無住心言術道場第59回「文部科学省のカリキュラムの有限性と、苦手な部分の有限性。この事実から今後の統計的なデータの収集と、日本全国での教員や研究者の間でのデータの共有。そして対策を立てて行く流れへの提起」生成AIの力を借りて、尚且つ、日本全国でデータを集めることで、勉強の仕方が判らなかったり、
挫折している部分を超えていく事を目指す人達への一助として、未だに体調は悪いですが、針屋忠道、突貫します。

　まず、今回の要点は単純です。

　「勉強の仕方が判らない子」の課題とは、勉強を行っても、失敗するからです。

　例えば、学生時代に、化学の化学式が理解できなくて、再び、30歳以降に、化学の化学式の勉強を行っても、上手くいかない場合が考えられます。

　この場合、努力した時間が無駄になります。

　生涯学習や、リカレント教育、リスキリングでは、今後、「再び二度目以降の挫折を経験させずに学習カリキュラムの内容を理解して学習成果を出す」事が必要だと考えられます。

　そんなのは無理だ。と、思う人達も多いと思います。

　ですが、ここで、考えてほしいことは。

　文部科学省が中等教育の終了段階である高等学校までの学習指導要領の中で定めるカリキュラムの範囲は有限ということです。

　つまり、文部科学省が、カリキュラムの改定自体は頻繁に行っても構わないと考えられますが。

　新しいカリキュラムも、含めて、カリキュラムの内容は、各教科ごとに、有限です。

　この理由から、文部科学省が定める、カリキュラムの中で、つまづいたり、苦手になったり、さっぱり判らん、と悲嘆にくれる部分は、有限です。

　要するに、ザックリと判りやすく説明すれば、「高等学校の卒業までの各科目の中で、どこが、つまずいた、間違えたり、理解できないか。その部分の数は決まっている。だから、その部分は、すべて、対策は立てられる。そして理解は可能である」

　と考える事が必要です。

　この、苦手な部分を抽出する作業は、統計的な手法を使います。

　文部科学省が、中心となるべきですが。学習上で、各科目の一年間のカリキュラムの中で、苦手になる部分や、できない部分は、誤答の形で出ます。

　電子化されている場合、簡単に統計は取れます。そして集計である統計から、統計学的なアプローチも可能です。

　ですが、苦手な、部分や、躓きやすい部分、理解できない部分。を学習者に理解させる目的では、つまずきやすい部分や、理解ができない部分が、統計的に出てきた場合。

　教え方を統計から定式化して、各科目の各単元の各部分のマニュアルを文部科学省が作成する試案を提起します。

　1、教科によっては前提となる知識がある場合があります。この場合、前提となる知識がない理由で、理解ができない類型です。

　2、概念としての理解ができない。考え方のが判らない場合です。思考的に苦手な考え方は、あると思います。このような場合では、理解できない場合の類型を作成することが妥当と考えられます。

　3、丸暗記する必要がある部分の丸暗記ができない。これは、丸暗記の訓練を、「100ます計算」や「音読プリント」を行うと良いです。暗記が苦手でも、長期記憶に固定できる自信が付くことは人生で有益と考えられます。

　今回の要点は、単純です。

　「中等教育である高等学校までのカリキュラムは、範囲が有限である。この理由から、間違える場所や、苦手な場所、躓きやすい場所は有限である。学習の指導上の課題となる各教科、各単元、各部分の中で、間違える場所、苦手な場所、躓きやすい場所は有限である。

　この考え方で、今後、文部科学省が主導する形で、中等教育である高等学校までのカリキュラムの中に存在する、間違える場所、苦手な場所、つまづきやすい場所、を統計的に特定し、日本の教育関係者と学生の間でデータとして共有する流れが考えられる。

　共有されたデータである、間違える場所、苦手な場所、つまづきやすい場所、の対策を集めた、データ・ベースを文部科学省が運用を行い。

　たとえば、対策としてのデータ・ベースに

1、学習者が自発的にデータベースにアクセスする場合。

2、教育者が、学生にデータ・ベースにアクセスして説明する場合。

　などが考えられる。

　この場合、生成AIを使って、対策を説明してもらう流れも考えられる。

　そして、この際の生成AIが提示する対策と、学習者の質問はデータとして保存しておき。学習のサポート用の生成AIの次世代のデータセットの訓練データや、生成AIがデータベースにアクセスして、対策を論じることも考えられる。

　今後、日本のAI技術の発展で、将来的には国産の生成AIを使うことも可能であると考えられる。

　では、今日は、このあたりで筆をおきましょう。