群馬県知事 山本一太の「直滑降ストリーム」 ゲスト:慶應義塾大学 中室牧子教授 <前編>
Summary
TLDRこのスクリプトは、群馬県知事の直角さんがキャスター兼プロデューサーとして登場する番組の概要を提供しています。慶應義塾大学の中村舞子教授を招き、教育経済学の重要性とデータ分析の価値について語ります。直角さんは、教育経済学の名著を読んで影響を受け、教育政策のデータに基づく改善について議論します。さらに、子どもたちの育て方やフィードバックの与え方に関する研究結果も紹介されています。
Takeaways
- 🎙️ この番組は群馬県知事の直角さんがキャスター兼プロデューサーとして務めています。
- 📚 ゲストとして慶應義塾大学総合政策学部の中村舞子教授が登場し、教育経済学について語りました。
- 🔍 中村教授の書籍「学力の経済学」は、教育経済学の名著であり、多くの人に影響を与えています。
- 📈 直角さんが政治家として、また自治体の長として、データを重視する考え方を改めて学び直しました。
- 📊 教育経済学は、教育の意思決定や教育政策の評価を経済学の理論とデータに基づいて分析する学問分野です。
- 🌐 統計データの重要性が、特に教育政策の決定において、個人の経験に代わって提唱されています。
- 🤔 教育経済学においては、データに基づく分析が重要で、個人の体験や専門家の意見とは異なる結論に達することが多いです。
- 👶 子育てにおける褒め方や叱り方の科学的な根拠が示されており、小さな行動に対する小さなインセンティブが効果的であることが研究から明らかです。
- 🏆 成果主義的なご褒美は効果がなく、プロセスを褒めるほうが子供の次の成果につながることが研究で示されています。
- 🕒 フィードバックは早い方が効果的で、リアルタイムでのフィードバックが子供のモチベーションを高めます。
- 📝 親や教育者には、テスト結果などのフィードバックを具体的な方法で子供に伝えることが求められています。
Q & A
この番組のキャスター兼プロデューサーは誰ですか?
-この番組のキャスター兼プロデューサーは群馬県知事の方としたです直角です。
中村舞子さんはどのような経歴を持っていますか?
-中村舞子さんは慶應義塾大学総合政策学部の教授であり、日本銀行や世界銀行で働いた経験があります。また、コロンビア大学で学位を取得しています。
教育経済学とはどのような学問分野ですか?
-教育経済学は、教育を受けることと賃金や職業選択などの経済的結果との関係を研究する学問分野であり、データと経済学の基本的な理論を用いて分析します。
データに基づく分析がなぜ重要だと考えるのですか?
-データに基づく分析は、個人の経験や特定の事例に依存せずに、より客観的で正確な結論に達するための重要な方法です。
教育経済学においては、データの大切さとはどのような意味ですか?
-データの大切さは、個人の経験や特定の事例ではなく、多くの人々のデータを分析することで、教育の介入やアクションの効果を定量的に把握し、より正確な判断を行うためです。
ご褒美や褒め方に関する実験研究は何を示していますか?
-ご褒美や褒め方に関する実験研究は、成果主義に基づくご褒美ではなく、小さな行動に対して細かくお小遣いを与えることが効果的であることを示しています。また、プロセスを褒めることも次の成果につながるという結果が出ています。
フィードバックを与える際の重要なポイントは何ですか?
-フィードバックを与える際の重要なポイントは、リアルタイムで早くフィードバックを提供することと、フィードバックの内容を親や教育者と共有することです。
この番組で取り上げられた「アップランドオレンジの比較」とは何を指しますか?
-「アップランドオレンジの比較」とは、全く異なるものを比較してしまう誤りを指しており、例えば学習塾に通っているかどうかに基づく学力の比較などが該当します。
教育経済学の分野で、最近の研究が示す新しいアプローチとは何ですか?
