G34_生徒が動かない理由、たどり着いたReasonという一語
配ったGPTsは、ほとんど使われなかった
この1年、探究の授業で、生徒の力になるGPTsを何度も作ってきました。
生徒が自分の考えを深掘りし、探究テーマや仮説のヒントを得られるように設計したものです。
そのどれも、自分の中では手応えのある設計のつもりでした。
配って、少し様子を見ました。
継続して使ってくれた生徒は、ほとんどいませんでした。
一方で、まったく違う手応えを感じた場面もあります。生徒が出してきた意見を私がAIで分析し、個別のアドバイスを個票にして配ったときです。やや強制的に近い形で渡したにもかかわらず、こちらは確かに効いていました。
この差はなんだろう、とずっと考えていました。
効いたのは「自走」ではなく「個別の後押し」だった
自走型のGPTsは、使うかどうかを生徒に委ねる設計です。
興味を持った生徒だけが、自分から開く。
個票のほうは違います。私がAIの力を借りて生徒ごとに作り、渡す。生徒は選ぶ必要がありません。
生徒に委ねることと、生徒に届くことは、違います。
自走型のGPTsは、フィールドに落ちているアイテムのようなものでした。存在は知っていても、拾いに行くかどうかは冒険者次第。個票は、NPCが目の前まで来て手渡してくれるクエストアイテム。受け取らない選択肢が、そもそもありません。
結果は、後者のほうがはっきり効いていました。
この差を生んでいたのは、たぶん「好奇心」
なぜ委ねると止まり、届けると動くのか。
考えた末にたどり着いたのは、生徒の「好奇心」の量でした。
好奇心がある生徒は、少しのきっかけで自分から動きます。コツを一つ教えるだけで、面白い事例を一つ見せるだけで、「あ、やってみよう」と発想して試し始めます。
一方で、好奇心がまだ少ない生徒には、同じきっかけを渡しても、そこで止まってしまいます。
自走型のGPTsは、実は「好奇心がある生徒」だけをターゲットにした設計だったと気づきました。好奇心が一定量ある生徒でなければ、思うような効果は出ません。
AI時代だからこそ、好奇心が重要度を増している
AIエージェントを使えば、たいていのことは実現できます。
調べる、まとめる、分析する、試作する。人の手だけでは難しいことを形にできます。
でも、AIには決定的に欠けているものがあります。
やってみる方向性を出すことと、やりきる意思を持つこと。これは、使う人間次第です。
道具の性能が上がるほど、その道具を「使ってみよう」と思えるかどうかの差が、結果の差になります。
好奇心はもともと重要な資質でしたが、AI時代に入って、その重要度がさらに増している。私はそう感じています。
イベントでは、多くの生徒に届かない
科学実験、外部講師、体験活動。教育現場では、好奇心を高めるための取り組みがいろいろ行われています。
価値はあります。実際、それをきっかけに大きく変わる生徒もいます。
ただ、一度のイベントで動き出す生徒は、全体の何割なのでしょうか。おそらく、それほど多くはありません。
普段の授業や生活の中に、好奇心を働かせる習慣そのものを組み込む必要があります。ここが、今回考えている中心のテーマです。
私は数学教員なので、まず数学の授業でこれを実現したいと思っています。
「なぜ?」は、ずっと問いかけてきた
教員は、昔から「なぜそうなるのか」「どうしてこの公式を使うのか」と発問しています。私も同じです。根拠にこだわる、行間を読む。ここはずっと大切にしてきました。
でも、これを続けているだけでは何も変わらない、というのが正直な実感です。
ここが伝わるよう工夫した授業は、これまでも継続的に重ねてきました。それでも、生徒の好奇心が目に見えて上がった、という手応えを持ったことはありません。
こちらが強調しているポイントを、生徒がきちんと受け取ってくれれば、根拠にこだわる考え方も、好奇心も、上がっていくはず。問題は、受け取ってもらえないことです。
自分の授業意図が生徒にきちんと届いたと実感できたのは、いつだったでしょうか。
知頭と地頭、そしてReasonという一語
夏休みに入り、少し余裕ができた時間で本を読んだり、動画を見たり、総合探究の外部講師と話したりしていました。そのなかで、「知頭」と「地頭」という考え方に出会いました。
単純化すると、こうなります。
知頭型は、Q→A。問いと答えの対応を蓄積していく考え方です。
地頭型は、Q→Reason→A。問いから答えに至る途中の、なぜそう考えたのか、なぜこの方法なのか、条件が変わったらどうなるのか、という理由・因果・判断過程を考える考え方です。
これまで自分がやってきた発問と、頭の中でつながりました。
私が発問で聞いていたのは、まさにこのReasonの部分です。でも「なぜ?」と聞いても、生徒にはこちらの意図が伝わっていなかったのだと思います。
そこで、Reasonという一語を、授業の共通言語にすることにしました。
「今考えてほしいのは答えじゃない。Reasonの部分だよ」
そう繰り返し伝えれば、生徒も何を考えればいいのかが分かりやすくなります。問題を見て答えを探す、ではなく、問題を見て「なぜ?」を考えて、答えを作る。この順番を、言葉として固定してしまう狙いです。
Reasonにこだわる経験を、個別最適で強制的に積ませる
言葉を変えるだけでは、たぶん足りません。時間配分も変える必要があります。
教科書の例題解説は、5〜10分程度に圧縮します。そこで共有するのは、問題の見方、基本的な考え方、解法の入口だけです。残りの時間は、生徒がReasonを考える時間にします。
ただ、自由に考えさせるだけでは止まる生徒も出てきます。ここに、GPTsを入れ直します。
これまでの自走型は、生徒に委ねる設計でした。今回作り直すのは、個別最適に「Reasonにこだわる経験」を強制的に積ませる装置です。
教科書の例題や自分の授業スライド、教えたい解説をあらかじめ持たせ、その範囲を基準に生徒のReasonへ答えさせます。
委ねるのではなく、届ける設計へ。ここが、これまでとの一番の違いです。
まだ仮説の段階です
GPTsの設計には着手していますが、授業での実践はこれからです。
本を読み直したり、外部講師と話したりする中でたどり着きました。2学期から、実際の授業で試します。
Reasonにこだわる経験を積むほど、生徒の中に「なぜ?」「本当にそうか?」「条件が変わったら?」という問いが自然に出てくるのでは？
それが、好奇心そのものを育てることにつながるのでは？
好奇心があるからReasonを考えるだけでなく、Reasonを考える習慣が、好奇心を作っていく可能性があるのではないか？
ここに賭けてみたいと思っています。
これまで繰り返してきたReasonへのこだわりに、一工夫加えてみませんか。
人生の限りある時間を大切に。シンパクト和 でした。
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