学習効果が高いフィードバックの仕方（ルース・バトラーの実験）

何かを誰かに教えようというとき、フィードバックは有効な策だ。一方的に「話を聞かせておしまい」ではなく、「課題に取り組ませて、本人の回答や作品に個別のフィードバックを与える」ことは学習に効果的。ただ、フィードバックの仕方を誤れば、興味の維持、能力の向上を阻害することもある。何事も「やればいい」ということはない。「今この相手にとって、どのタイミングに何をフィードバックすれば学習に効果的か」の最適解を探る、文脈に応じたチューニングが肝。ということを考えるのに、なかなか示唆的なルース・バトラーの実験をスライド化してみたもの。
学習効果が高いフィードバックの仕方（ルース・バトラーの実験）┃心のうち
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Transcript

1. 学習効果が 高 いフィードバックの仕 方 ルース・バトラーの実験（1988）
2. 実験 手 順の説明 1/2 学 力 が 高 い層と低い層を混ぜた3つの 生 徒グループを作り、3つの課題に取り組ませた ジェフ・ペティ「科学的エビデンスに基づく最適の教え 方 実践ガイドブック」（東京書籍）P275-276より ルース・バトラーの実験（1988） 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% Aグループ Bグループ Cグループ 課題1 課題2 課題3
3. 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% 優秀な上位層25% 学 力 が低い下位層25% 課題1 Aグループ Bグループ Cグループ 課題2 課題3 フィード バック1 フィード バック2 フィード バック3 Aタイプ フィード バック1 フィード バック2 フィード バック3 Bタイプ フィード バック1 フィード バック2 フィード バック3 Cタイプ ジェフ・ペティ「科学的エビデンスに基づく最適の教え 方 実践ガイドブック」（東京書籍）P275-276より ルース・バトラーの実験（1988） 実験 手 順の説明 2/2 課題に取り組んだ後、グループごとに異なる 方 法で、 生 徒にフィードバックを与えた
4. コメントのみ を与える Aタイプ Bタイプ Cタイプ グレードのみ を与える コメント＆グレード を与える 問い 3つのうち、どのフィードバックを受けた 生 徒グループの成績が向上したか？ 判定 B コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 判定 D コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 判定 B 判定 D ジェフ・ペティ「科学的エビデンスに基づく最適の教え 方 実践ガイドブック」（東京書籍）P275-276より ルース・バトラーの実験（1988）
5. コメントのみ を与える Aタイプ Bタイプ Cタイプ グレードのみ を与える コメント＆グレード を与える 正解 Aタイプ：「コメントのみ」のフィードバックを受けた 生 徒グループの成績が向上した 判定 B コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 判定 D コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 コメント 〜〜〜〜 〜〜〜〜 判定 B 判定 D ジェフ・ペティ「科学的エビデンスに基づく最適の教え 方 実践ガイドブック」（東京書籍）P275-276より ルース・バトラーの実験（1988） 成績 他のグループと 比 べて 約33％向上 成績 向上しなかった 成績 向上しなかった 下位層25%… 上位層25%… 「課題への関 心 」が低下 「課題への関 心 」は維持 「コメントへの関 心 」が低下 3つの課題を進めるうち
6. 落とし 穴 • 「あなたの現在地」を本 人 に明 示 することは、学習に効果的だと思いがち • 「グレード」に「コメント」、フィードバック情報が多いほど学習に役 立 つと思いがち 学び • 「グレード」を本 人 に伝えることは、「他の 人 たちより 自 分は上か下か」に意識を散 らしたり、「 自 分には無理だ」とか「まずまずできているから、まぁいいだろう」と いうようにして、本 人 の学習対象への興味を削ぐ作 用 がある • 「コメントのみ」のほうが、 自 分のことに集中して「何を間違ったか」「何が（理 解）できていないか」「間違いを直すにはどうしたらいいか」に意識を向けやすい 得られる 示 唆 むやみに「グレード」を付けてフィードバックすると、学習の質が落ちる 🧐 フィードバックは 大 事。 一方 的に「話を聞かせておしまい」ではなく、「課題に取り組ませて、本 人 の回答 や作品に個別のフィードバックを与える」ことは学習に効果的だ。ただフィードバックの仕 方 を誤れば、興味 の維持、能 力 の向上を阻害しうる。何事も「やればいい」ということはない。「今この相 手 にとって、どのタ イミングに何をフィードバックすれば学習に効果的か」の最適解を探る、 文 脈に応じたチューニングが肝だ。