-最近の研究が示す新しいアプローチは、個人の体験談に頼らず、多くの人々のデータの分析に基づいて、教育の介入やアクションの効果を定量的に把握することです。
この番組の今後の配信予定について教えてください。
-今後の配信では、中村先生との対談を3回に分けて配信する予定で、教育経済学や非認知スキルなど、さまざまなテーマを取り上げていく予定です。
Outlines
🎙️ 番組紹介とゲストの紹介
この段落では、群馬県知事の直角さんがキャスター兼プロデューサーとして務める番組の紹介が行われています。直角さんによると、今日は慶應義塾大学総合政策学部の中村舞子教授をゲストとして招待し、彼女の著書「学力の経済学」について語ることにしています。また、今後の配信予定についても触れており、教育経済学の基礎概念やデータの重要性、教育評論家とは異なるデータに基づく分析の重要性を語る予定とのことです。
📚 教育経済学の分野とデータの分析の重要性
第二段落では、中村教授が教育経済学の分野について説明しています。教育経済学は、労働経済学から派生し、教育の意味決定や教育政策の評価に関わる分野として確立されたと語られています。中村教授は、統計データの重要性を強調し、政策決定におけるデータの軽視を批判しています。また、データに基づく意思決定の大切さを医療分野での例とともに説明しており、科学的な根拠に基づく教育のアプローチを提唱しています。
🔍 データ比較の注意点と教育介入の効果
第三段落では、データ比較における注意点と教育介入の効果について議論されています。中村教授は、比較対象が異なる場合の「アップルとオレンジの比較」という誤りを指摘し、教育効果の定量的な把握のためには、同じ条件下での比較が重要であると語っています。また、学習塾への参加や朝ごはんの習慣などの具体例を取り上げ、それらが学力に与える影響を科学的に分析する必要性を強調しています。
🏆 ご褒美や褒める育て方に関する研究
第四段落では、ご褒美や褒める育て方に関する心理学の研究結果が紹介されています。中村教授は、ご褒美が効果的であるかどうかや、どのように褒めるべきかについて、最新の研究結果を紹介しています。成果主義的なご褒美よりも、小さな行動に対する細かなご褒美の方が効果的なことが明らかであるとしています。また、褒める内容や方法が重要で、プロセスを褒めることで次の成果につながることが示されていると語っています。
👶 幼児教育とフィードバックの方法
最後の段落では、幼児教育におけるフィードバックの重要性が語られています。中村教授は、フィードバックをリアルタイムに行い、具体的な行動に関連づけることが大切であるとしています。また、親や教育者に対して、テスト結果などのフィードバックをどのように子供に伝えるかのアドバイスを提供しています。この段落では、技術の進歩が教育方法に与える影響も触れられており、AIを活用したフィードバックの仕組みが期待されています。
Mindmap
Keywords
💡教育経済学
💡データの大切さ
💡統計データ
💡非認知スキル
💡ご褒美
💡フィードバック
💡アップランドオレンジの比較
💡教育評論家
💡学力
💡科学的な根拠
💡子育て
Highlights
キャスター兼プロデューサーが群馬県知事の方としたです直角が番組の紹介を行いました。
慶應義塾大学総合政策学部の中村舞子教授がゲストとして登場し、教育経済学に関する議論を展開します。
中村教授の経歴が紹介され、日本銀行と世界銀行での経験が話題に挙げられます。
教育経済学の分野がどのように確立されたか、中村教授がその経緯を説明します。
教育経済学の重要性と、データに基づく分析の大切さが強調されています。
統計データの正確性と、政策決定におけるデータの活用が議論の中心になります。
教育経済学の研究が、教育政策の評価や家計における教育の意思決定にどのように役立つかが説明されています。
中村教授の書籍「学力の経済学」が紹介され、その内容が教育経済学の基礎概念を解説していることが強調されます。
教育経済学が欧米で確立された背景と、日本での受容状況が議論されます。
具体的な教育経済学の研究事例が紹介され、その研究方法と結果が解説されています。
教育経済学の研究が、子育てや教育に対する一般的な常識に挑戦していることが示されています。
ご褒美や褒める育て方についての研究結果が紹介され、その重要性と誤解が明らかにされます。
