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工学院 教師のダイアローグ【04】 AIを使ってハイパワーな学びを創発

☆工学院のIチーム(イノベーションチーム)は、「思考コード」を開発し、それを授業やテストに活用することでデータエビデンスな学びを創っています。

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(ミーティング終了時の太田先生の一本締め。心を一つにします)

☆「思考コード」って何?要するに今トレンドのルーブリックの普遍概念です。ですから、IB(国際バカロレア)のルーブリックの項目を吸収できるかどうか検証もしています。

☆この検証過程で面白かったことの1つに、「知識」に関する考え方が、数学と他教科と大きく違うということが改めてはっきりしたことがあります。一般に「知識」は「記憶するもの」という理論負荷性がくっついてきます。

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☆しかし、数学にとって「知識」は純粋な数学的な概念の徴表なので、そのような理論負荷性がくっついていないという理論負荷性がぶらさがっています。

☆ですから、「知識」の組み合わせは、数学にとっては思考の広がりや深さを示しますが、他教科は「知識」の組み合わせは、思考の次元はそれほど変わらず、難度があがるというイメージであるという差異をシェアしていました。

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☆Iチームは、チームビルディングがいい感じなのですが、中核になる2人の先生が学内に信頼ネットワークつくっているところが成功のカギです。

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☆また、会議の場所が、生徒が学ぶ教室なので、ICT環境が効率よく活用できます。リアルとサイバーの越境は発想の刺激の場でもあります。

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☆定期テストのデータサンプルを使って、チーム全員がデータ分析できるようにトレーニングもします。

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☆生徒と同様に、learning by makingというPBL(プロジェクト学習)は、教師も同じ姿勢です。

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☆SP表の自動分析ソフトを工学院の先生が独自開発。AI活用の基礎固めをしています。これを全教員に共有する研修も予定します。

☆教師のパワーアップばかりか、生徒自身のハイパワーな学びを支援する仕掛けですが、授業―テスト―評価が思考コードで密度の濃い循環を生み出していけるからです。

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☆また、外部の模試との連動も考案されています。“building trust, building a team, and building a broader network”のプランを実行しているIチームの渦が大きく学内全体を巻き込んでいく予感がします。

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