教育ログデータの考え方 その1

今日から何回かに分けて、eラーニングで学習したときに取っておくべき学習ログデータと、その使い方を解説していこうと思う。まずは何故データが必要かについて説明する。

学習データを取るのは、学生・生徒・児童の成績を伸ばすことが目的である。現在の達成度を測定し、一定の学習を行った後に達成度がどの様に変化したのかを測定する。その差分をもって、次のどの様な指導を行えば良いのかを考えるのだ。

一般的には学力テストを行うことで達成度評価を行うわけだが、ペーパーテストで行うと様々な情報が抜け落ちるため、誤った情報を受け取ることになる。例えば次のような例を考えよう。これはとある2人の成績である。

氏名宿題1回目宿題2回目宿題3回目宿題4回目学力テスト
Aさん6070506060
Bさん6070606040

AさんとBさんの宿題の成績を見る限り、1回目、2回目、4回目は同じ成績を取っている。3回目だけAさんはBさんより成績が悪い。もしここまでの成績を見たならば、Aさんは3回目の単元が苦手だと判断するかも知れない。もしかしたらたまたま集中力を欠いていたのかも知れないし、じっくりと取り組む時間が無かったのかも知れない。つまり、成績からだけだと何もわからない。

一方、学力テストを見ると、AさんよりもBさんの方が成績が悪い。もしかしたらテスト当日の体調が悪かったのかも知れない。ヤマが外れたのかも知れない。これもテストの成績だけからは何もわからない。これはペーパーテストの限界なのだ。

だがもしeラーニングでしっかりと解答時間を取っていたらどうだろう。宿題3回目でAさんが悪い成績だったのが、時間が足りなかったのか、時間が十分あったにもかかわらず成績が悪かったのかの判別ができる様になる。

逆に、もしかしたらBさんはAさんの1.5倍もの時間を宿題にかけていたらどうだろう。Aさんの1.5倍の時間をかけることで、Bさんはなんとか同じ成績を取っていた可能性がある。だから制限時間がある学力テストではAさんよりも成績が悪いのかも知れない。

つまり、デジタル化によって様々な情報を取れば取るほど、AさんとBさんの成績がなぜこの点数なのかを詳細に把握できるようになるのだ。成績の要素を割り出すことができれば、おのずと必要な指導方針が決まる。だから学習ログデータは事細かに取らないといけないのである。

今月の歩数:109,236歩
今日の体重:73.5kg