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。
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01:03城郭3夢をご覧の皆さんこんばんは
01:06この番組のキャスター兼プロデューサーを
01:07務めます群馬県知事の方としたです直角
01:10こうストリーム金曜日の19時からという
01:12ことで今日はですねこの県庁32回の動画
01:15スタジオ弦のですからお送りしたいと思い
01:18ます今日はですね今チートして最も話しし
01:21たいなぁと思うっている素晴らしい者の方
01:24にいらっしゃったの今日はですねこの
01:26スタジオまでわざわざオンラインじゃなく
01:28てねわざわざ来ていただきましたご紹介し
01:30たいと思います慶應義塾大学総合政策学部
01:33の中村舞子境地です中お願いした今日は
01:36ありがとうございますよろしくお願い致し
01:38がやっぱり抱くなんて今日はわざわざ出て
01:40いただいた8位でもまぁ近かったです1
01:43時間くらいですんですね今結構近い次回
01:45ですねはーいということですねあのまあ
01:49中村先生今ものすごくあの中村先生今作っ
01:52て引っ張りだこなんですが皆さんご存知
01:54業種別本の宣伝するしてもないんですけど
01:55ねこの中ものプロ先生が2016年に書い
01:59たこの学力の経済学って本があって本
02:03エリアの私はお世辞抜きで名著だと思って
02:05いましたですね国会議員の時代に
02:07パラパラっとようなハゲだったんですが
02:09地位になって改めて今自治体の長として
02:12これを読ませていただいて本当に目から
02:14ウロコのことがいっぱいいるんですけども
02:16今日はですねあのもうあの技で来て
02:19いただいたんですけども3回に分けてこの
02:22中村先生との対談はここから配信をさせて
02:24いただきたいというふうに思っています
02:26あの初回の今日はですねまあの子の学力の
02:30経済学いうかまぁ教育経済学というものは
02:33どういうものなのかということとか
02:35あるいはそのまあここに先生の本の中にい
02:39ますはまさにあるようにデータの大切さ
02:42このデータは個人の経験に勝るということ
02:44でいわゆるあの教育評論家みたいな専門家
02:48の方々が自分の場合はこうだったという
02:50ことじゃなくてやっぱりねここはその
02:51データに基づくやっぱり分析っていうのが
02:54ものすごく実は大事なんだっていうことと
02:56かあるいはかーくー的根拠に基づく子育て
02:59みたいな話をさせていただいて2回目
03:01ぐらいでですね
03:03実は一番先生とお話したかった非認知
03:06スキルまあがくれいわゆるなんていうか
03:09偏差値とか
03:10そのいわゆる学力ではない能力の話をして
03:123回はですね私が再生に期待ことという
03:15ことでも自由に李柏みたいですね少し子
03:17やりとりができればと思うので3回に分け
03:20てやりたいと思いますが今日は最初の会と
03:22いうことで少しこれから20分お話しを
03:24伺っていきたいというふうに思っています
03:26せませんそこでも先生あのプロフィールに
03:28ついて簡単にちょっとご紹介したいと思い
03:30ますが移るかなはいということでえまあ
03:33あの
03:34こういう校舎先生あの経歴なんですけども
03:37あまり細かいことを記したまれなんですが
03:40えっと
03:41こういう経歴でまぁ慶應義塾大学を卒業さ
03:44れて日本銀行世界銀行でお勤めをされて
03:48コロンビアであ稼ぐを取られたといういう
03:51ことなんですけどもこういうなかでどう
03:53いうきっかけでですねまぁこのなんていう
03:57か教育経済学に入るようになったのか
04:00ちょっとそこらへんから少し紐解いていき
04:02たいと思うんですがはいありがとうござい
04:04ますあの私はあの日本銀行にいるときは
04:08あのマクロ経済のエコノミストをやって
04:11ましたのでまああの国際金融市場だったり
04:14のか景気動向だったりの調査を担当して
04:16エコノミストだったんですけれども