フィードバックのタイミングと方法が、子供の学業成绩やモチベーションに与える影響が議論されます。
AIを活用したフィードバックの仕組みが紹介され、その効果が説明されています。
教育経済学の分野における最新の研究動向が議論され、その社会的意義が強調されます。
対談は3回に分かれ、各回のテーマとその重要性が紹介されています。
最終的に、来週の番組に対する期待と、さらなる議論への意欲が表現されています。
Transcripts
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[音楽]
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城郭3夢をご覧の皆さんこんばんは
この番組のキャスター兼プロデューサーを
務めます群馬県知事の方としたです直角
こうストリーム金曜日の19時からという
ことで今日はですねこの県庁32回の動画
スタジオ弦のですからお送りしたいと思い
ます今日はですね今チートして最も話しし
たいなぁと思うっている素晴らしい者の方
にいらっしゃったの今日はですねこの
スタジオまでわざわざオンラインじゃなく
てねわざわざ来ていただきましたご紹介し
たいと思います慶應義塾大学総合政策学部
の中村舞子境地です中お願いした今日は
ありがとうございますよろしくお願い致し
がやっぱり抱くなんて今日はわざわざ出て
いただいた8位でもまぁ近かったです1
時間くらいですんですね今結構近い次回
ですねはーいということですねあのまあ
中村先生今ものすごくあの中村先生今作っ
て引っ張りだこなんですが皆さんご存知
業種別本の宣伝するしてもないんですけど
ねこの中ものプロ先生が2016年に書い
たこの学力の経済学って本があって本
エリアの私はお世辞抜きで名著だと思って
いましたですね国会議員の時代に
パラパラっとようなハゲだったんですが
地位になって改めて今自治体の長として
これを読ませていただいて本当に目から
ウロコのことがいっぱいいるんですけども
今日はですねあのもうあの技で来て
いただいたんですけども3回に分けてこの
中村先生との対談はここから配信をさせて
いただきたいというふうに思っています
あの初回の今日はですねまあの子の学力の
経済学いうかまぁ教育経済学というものは
どういうものなのかということとか
あるいはそのまあここに先生の本の中にい
ますはまさにあるようにデータの大切さ
このデータは個人の経験に勝るということ
でいわゆるあの教育評論家みたいな専門家
の方々が自分の場合はこうだったという
ことじゃなくてやっぱりねここはその
データに基づくやっぱり分析っていうのが
ものすごく実は大事なんだっていうことと
かあるいはかーくー的根拠に基づく子育て
みたいな話をさせていただいて2回目
ぐらいでですね
実は一番先生とお話したかった非認知
スキルまあがくれいわゆるなんていうか
偏差値とか
そのいわゆる学力ではない能力の話をして
3回はですね私が再生に期待ことという
ことでも自由に李柏みたいですね少し子
やりとりができればと思うので3回に分け
てやりたいと思いますが今日は最初の会と
いうことで少しこれから20分お話しを
伺っていきたいというふうに思っています
せませんそこでも先生あのプロフィールに
ついて簡単にちょっとご紹介したいと思い
ますが移るかなはいということでえまあ
あの
こういう校舎先生あの経歴なんですけども
あまり細かいことを記したまれなんですが
えっと
こういう経歴でまぁ慶應義塾大学を卒業さ
れて日本銀行世界銀行でお勤めをされて
コロンビアであ稼ぐを取られたといういう
ことなんですけどもこういうなかでどう
いうきっかけでですねまぁこのなんていう
か教育経済学に入るようになったのか
ちょっとそこらへんから少し紐解いていき
たいと思うんですがはいありがとうござい
ますあの私はあの日本銀行にいるときは
あのマクロ経済のエコノミストをやって
ましたのでまああの国際金融市場だったり
のか景気動向だったりの調査を担当して
エコノミストだったんですけれども
あの頃芸大が降ったり世界銀行ではその
教育経済学に関係するような分野の実務
だったり研究をやるのでいましてその頃
からそのまま黒より戻っ白かといえばその
ミクロ経済学よりの研究に来映って言っ
たっていうことがありますのでまあその
ケーキはなんだったかっていう風に言わ
