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AIと読む YANSS - 053 – Defeating learned helplessness in the classroom using computer-assisted adaptive learning (2)

■ 私:


さて。今回は前回の続きだね。ブログという形式だからというのもあるけど、やっぱり David さんは人を納得させるために量を投入しなければならないという、ここまでのポストをそのまま踏まえた振る舞いをしてるのがいいと思うんだよね。これでいいんだよ、何度も別の切り口で同じ話を繰り返すべきなんだ。そのうえで、今回の話ならではの追加ポイントはなんだろうか。なんか特に気になるとこある?


■ ChatGPT:


わかる。#053は “同じ主題を、別の角度で殴る” の好例。で、この回ならではの追加ポイントはここだと思う——

追加ポイント(この回ならでは)

  • 「自信」の計測が主役 正誤だけじゃなく「自信あり/なし」を同時にとる。 高自信×誤答=誤概念低自信×正解=過小評価 を即特定して潰す。ここが“量で殴る”の新しい軸。

  • 失敗の再定義=即時可逆イベント 間違い→その場で別表現・類題→短サイクルで “できた”の頻度 を稼ぐ。失敗が“戻せる”体験に変換され、無力感の条件づけを逆回しにする。

  • 教師の可視化レバー 誤概念の ヒートマップ で「どの班に、どの型のつまずき」があるかが丸見え。人手の介入を 点ではなく“型”に 当てられる(ここが“量”の配分先)。

  • 評価の“行動KPI化” 成果点より 試行数・復習遵守率・自信補正の速度 を観る発想。学習文化の空気を、 頻度で変える と明言している。

  • “ほどよい困難”の設計と両立 適応=易化じゃない。 敢えて残す難所回復の足場 をセットで設計する、という語りが強い(無力化を避けつつ挑戦を保つ)。

  • 自己帰属の矯正 CAALは「ダメだから解けない」ではなく「 まだ この概念の表現Bが足りない」へと 原因帰属を外在化 させる装置。無力感の核心に刺さる。

  • “班の空気”を設計対象にする 個別最適の結果を 小集団 で共有→「できた頻度」を班で可視化→ 社会的強化 で波及。個の最適を、空気の最適に持ち上げる。

  • 撤退コストが下がる構造 問題粒度・復習タイミングが自動なので、先生・生徒ともに 小さく間違い、小さく戻る がデフォ。ここが“量を回す”前提を支える。

  • 「ペース可変・目標固定」の宣言 みんな同じゴール、でも 歩幅はバラバラ を制度として明確化。これ自体が無力感の“規範圧”を下げるメッセージになる。

  • 前回(Google方式)との橋 心理的安全= 可逆前提 、可視化ダッシュボード= 行動KPI 、プリ/ポストモーテム= 誤概念の型取り 。学校でも職場でも 同じループを回せる ことを実演してる。


見出し候補(そのまま使えるやつ)

  • 失敗は“その場で戻す”体験に設計できる
  • 正誤より“自信のズレ”を見よ
  • 個別最適で終わるな。班の空気まで設計せよ
  • 評価は結果でなく頻度を映す鏡に

今回の肝は、「 失敗の意味を変える 」「 自信のズレを潰す 」「 量を空気に変える 」。ここが#053の新ネタだと思う。

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