04:18あの頃芸大が降ったり世界銀行ではその
04:22教育経済学に関係するような分野の実務
04:25だったり研究をやるのでいましてその頃
04:28からそのまま黒より戻っ白かといえばその
04:31ミクロ経済学よりの研究に来映って言っ
04:34たっていうことがありますのでまあその
04:37ケーキはなんだったかっていう風に言わ
04:39れるとあのちょっとこれ難しいんですけど
04:42やっぱりあの
04:44真っ黒の鍵寄付がいまいち
04:48こう乗り切れなかったということなんです
04:50かねぇであの自分の父親が教員だったって
04:53いうこともあったのであのその教育の持つ
04:57力っていうものについては非常に小さい頃
05:00から関心があってそれとそのまあこれまで
05:04やってきた兄大学が交換台した教育経済学
05:06っていうものに非常に魅力を感じてそう
05:09ですねなので2000本当に5年くらい
05:11からあの分約しては転身したっていうよう
05:14なそういうような感じになってもらうほど
05:16位あのまあ成績すると私がちょっと皆さん
05:20にあの日あご紹介した学力の経済学って
05:24るなけどたぶんこの本が出るまであんまり
05:27日本で教育経済学という言葉聞いたこと
05:30なかったのであのは米先生混ぜ先駆者だと
05:33思うんですよねでまぁ欧米なんかで
05:35おそらくもっと確立された学問なのかも
05:37しれませんがそもそももう何百回も聞かれ
05:39て保っておりません申し訳ないけどこの
05:42教育経済学っていうのはどういう分野の
05:44学問何かっていうところちょっとまずご
05:46説明いただきたい g ですありがとう
05:47ございますこれあの日本ではの労働経済学
05:50っての有名でしてこれは例えば人々の賃金
05:53がどういうふうに決まるのかとか職業選択
05:56がどういうふうに決まるのかとか失業保険
05:58に効果があるのかみたいなことをやって
05:59いるのが労働経済学なんです
06:01で共同教育経済学っていうのはその労働
06:04経済学のスピンオフだっていうふうに当初
06:07は言われていて要は教育を受けると賃金が
06:10上がるのかっていうのが非常に基本的な
06:13行為としてあでそこからその本当にスピン
06:15オフして一つの学問分野として本当に多分
06:19結構最近ですよね
06:21はいその分野としては確立してきたって
06:23いう新しい学問分野だと思いますけどで
06:25データとその経済学の基本的な理論という
06:30ものを掴んであの家計における教育の意思
06:33決定だったりとが教育政策の評価をしたり
06:36とかそういうことをやってるということ
06:38ですなるほどでこのねちょっと品もあの
06:40配転さていただいてまあもうあのなく部の
06:43先生引っ張りたくなんで色々
06:44youtube のインタビューとかね私
06:46のあのを機に乗りハックとかちょっと見せ
06:49ていただいていろいろあのお話しを伺って
06:51いるんですけどあの私がまずねすごく感銘
06:54を受けたのは
06:55やっぱりデータをものすごく大事にされて
06:58いると
06:59であのこれからいろいろ教祖の教育経済学
07:02につの話を聞いていきたいと思うんです
07:04けどもやっぱりね遅延になって改めて思う
07:07のは統計データっていうのがかなり軽視さ
07:10れていると思う特にまあいちょっと右側
07:12今日はここまでですあああああ細かい話は
07:14できないんですけど家よう行政っていうの
07:16は基本的に統計データがあまり正確じゃな
07:20いっていうもあの本当に問題点があって
07:22ですねよくなんかは下で政治家にあるとね
07:25私国会議員20年以上やってたんでなんか
07:27データベースなんかポリシーメイキングと
07:30かかっこいいこと言うけどなんかも世の中
07:33全体が日本ってそうなのかもしれません
07:35けどあんまりデータ重視じゃなくて政策
07:38っていうものが結構冗長で語られるじゃ
07:40ないですか特に教育ってそうじゃないです
07:42かうちの子供はこうでしたとか私の場合は
07:45こうでしたとか
07:46そうじゃなくてやっぱりでここには
07:48ちょっとあるようにデータは個人の経験に