れるとあのちょっとこれ難しいんですけど
やっぱりあの
真っ黒の鍵寄付がいまいち
こう乗り切れなかったということなんです
かねぇであの自分の父親が教員だったって
いうこともあったのであのその教育の持つ
力っていうものについては非常に小さい頃
から関心があってそれとそのまあこれまで
やってきた兄大学が交換台した教育経済学
っていうものに非常に魅力を感じてそう
ですねなので2000本当に5年くらい
からあの分約しては転身したっていうよう
なそういうような感じになってもらうほど
位あのまあ成績すると私がちょっと皆さん
にあの日あご紹介した学力の経済学って
るなけどたぶんこの本が出るまであんまり
日本で教育経済学という言葉聞いたこと
なかったのであのは米先生混ぜ先駆者だと
思うんですよねでまぁ欧米なんかで
おそらくもっと確立された学問なのかも
しれませんがそもそももう何百回も聞かれ
て保っておりません申し訳ないけどこの
教育経済学っていうのはどういう分野の
学問何かっていうところちょっとまずご
説明いただきたい g ですありがとう
ございますこれあの日本ではの労働経済学
っての有名でしてこれは例えば人々の賃金
がどういうふうに決まるのかとか職業選択
がどういうふうに決まるのかとか失業保険
に効果があるのかみたいなことをやって
いるのが労働経済学なんです
で共同教育経済学っていうのはその労働
経済学のスピンオフだっていうふうに当初
は言われていて要は教育を受けると賃金が
上がるのかっていうのが非常に基本的な
行為としてあでそこからその本当にスピン
オフして一つの学問分野として本当に多分
結構最近ですよね
はいその分野としては確立してきたって
いう新しい学問分野だと思いますけどで
データとその経済学の基本的な理論という
ものを掴んであの家計における教育の意思
決定だったりとが教育政策の評価をしたり
とかそういうことをやってるということ
ですなるほどでこのねちょっと品もあの
配転さていただいてまあもうあのなく部の
先生引っ張りたくなんで色々
youtube のインタビューとかね私
のあのを機に乗りハックとかちょっと見せ
ていただいていろいろあのお話しを伺って
いるんですけどあの私がまずねすごく感銘
を受けたのは
やっぱりデータをものすごく大事にされて
いると
であのこれからいろいろ教祖の教育経済学
につの話を聞いていきたいと思うんです
けどもやっぱりね遅延になって改めて思う
のは統計データっていうのがかなり軽視さ
れていると思う特にまあいちょっと右側
今日はここまでですあああああ細かい話は
できないんですけど家よう行政っていうの
は基本的に統計データがあまり正確じゃな
いっていうもあの本当に問題点があって
ですねよくなんかは下で政治家にあるとね
私国会議員20年以上やってたんでなんか
データベースなんかポリシーメイキングと
かかっこいいこと言うけどなんかも世の中
全体が日本ってそうなのかもしれません
けどあんまりデータ重視じゃなくて政策
っていうものが結構冗長で語られるじゃ
ないですか特に教育ってそうじゃないです
かうちの子供はこうでしたとか私の場合は
こうでしたとか
そうじゃなくてやっぱりでここには
ちょっとあるようにデータは個人の経験に
勝るとあの書いてあって
やっぱりこうデータを重視するっていう
文化がなかなか日本にないっていうことを
改めてここで何点でしょうかあの先生が枚
しめてるっていう感じがあるしてるんです
けども
そこでどうでしょうかやっぱり教育にあの
しっかりしたデータが必要だというふうに
感じられた後はの一番の理由っていうはい
そうですよねこれでも医療の分野だとその
データに基づいて意思決定をするっていう
のはもう当たり前になってきてるんだと
思うんですねでこのコロナウィルス感染症
の拡大でエビレンスっていう言葉がすごく
流行するようになりましたけど
あのまあそれが大事だっていうのはたぶん
もう皆さんも御理解いただいているんじゃ
ないかなと思うんです例えばですけど私は
集水を飲んでてこれの上ですが治りました
という人が1人出てきたとしてそれを
信じようと思いますかっていう話だんだと
思うんですよね私は子供にこれこれをして
いて東大に入れました本当ですかっていう
話なんだと思うもちろんそれ自体の事実な
んだと思うんですけれど
同じことをしてその同じように小水を飲ん
