を紹介する診断評価です。生徒の成績は、どのような内容を取り上げ、どのように教えるかを選択する際の基準となります。
例えば、文学的分析エッセイの書き方を教える前に、英語教育（ELA）の教師は、文学的装置やエッセイの書き方について生徒に事前テストを行うことができる。クラスの大半が比喩やイメージに慣れていない場合、教師はそれらのトピックを単元に組み込みます。エッセイの書き方の基本に関する質問を聞き逃した生徒が一握りでもいれば、教師は少人数のワークショップや個別レッスンを計画する。
この戦略は、生徒が最も必要とするスキルや内容をカバーするのに役立つため、生徒の達成度を向上させます。テスト前の診断データがなければ、前提となるスキルが不足している生徒は取り残されてしまうかもしれません。逆に、生徒がすでにスキルを習得していれば、生徒がやる気をなくしたり、退屈したりするのを防ぐことができます。
単元計画を推進するためのプレテストの活用法：
- まず 生徒に必要なスキルと内容を決めるを決めます。これらは、単元の総括的評価で測定する基準と同じでなければなりません。
ヒントプレテストを作成する前に、総括的評価と採点ガイドまたはルーブリックを書きます。
- これらのスキルと内容をカバーするプレテストを作成する。.と TAOを使えば、事実上どのようなテーマでも、充実した問題集からプレテストを作成することができます。
- 生徒にテストを渡し、目的を説明する。-次の単元を計画するためのデータを集めるため。
- 結果を分析する生徒のニーズを判断する。クラスの大部分に影響するパターンと、個々の生徒に影響する異常値を探します。TAOのようなプラットフォームは、クラス全体または個々の学習者に当てはまるスキルギャップを素早く発見するための分析を提供します。
- 単元を計画する際生徒の多くまたは全員がまだ学ぶ必要のあるスキルや内容を取り入れる。.必要なスキルが不足している個々の学習者に対しては、個別の課題、1対1の個人指導、または同様の介入を計画する。
デジタルクイズ
単元が進行している間、教師はより非公式なデジタルクイズを使用して形成的評価を実施し、時間の経過とともに生徒の学習に関するデータを収集することもできます。デジタルクイズは、テストプラットフォームや学習管理システムを通じて配信される、単元の一部の学習目標に的を絞った数問の問題で構成されています。このような形成的評価から得られるデータは、教師が指導テクニックや授業内容を短期的に調整するのに役立ちます。
例えば、ニュートン力学の単元を担当する高校の物理教師は、ニュートンの第一法則、第二法則、第三法則を学んだ後など、単元中に一定の間隔で生徒に小テストを行うことができる。デジタル形式であれば、教師はすぐに結果を知ることができるので、次の授業時間からすぐに指導を調整することができる。
ほとんどの生徒が第一法則のクイズに苦戦している場合、教師は第二法則の指導に移る前に、別の方法や新しい媒体（例えば、印刷物ではなくビデオ）を使ってその概念を説明するだろう。
形成的小テストの利点の1つは、授業の効果に即座に影響を与えることです。例えば、TAOは小テストを即座に採点するため、教師は直近の指導法が学習にどのような影響を与えたか、また次の数時限の授業でどのようなテクニックがより効果的かを検討する時間が生まれます。
TAOのようなアセスメントプラットフォームにおけるもう1つの利点は、問題タイプの多様性です。 ポータブルカスタムインタラクション特にポータブルカスタムインタラクションは学生に複雑でインタラクティブなタスクを要求し、学生の理解に関する豊富なデータを提供します。
継続的な指導の調整にデジタル小テストを活用する方法
- 最初に 長期的な単元計画を見直し、小テストを実施する時期を選びます。 単元の次の目標を達成するために、生徒が現在の目標に習熟していることを示さなければならない単元のポイントを探します。
- クイズごとに、以下のような問題を数問作るか、選ぶ。 短期的な学習目標目標を設定する。
- 各問題の結果とあなたの指導法を比較します。 例えば、ほぼ全員が質問2を聞き逃した場合、その目標を取り上げた時、授業中に何が起こっていたかを考えてみてください。どのような戦略を使いましたか？また、その概念を再教育する際に、どのような異なる方法が考えられますか？
評価選択ボード