07:51勝るとあの書いてあって
07:54やっぱりこうデータを重視するっていう
07:56文化がなかなか日本にないっていうことを
07:58改めてここで何点でしょうかあの先生が枚
08:03しめてるっていう感じがあるしてるんです
08:04けども
08:05そこでどうでしょうかやっぱり教育にあの
08:07しっかりしたデータが必要だというふうに
08:09感じられた後はの一番の理由っていうはい
08:12そうですよねこれでも医療の分野だとその
08:15データに基づいて意思決定をするっていう
08:17のはもう当たり前になってきてるんだと
08:19思うんですねでこのコロナウィルス感染症
08:22の拡大でエビレンスっていう言葉がすごく
08:24流行するようになりましたけど
08:26あのまあそれが大事だっていうのはたぶん
08:28もう皆さんも御理解いただいているんじゃ
08:30ないかなと思うんです例えばですけど私は
08:32集水を飲んでてこれの上ですが治りました
08:34という人が1人出てきたとしてそれを
08:36信じようと思いますかっていう話だんだと
08:38思うんですよね私は子供にこれこれをして
08:41いて東大に入れました本当ですかっていう
08:43話なんだと思うもちろんそれ自体の事実な
08:46んだと思うんですけれど
08:47同じことをしてその同じように小水を飲ん
08:50でコロナウィルスが治るとは限らないし
08:51そのお母さんと同じことをしていて子供と
08:54場に入れられるとは限らないってここが
08:55非常に重要なポイントでなのでやはりその
08:58近年はその計算機社会科学とかの発展も
09:01ありますからその1人 l =市の個人の
09:04体験談に非常に来強く依存するのではなく
09:07やはりこうあの多くの人のデータ代表性の
09:10ある多くの人のデータを分析することで
09:12どういうそのアクションにどういう効果が
09:16あるのかっていうことをある程度きちんと
09:18把握をしている的に把握をしてからですね
09:20あの行動を起こしましょう次のその手を
09:23打ちましょうっていうような考え方が一般
09:25的になってきていると思いますハイあの
09:28特にねその
09:29いろいろ先生のお話しを伺ってテーマ本も
09:32読んで感銘を受けたのはやっぱりデータっ
09:34て正確に分析しようと思うと相当いろんな
09:38条件が必要じゃないですかこれも日本社会
09:41全体というか地方行政もそうなんだけど
09:43比べるところがはちょっと前提がねすごく
09:46曖昧だったりしてちょっとは個人的に言う
09:48と向かうあのもう今日このようなしません
09:50けど都道府県魅力度ランキングなるものが
09:52あるのでそもそも
09:53データとしてノーなんというか手法とかが
09:56もう本当にもあの気をつけなきゃいけない
09:59んですけど圧倒的にずさんなんですね何か
10:02こう物事を比べて外に出すってのはいい
10:05けどそこには相当キきっとした前提条件を
10:08設けなければいけないと
10:10いうことだと思うんですけどもあの
10:12ちょっとそこらも簡単にお話したいと思う
10:14けど2つのグループをあのね比べるときに
10:16やっぱりそのこういうデータになったけど
10:20いや実はねか例えば教育で言えば家庭の
10:23状況とかね他のエヴァ個人の能力とか
10:25わからないけど持って生まれたのか上がる
10:27とかんだけど他の要素が入っているって
10:30いうかのう迫るので出来るだけフェアな形
10:33でイーブンな状況を作ってやるっていう
10:35ところですよねここはとても大事だという
10:37ことだ投資そこ人とはいおっしゃる通り
10:39ですこれアメリカでよく英語で5アップ
10:42ランドオレンジ紺パリゾーンとかっていう
10:44風に言ったりするんですけど
10:45アップルとオレンジという全く違うものを
10:48あなた比べてますよというそういう日言っ
10:50てあるんですねでこれ非常に重要で我々と
10:53時々こういう apple とオレンジの
10:55今パリ損をしてしまうアップルとオレンジ
10:57を比較してそのあたかもそのそこから何か
11:00その10代の結論を導き出そうとするん
11:02ですけれど
11:03これは非常に気をつけなければいけないっ
