top of page

このようにして作られたテキストを教室では使っています

行動分析

データ分析

1、実際の授業を徹底的に分析する

 

成績を上げている講師と、そうでない講師をそれぞれ分類して授業風景を観察します。

全ての教科と単元を網羅し、それぞれについて全ての学力層を網羅して、開発スタッフがビデオカメラを設置してその授業内容を記録します。

また、ストップウォッチを片手に授業内容を分析します。

2、集計結果をパターン化する

 

膨大な授業の記録をもとに、成績の上がるパターンや、逆に成績の上がらないパターンを分析します。

  • 各単元の説明に、何分何秒かけているのか。

  • 指導進度は適切か。

  • それに対して生徒はどういう反応をしているのか。

  • 演習の正答率はどの程度か。

  • どういう言い回しが効果的で、どういう言い回しが不適切なのか。

3、成績の上がる解説を執筆する

 

書いてあることをそのまま読めば、成績の上がる授業になるよう、解説などを執筆します。

  • テンポよく教えられ、生徒が理解しやすい言い回しをそのまま記述する。

  • 生徒に言わせて確認する部分を確定し、太字にする。

  • 生徒が間違いやすい箇所に注意書きを入れる。

1、全国の定期テストを回収する

 

北海道から沖縄まで全都道府県の定期テストを、テスト毎に約7万枚(年間30~40万枚)回収しています。

問題用紙だけでなく、解答用紙も回収しています。

2、テストを全量分析する

 

膨大な定期テストを全て分析し、データベース化します。

  • 出題傾向の分析

  • 各問の正答率の分析

  • 間違いパターンの分析

  • テキストへの掲載漏れのチェック

  • 出題頻度の低い問題の掲載チェック

 

 

 

 

 

3、テキストに掲載する問題を選定する

 

出題頻度が高いものや、よく間違えるパターンなどに気をつけながら、問題を選定します。

  • 本来掲載されるべき問題が漏れていた場合は補充

  • 掲載が不要な問題が判明した場合には削除

  • よく間違えるパターンの問題を補充

  • 正答率と単問を対応させて、「難易度」分類の見直し

4、実際の授業に持ち込んで成績の上がり方を検証する

 

開発チームのメンバーがまず実際に授業で使用して効果検証をします。そして、再度修正をかけた後に、開発チーム「以外」の講師が使用して、成績の上がり方を検証します。
使用しているテキストは最終工程で成果が確認できたものだけです。

bottom of page