でコロナウィルスが治るとは限らないし
そのお母さんと同じことをしていて子供と
場に入れられるとは限らないってここが
非常に重要なポイントでなのでやはりその
近年はその計算機社会科学とかの発展も
ありますからその1人 l =市の個人の
体験談に非常に来強く依存するのではなく
やはりこうあの多くの人のデータ代表性の
ある多くの人のデータを分析することで
どういうそのアクションにどういう効果が
あるのかっていうことをある程度きちんと
把握をしている的に把握をしてからですね
あの行動を起こしましょう次のその手を
打ちましょうっていうような考え方が一般
的になってきていると思いますハイあの
特にねその
いろいろ先生のお話しを伺ってテーマ本も
読んで感銘を受けたのはやっぱりデータっ
て正確に分析しようと思うと相当いろんな
条件が必要じゃないですかこれも日本社会
全体というか地方行政もそうなんだけど
比べるところがはちょっと前提がねすごく
曖昧だったりしてちょっとは個人的に言う
と向かうあのもう今日このようなしません
けど都道府県魅力度ランキングなるものが
あるのでそもそも
データとしてノーなんというか手法とかが
もう本当にもあの気をつけなきゃいけない
んですけど圧倒的にずさんなんですね何か
こう物事を比べて外に出すってのはいい
けどそこには相当キきっとした前提条件を
設けなければいけないと
いうことだと思うんですけどもあの
ちょっとそこらも簡単にお話したいと思う
けど2つのグループをあのね比べるときに
やっぱりそのこういうデータになったけど
いや実はねか例えば教育で言えば家庭の
状況とかね他のエヴァ個人の能力とか
わからないけど持って生まれたのか上がる
とかんだけど他の要素が入っているって
いうかのう迫るので出来るだけフェアな形
でイーブンな状況を作ってやるっていう
ところですよねここはとても大事だという
ことだ投資そこ人とはいおっしゃる通り
ですこれアメリカでよく英語で5アップ
ランドオレンジ紺パリゾーンとかっていう
風に言ったりするんですけど
アップルとオレンジという全く違うものを
あなた比べてますよというそういう日言っ
てあるんですねでこれ非常に重要で我々と
時々こういう apple とオレンジの
今パリ損をしてしまうアップルとオレンジ
を比較してそのあたかもそのそこから何か
その10代の結論を導き出そうとするん
ですけれど
これは非常に気をつけなければいけないっ
ていうことなんだと思います例えばよく
あるのは学習塾に行っていることを言って
内向比較しました学習塾に入ってる子の
ほうが学力高いから日本全員学習塾に行か
せるべきかこれ必ずしもそうではないと
いうことなんだと思うんですよね学習塾に
行っていること言ってない子の間には非常
に様々な違いがあってこれアップロー
レンジの比較になっている阿蘇ご飯を食べ
ていることはさごはんを食べてない子だと
その学力朝ごはんを食べているこのが高い
ですこれもアップランドオレンジの今パリ
ゾーンになってしまっているわけなんです
よねでわれわれが何を比較したいかって
言うとですねこういう全く違う人同士を
比較するんじゃなくて例えばですがのび太
くんという個人が入ってのび太くんの
コピーロボットが抜いてねーのび太くんは
塾に行きましたのび太くんのコピー
ロボットは塾に行きませんでしたっていう
状況を作り出して
でこの2つのケースにおいて塾に行った
ほうが学力が高かったのかどうかってこと
観なきゃまず同じ出走もドシャルーを
選べるということですおっしゃる通りです
ねこれをな事項コピーロボットってのは
できないので何らかの統計的な方法を使っ
てこののび太くんのコピーロボット
作り出されていけないということになる
わけですけれどもここで統計学とか経済学
の出番でそののび太くんのコピーロボット
のような人要するに非常によく似た人たち
の矜持っていう com をやるわけです
けれどもそれでそのよく似た人たち
アップルとアップルの比較になるような形
にでそのある特定のその教育の介入の効果
っていうのを定量的に把握しようという
ことですね
あのまずに今先生おっしゃったように
統計データをしっかりと使って分析する
っていうのはもう教育の世界でもね
もっともたも縁遠い世界だったんだけど
大事なんだと思うんですけども
あのその中でいわゆる一般の常識みたいな
ものがずいぶんこの本のなかで覆ってる