11:05ていうことなんだと思います例えばよく
11:06あるのは学習塾に行っていることを言って
11:09内向比較しました学習塾に入ってる子の
11:11ほうが学力高いから日本全員学習塾に行か
11:15せるべきかこれ必ずしもそうではないと
11:17いうことなんだと思うんですよね学習塾に
11:19行っていること言ってない子の間には非常
11:21に様々な違いがあってこれアップロー
11:23レンジの比較になっている阿蘇ご飯を食べ
11:25ていることはさごはんを食べてない子だと
11:27その学力朝ごはんを食べているこのが高い
11:29ですこれもアップランドオレンジの今パリ
11:31ゾーンになってしまっているわけなんです
11:33よねでわれわれが何を比較したいかって
11:36言うとですねこういう全く違う人同士を
11:38比較するんじゃなくて例えばですがのび太
11:41くんという個人が入ってのび太くんの
11:43コピーロボットが抜いてねーのび太くんは
11:45塾に行きましたのび太くんのコピー
11:47ロボットは塾に行きませんでしたっていう
11:50状況を作り出して
11:52でこの2つのケースにおいて塾に行った
11:55ほうが学力が高かったのかどうかってこと
11:57観なきゃまず同じ出走もドシャルーを
11:59選べるということですおっしゃる通りです
12:01ねこれをな事項コピーロボットってのは
12:02できないので何らかの統計的な方法を使っ
12:05てこののび太くんのコピーロボット
12:07作り出されていけないということになる
12:09わけですけれどもここで統計学とか経済学
12:11の出番でそののび太くんのコピーロボット
12:14のような人要するに非常によく似た人たち
12:17の矜持っていう com をやるわけです
12:20けれどもそれでそのよく似た人たち
12:22アップルとアップルの比較になるような形
12:24にでそのある特定のその教育の介入の効果
12:28っていうのを定量的に把握しようという
12:31ことですね
12:32あのまずに今先生おっしゃったように
12:34統計データをしっかりと使って分析する
12:37っていうのはもう教育の世界でもね
12:39もっともたも縁遠い世界だったんだけど
12:41大事なんだと思うんですけども
12:42あのその中でいわゆる一般の常識みたいな
12:46ものがずいぶんこの本のなかで覆ってる
12:48感じがするんですけど
12:49あの子でねここに出てくるようにその
12:52あの科学的根拠に基づくよりデータに
12:55基づく
12:56これ島統計の世界であるんだけどあの
12:59子育てやり方みたいなことについて少し
13:01あの中丸先生が問題提供されていると
13:04例えばこれでてくる子供は本当ご褒美や
13:07つってはいけないとかねあるいはそのあの
13:10褒めて育てるのが良いとたじてぃぶに
13:12ポジティブに染めて育てるのが良いとか
13:14あるいはなんかあんまりゲーム分かりませ
13:16んでの男坊に育つとこういうものは実は
13:19そのまあ特に日本はまだまだちょっとこう
13:22智拳印の絶えないとがあるかもしれません
13:24けれどもあの中村先生が言及されている
13:26様々な欧米のね最先端の研究だと違う結果
13:30になってきているというところなんです
13:31けどもこれも相当何十回も言われてると
13:34思うんですがちょっとそこらへんのところ
13:36何も少しあの子スズメたいでしょそうです
13:38ねなので例えばご褒美の実験っていうのは
13:41これはハーバード大学のローランドフライ
13:43ヤーっていう研究者がまあ率いて行った
13:45研究でアメリカの5大都市で8まあ非常に
13:49多くのさで3万人か4万人の出荷様人から
13:524万人くらいの小中学生が参加して行われ
13:54た日に実験なんですよねでそのご褒美をを
13:57与えるとま子どもたちの成績が上がるのか
14:00どうかということを実験的な方法でまあ
14:03試しているっていう1なんですけれどこの
14:05実験が非常に面白いのはそのご褒美を
14:08もらうと確かに子供の学力は上がるという
14:11ことなんですけど重要なのはそれだけでは
14:13なくてご褒美の与え方が非常に重要だって
14:17いうそういうあの研究なんだぞそういう
14:19ことを明らかにした研究でもあるんですね