生徒の興味や嗜好に関するデータは、スキルや知識を評価するための適切な選択肢を提供するのにも役立ちます。評価選択ボードとは、単元の終わりに知識を証明するためのいくつかの選択肢を視覚的に表示するものです。教師は、非公式な観察または生徒の興味または学習嗜好に関する正式な投票に基づいて、選択肢を設計します。
例えば 年生の天気の語彙の授業では例えば、単語カードを作ったり、物語や詩を書いたり、段落を書いたりします。
チョイスボードは、生徒が総括的評価により深く関与できるようにするため、学業達成度を向上させます。生徒が学習の成果を示す方法を選択できるようになれば、最終的な成果物により深く関与するようになる。
学習嗜好データを使って選択ボードをデザインする方法
- はじめに 生徒の興味や学習嗜好に関するデータを収集する。.授業の初日にアンケートを取る教師もいます。また、継続的な非公式の観察を通して、このデータを収集することもできます。
- プロジェクトの選択にかかわらず、生徒が最終成果物でを決める。
- 生徒が知識を実証できる方法を3～6つ選ぶ.それぞれの方法は、異なる 学習嗜好-運動、視覚、聴覚、読み書きなど。すべての選択肢は、生徒が同じ学習目標を実証できるものでなければなりませんが、各課題にはそれぞれの最終成果物に特有の要件もあります。例えば、ある選択肢が寸劇を上演する場合、長さに関する要件があるかもしれません。
- 選択肢と条件を表示する教室またはクラスのウェブサイトに表示する。
文法ミニレッスン
また、生徒の作文サンプルのデータを使って、生徒が最も必要としている文法スキルについてのミニレッスンを作成することもできます。この10分間のミニレッスンは、複数の生徒の作文から観察された誤りのパターン（例えば、複数の駆け足文など）に焦点を当てます。
例えば アドバンスト・プレースメント（AP）のヨーロッパ史の教師が、小論文の採点中にアポストロフィーの間違いを観察したとします。複数の生徒が繰り返しアポストロフィーを忘れたり間違えたりしている場合、教師は授業中に10分間アポストロフィーのルールを復習し、正しいアポストロフィーの使い方のモデルを共有することができます。
文法ミニレッスンは、文法概念を長期記憶に定着しやすい扱いやすい塊に分割することで、ライティングの達成度を高めます。
生徒の作文を使って文法のミニレッスンを進める方法
- 最初に 採点しながら 複数の生徒で繰り返されるミスを探す.1つの方法は、観察したエラーを手作業で集計することです。ライティングの採点にTAOを使用している場合、TAOの分析で最も一般的なエラーパターンを表示することができます。
- 次へ 次に、生徒が繰り返し書く文法スキルを1つ取り上げた10分間のレッスンを作ります。次に、生徒の作文に繰り返し出てくる文法スキルを1つ取り上げた10分間のレッスンを作りましょう。例えば、主語と動詞の一致の間違い、誤った動詞の時制、断片などです。
ヒントカンマが気になる場合は、認知的な過負荷を防ぐために、（すべてのカンマルールではなく）1つのカンマルールに焦点を当てたミニレッスンを行います。
- 生徒にミニレッスンを行う。 理解度をチェックするために、レッスンに簡単なパフォーマンス課題を含めることもできます。-例えば、採点された草稿の誤りを訂正するなど。1回の授業に含まれるミニレッスンは1回までとします。
- 次のライティング評価を採点するとき 進捗状況を確認し、必要に応じて的を絞ったフィードバックをを行う。
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これらの4つのデータ駆動型指導戦略（単元プレテスト、デジタルクイズ、評価選択ボード、文法ミニレッスン）を実施することで、生徒のニーズに合わせて指導をパーソナライズすることができ、すべての学習者が興味を持ち続け、有意義な進歩を遂げることができるようになります。
データ駆動型指導の詳細については、以下をご覧ください。 テスト項目のメタデータを通して学習と評価の点と点を結ぶ, アセスメントにおけるデータ分析による教育の再構築などをご覧ください。
よくある質問
データ主導の指導にはどのような例がありますか？
データ主導型指導の例としては、診断評価データに基づいて単元を計画すること、小テストデータに基づいて継続的に指導を調整すること、生徒中心の総括的評価の選択肢を提供すること、スキルのギャップをターゲットにしたミニレッスンを作成することなどが挙げられる。