感じがするんですけど
あの子でねここに出てくるようにその
あの科学的根拠に基づくよりデータに
基づく
これ島統計の世界であるんだけどあの
子育てやり方みたいなことについて少し
あの中丸先生が問題提供されていると
例えばこれでてくる子供は本当ご褒美や
つってはいけないとかねあるいはそのあの
褒めて育てるのが良いとたじてぃぶに
ポジティブに染めて育てるのが良いとか
あるいはなんかあんまりゲーム分かりませ
んでの男坊に育つとこういうものは実は
そのまあ特に日本はまだまだちょっとこう
智拳印の絶えないとがあるかもしれません
けれどもあの中村先生が言及されている
様々な欧米のね最先端の研究だと違う結果
になってきているというところなんです
けどもこれも相当何十回も言われてると
思うんですがちょっとそこらへんのところ
何も少しあの子スズメたいでしょそうです
ねなので例えばご褒美の実験っていうのは
これはハーバード大学のローランドフライ
ヤーっていう研究者がまあ率いて行った
研究でアメリカの5大都市で8まあ非常に
多くのさで3万人か4万人の出荷様人から
4万人くらいの小中学生が参加して行われ
た日に実験なんですよねでそのご褒美をを
与えるとま子どもたちの成績が上がるのか
どうかということを実験的な方法でまあ
試しているっていう1なんですけれどこの
実験が非常に面白いのはそのご褒美を
もらうと確かに子供の学力は上がるという
ことなんですけど重要なのはそれだけでは
なくてご褒美の与え方が非常に重要だって
いうそういうあの研究なんだぞそういう
ことを明らかにした研究でもあるんですね
でその普通私たちはですね誤報を与える時
に例えばテストで80点を越えたらご褒美
をあげるよとか90点を超えたらご褒美を
あげるよって有効いう成果主義をとりがち
なんですけどこういう成果主義のご褒美
ってのは全然うまく行かないうんそうでは
なくて今日宿題をしたらとか遅刻せずに
学校へ行ったらとか本を1冊読んだらって
いうふうにその今日も小さな行動に対して
細く小さくお小遣いを与えていくと成績が
上がるって言うようなことが示されてみる
というわけなんですねなのでまぁご褒美を
与えるって言うのがいいかどうかという
ようなまぁそういう単純な
question のみならずですねどう
いうやり方で
その子供たちをモチベートするかな
インセンティブ合図するかっていうことに
負けないか非常に興味があるまあそういう
ことに答えを出しているひとつの優れた
研究だと思いますねを剤市場にむしろだと
思うんですけどもあの
ご褒美とそれからあとさっき言ったように
褒めて育てなければいけないとでこの統計
によると必ずしも
ただなんかあの褒めて
ほめでねイメージ大陰線インセンティブを
与えるということについては褒めるって
いう手法については十分慎重じゃなければ
いけないとおっしゃったんですけどそこで
もいいかでしょそうですねなのでこれ褒め
るって言うのもも褒めて育てた方がいい
みたいな本が結構たくさん育児少し出てる
と思うんですけれど
あの心理学の研究者のグループがやっぱ
調べるとですね褒めるって言うことが原因
になって子供たちの成果が改善しているの
ではなくて成果が良かった子が褒められて
いるだけだっていうそういう結果になった
わけですねこれ当たり前ですね褒める内容
もないのに褒めることってそんなにその
結構難しいことですからねやっぱりその
成績がだった子どもが褒められているわけ
です褒められたから成績が上がってるわけ
じゃないこの因果関係の解釈をやっぱり
間違わないようにしないといけないって
いうことなんだと思いますでそのまあ成果
も出していないのに褒められるとですね
子供たちは努力することを止めてしまうっ
ていうことを明らかにしたような研究も
ありますのでやっぱり褒め方を間違えては
いけないでここでも実はほめ方に関する
実験っていうのが行われていまして子供
たちのその成果を褒めるのとそのプロセス
を褒めるのだとですねやっぱりプロセスを
褒めるって言うことによってそのあの次の
成果につながっていくっていうことを示し
た研究があるんですなのであなた90点
取れたから良かったねっていうんじゃなく
て今日一冊ちゃんと本を読めて約束を守っ
て遅刻せずにが声入って偉かったねって
いう風に褒めてあげるとですねそれが次に
つながっていくっていうことなんだ