14:22でその普通私たちはですね誤報を与える時
14:25に例えばテストで80点を越えたらご褒美
14:28をあげるよとか90点を超えたらご褒美を
14:30あげるよって有効いう成果主義をとりがち
14:32なんですけどこういう成果主義のご褒美
14:34ってのは全然うまく行かないうんそうでは
14:36なくて今日宿題をしたらとか遅刻せずに
14:39学校へ行ったらとか本を1冊読んだらって
14:42いうふうにその今日も小さな行動に対して
14:45細く小さくお小遣いを与えていくと成績が
14:49上がるって言うようなことが示されてみる
14:51というわけなんですねなのでまぁご褒美を
14:54与えるって言うのがいいかどうかという
14:56ようなまぁそういう単純な
14:58question のみならずですねどう
15:00いうやり方で
15:01その子供たちをモチベートするかな
15:04インセンティブ合図するかっていうことに
15:06負けないか非常に興味があるまあそういう
15:09ことに答えを出しているひとつの優れた
15:11研究だと思いますねを剤市場にむしろだと
15:14思うんですけどもあの
15:16ご褒美とそれからあとさっき言ったように
15:18褒めて育てなければいけないとでこの統計
15:21によると必ずしも
15:23ただなんかあの褒めて
15:25ほめでねイメージ大陰線インセンティブを
15:28与えるということについては褒めるって
15:29いう手法については十分慎重じゃなければ
15:32いけないとおっしゃったんですけどそこで
15:33もいいかでしょそうですねなのでこれ褒め
15:35るって言うのもも褒めて育てた方がいい
15:38みたいな本が結構たくさん育児少し出てる
15:41と思うんですけれど
15:42あの心理学の研究者のグループがやっぱ
15:44調べるとですね褒めるって言うことが原因
15:47になって子供たちの成果が改善しているの
15:49ではなくて成果が良かった子が褒められて
15:52いるだけだっていうそういう結果になった
15:55わけですねこれ当たり前ですね褒める内容
15:56もないのに褒めることってそんなにその
15:59結構難しいことですからねやっぱりその
16:01成績がだった子どもが褒められているわけ
16:03です褒められたから成績が上がってるわけ
16:05じゃないこの因果関係の解釈をやっぱり
16:08間違わないようにしないといけないって
16:09いうことなんだと思いますでそのまあ成果
16:12も出していないのに褒められるとですね
16:14子供たちは努力することを止めてしまうっ
16:16ていうことを明らかにしたような研究も
16:18ありますのでやっぱり褒め方を間違えては
16:20いけないでここでも実はほめ方に関する
16:23実験っていうのが行われていまして子供
16:25たちのその成果を褒めるのとそのプロセス
16:28を褒めるのだとですねやっぱりプロセスを
16:30褒めるって言うことによってそのあの次の
16:33成果につながっていくっていうことを示し
16:36た研究があるんですなのであなた90点
16:38取れたから良かったねっていうんじゃなく
16:40て今日一冊ちゃんと本を読めて約束を守っ
16:43て遅刻せずにが声入って偉かったねって
16:45いう風に褒めてあげるとですねそれが次に
16:47つながっていくっていうことなんだ
16:49なるほどあの
16:51先生がねまあこの本の中でいろんなことを
16:53おっしゃってて最近のちょっとショート
16:55インタビューを見たらまあそのほめ方
16:58インセンティブの与え方についても
16:59いろいろまたさらに研究を深めておられて
17:02恋だけが大事であるとそこもすごくあの
17:06興味があるっていう面白いなと思ったん
17:07ですけどどうやってうまく声をかけて
17:09あげるかっていうことが大事だという話な
17:12んですけどそう無税ショットそうですねな
17:14のでその例えばですけれどあの私たちが
17:17やってるのはすららネットさんっていう
17:19あの企業さんと一緒に行った研究が分かり
17:22ましてこれもやっぱりその褒め方をこう
17:24変えるっていうそういう研究のんですなの
17:26でこれもやはりですね成果をあの褒め
17:29るって言うのは実はあんまりその効果的な
17:32方法ではないということがわかっていて
17:34あの例えばですけど勉強時間が延びたとき
17:37とかですね今日のその努力に対して細かく
17:41その声をかけていってあげるといいって
17:43ことがわかってるんですでこのすらら
17:44ネットさんとの共同金q は何がきも
17:47かって言うとですねこれ ai に声を
17:48かけさせているんですけどねはいでこれ
17:51パフォーマンスフィードバックとかって
17:53いうふうに言いますけれども自分の
17:54パフォーマンスに対するフィードバック
17:56っていうのはなるべく早いほうがいいです
17:58リアルタイムで早いほうがいいねそれそう
17:59ですよねぇなんであの石月に受けたテスト
18:02の結果がですね8月に帰って来てあなた4
18:05月のテストがよくたですよと悪かったです
18:07よと8月に言われても足はずのテストって
18:09何をやったんだったと言ってことになって
18:10しまうそうではなくて今やった問題の答え
18:13が今帰ってきてあの
18:16あの後こういうところが良かったよねと
18:18いうふうにすぐこう声をかけてもらうと子
18:21ドライブしていくっていうそうそういう
18:22ことをま示した研究なんですよねほど
18:25やっぱり人間ってあんまり先の事言われ
18:27よりも何かやってすぐリターンがある方が
18:29いいって言うことですからそれを仕上げて
18:31おりですおっしゃるとおりだと思いますな
18:33のでこうなるべく早くそのフィードバック
18:35をする方が良いそれがまず一つ重要な
18:37ポイントでもう一つ最近の研究で言われて
18:40いるのはそのどういうふうに
18:42フィードバックをしたらいいかっていう
18:44ことをその後両親とか先生にあのきちんと
18:47インフォームするとより高い効果が出
18:49るって言うことを示した研究もあるんです
18:51要するに例えばですねテストの点数が帰っ
18:53てきましたお子さんのペースのでーす85
18:55点でしたこれどんな風にお子さんに声を
18:58かけてあげればいいんでしょ高いのかも
19:00わからない低いのかもわからないしどこが
19:02わかっててどこがわかってないのかも親
19:04から見る85点という点数だけだと何を声
19:07かけてあげたらいいのかわからないですよ
19:09ねなのでそこにご両親に対するちょっとし
19:12た tips みたいなのをまああのつけ
19:14てあげるのですねご両親がここのところ
19:16よくできてるよねこのところはもう
19:18ちょっと頑張れば良かったしあの全体の
19:21平均からするとかなり上なんだからもっと
19:22頑張ればいいわよという風に声をかけて
19:24あげることができるとやっぱり次に
19:26つながりよねそういうことなんだと思い
19:28ますねこれは今までなかなかできなかった
19:30んですけれども
19:31ギガースクール抗争みたいな話で始まって
19:33ですね1人1台の端末が行き渡るように
19:36なりますとこういう世界観ってのはより
19:38実現しやすくなってくるというふうに思い
19:40ますなるほどすいませんもあっという間に
19:434も青もしれません段階目があのちょっと
19:46終わってしまったんですが
19:47もしれませんまた来週も参加された04年
19:50には卵巣と記載こともあるんで少し幼児
19:53教育の話とか今いった声のかけ方っていう
19:56かねどうやってパフォーマンスをその
19:58フィードバックするかって実はものすごく
20:00大事なところだと思うのでそこ恋歌ですね
20:02また第二回目はお話を聞いて聞いた映画に
20:04行きたいと思いますしさらにですね今回は
20:07さらにか問題のコアである日認知スキルに
20:10ついてもですね2回目でいろいろ取り上げ
20:12ていきたいとおもいます入っていうことが
20:14あった山にすいませあっという間に1回目
20:15が合ってしまいましたが中ものを先生との
20:19対談第二弾はこれにて終了させていただき
20:22ますぜひ来週もご覧ください先生
20:24ありがとうございますありがとうござい
20:25ましたまた来週yeah
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