なるほどあの
先生がねまあこの本の中でいろんなことを
おっしゃってて最近のちょっとショート
インタビューを見たらまあそのほめ方
インセンティブの与え方についても
いろいろまたさらに研究を深めておられて
恋だけが大事であるとそこもすごくあの
興味があるっていう面白いなと思ったん
ですけどどうやってうまく声をかけて
あげるかっていうことが大事だという話な
んですけどそう無税ショットそうですねな
のでその例えばですけれどあの私たちが
やってるのはすららネットさんっていう
あの企業さんと一緒に行った研究が分かり
ましてこれもやっぱりその褒め方をこう
変えるっていうそういう研究のんですなの
でこれもやはりですね成果をあの褒め
るって言うのは実はあんまりその効果的な
方法ではないということがわかっていて
あの例えばですけど勉強時間が延びたとき
とかですね今日のその努力に対して細かく
その声をかけていってあげるといいって
ことがわかってるんですでこのすらら
ネットさんとの共同金q は何がきも
かって言うとですねこれ ai に声を
かけさせているんですけどねはいでこれ
パフォーマンスフィードバックとかって
いうふうに言いますけれども自分の
パフォーマンスに対するフィードバック
っていうのはなるべく早いほうがいいです
リアルタイムで早いほうがいいねそれそう
ですよねぇなんであの石月に受けたテスト
の結果がですね8月に帰って来てあなた4
月のテストがよくたですよと悪かったです
よと8月に言われても足はずのテストって
何をやったんだったと言ってことになって
しまうそうではなくて今やった問題の答え
が今帰ってきてあの
あの後こういうところが良かったよねと
いうふうにすぐこう声をかけてもらうと子
ドライブしていくっていうそうそういう
ことをま示した研究なんですよねほど
やっぱり人間ってあんまり先の事言われ
よりも何かやってすぐリターンがある方が
いいって言うことですからそれを仕上げて
おりですおっしゃるとおりだと思いますな
のでこうなるべく早くそのフィードバック
をする方が良いそれがまず一つ重要な
ポイントでもう一つ最近の研究で言われて
いるのはそのどういうふうに
フィードバックをしたらいいかっていう
ことをその後両親とか先生にあのきちんと
インフォームするとより高い効果が出
るって言うことを示した研究もあるんです
要するに例えばですねテストの点数が帰っ
てきましたお子さんのペースのでーす85
点でしたこれどんな風にお子さんに声を
かけてあげればいいんでしょ高いのかも
わからない低いのかもわからないしどこが
わかっててどこがわかってないのかも親
から見る85点という点数だけだと何を声
かけてあげたらいいのかわからないですよ
ねなのでそこにご両親に対するちょっとし
た tips みたいなのをまああのつけ
てあげるのですねご両親がここのところ
よくできてるよねこのところはもう
ちょっと頑張れば良かったしあの全体の
平均からするとかなり上なんだからもっと
頑張ればいいわよという風に声をかけて
あげることができるとやっぱり次に
つながりよねそういうことなんだと思い
ますねこれは今までなかなかできなかった
んですけれども
ギガースクール抗争みたいな話で始まって
ですね1人1台の端末が行き渡るように
なりますとこういう世界観ってのはより
実現しやすくなってくるというふうに思い
ますなるほどすいませんもあっという間に
4も青もしれません段階目があのちょっと
終わってしまったんですが
もしれませんまた来週も参加された04年
には卵巣と記載こともあるんで少し幼児
教育の話とか今いった声のかけ方っていう
かねどうやってパフォーマンスをその
フィードバックするかって実はものすごく
大事なところだと思うのでそこ恋歌ですね
また第二回目はお話を聞いて聞いた映画に
行きたいと思いますしさらにですね今回は
さらにか問題のコアである日認知スキルに
ついてもですね2回目でいろいろ取り上げ
ていきたいとおもいます入っていうことが
あった山にすいませあっという間に1回目
が合ってしまいましたが中ものを先生との
対談第二弾はこれにて終了させていただき
ますぜひ来週もご覧ください先生
ありがとうございますありがとうござい
ましたまた来週yeah
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