高大接続改革と次期学習指導要領への対応の中で様々な新しい教育活動が採り入れられていますが、これまで作り上げてきた教育活動に「足し算」していくだけでは、限りある教育リソースが枯渇するのは火を見るより明らかです。以前から行われていることや新しく取り入れてみたことは一つひとつきちんと効果測定を行い、効果のないもの／費用対効果に劣るものを取り止める「引き算」の発想も必要です。
残すものと取り止めるものの選別に際しては、上位目標の達成に寄与しているかという観点が欠かせません。部分最適化を繰り返しても全体の最適化に繋がる保証はないからです。くれぐれも、ヤマ勘や経験則で効果を上げている実践まで間引いてしまうことのないようにしましょう。
2016/11/02 公開の記事をアップデートしました。
❏ エビデンスに基づく教育活動の取捨選択
スクラップ＆ビルドと言葉にするのは簡単ですが、これまでやってきたことを廃止・縮小するのは大変です。
いずれも、現場の先生方がそれぞれの思いを込めて作り上げてきたものだけに、むげにはできません。どの教育活動を廃止・縮小の対象にするかの判断は、誰もが納得できるだけの合理性を備える必要があります。
学校の教育目標として掲げていることがらの充足度を測定する方法を、テストや活動評価ルーブリック、あるいはアンケートなどで整え、そこでの結果を「目的変数」、指導効果を測定すべき個々の教育活動の利用状況（利用の有無、関与の度合いなど）を「説明変数」とした回帰分析などの統計的手法を用いるのも合理的判断材料を得る方法の一つです。
cf. 学校評価アンケート～質問設計を通して校是の共有
残すことになる指導についても、効果があることをきちんと示さなければ、校内外の理解者と協力者を増やすことはできません。効果測定は、理解者と賛同者を増やすためです。
ある指導を担当する先生だけが頑張っても、他の先生方の理解と共感を得なければ、他の指導機会からの補完が働かず、相乗効果は期待できませんし、指導を受ける側の生徒にしても半信半疑では大きな効果にはならないのではないでしょうか。
❏ 記録をデータに、統計的にきちんと検証
教育活動の「足し算」と「引き算」を効果的に行うには、データをきちんと集めて検証し、エビデンスに基づく判断を示さなければなりませんが、検証に用いるデータは、多くの場合、新たに実験やテストを行って集めなくても様々な形で記録に残っているものです。
模試の成績、進路希望の具体化や変化などは、システムに保存されているのが普通ですし、学習時間調査も方法は様々でしょうが、全く行っていないのはむしろ珍しいのではないでしょうか。あとは統計的に有意性の検定をすれば良いだけという状態も少なくないはずです。
特別なソフトウエアを用意しなくてもエクセルに実装されている分析ツールだけでもある程度までは用がたります。割とよく使うのは以下のようなところでしょうか。
- 母平均の差に有意性があるかたしかめる「ｔ検定」
- ２つの変数の関係を連立方程式のように示す「回帰分析」
- クロス集計表の有意差を検定する「カイ2乗検定」
これらを使いこなせれば、ある講座を受講したかどうかでその後の模試成績に有意差が生じているかも調べられますし、学習時間延伸策を講じたときの効果も確かめられます。
❏ 他の記録に照らしてサンプルを分けてみる
分掌、学年、教科といった各組織が重点的に取り組んできた指導について効果を測るにも、その指導を積極的に活用した生徒、利用したが積極性や主体性に欠けた生徒、利用しなかった生徒でデータを分けてみないと検証のしようがありません。
生徒全体を母集団としたときに、明確な変化が現れていなかったとしても、積極的に利用した生徒には効果（前後での違い）が見られるなら、指導そのものは有効であり、利用者を増やすことが改善を進める上での方針となるはずです。
逆に、全体としては変化が見られたとしても、積極的利用群と非利用群とで有意差がなければ、その指導以外の要因が寄与していると考えるのが合理的ですよね。
教育活動のスクラップ＆ビルドに取り組むには、まず作成・保存されているデータの”たな卸し”から手を付けるのが得策です。
「この指導は効果をあげているのか」という単純な問いさえ立てれば、狙っている効果に照らして該当するどのデータを記録から掘り出せばよいかは自明であるのが普通です。
❏ 結果学力以外をターゲットにした指導については
学習指導についていえば、指導効果は結果学力（いわゆるテストの成績に反映されるもの）だけではなく、学ぶ意欲の向上、学び方の獲得といったところにも変化が生じているはずです。
添削指導に力を入れているなら、きちんと答案が書けるようになったということ以外にも、フィードバックを通じて書くことへの意欲を高めているかもしれません。
多読指導とセットに意見記述の課題に取り組ませているうちに、表現意欲の高まりが転じて読むことへの意欲を高めることもあり得そうです。
読むことが好きになった、意見を文字に起こすことに興味を持った、といった意識変化がそこにはあるのではないでしょうか。
ＰＢＬ型の学習機会の創出に力を入れていれば、学習方策は課題解決を通して身につくものですから、生徒はより効率的で合理的な学習スタイルを形成しているかもしれません。
こうした点数に現れない意欲や取り組み方は、アンケートやインタビューで本人に訊いてみるか、ルーブリックなどを用いた活動評価をしてみないと、変化を捉えることもままならないはずです。
指導期間が始まるとき、中途のある時点、終了した後といった具合に、同じ方法で調査を行っておけば、変化（＝指導の効果）を統計的に捉えるだけのデータが揃います。
限りある教育リソースで、高大接続改革と次期学習指導要領に対応するには、効果測定に基づくスクラップ＆ビルドに加えて、学びの重なりを上手に利用する ことも重要です。様々な教育活動が互いに関係づけられれば、それぞれが独立して動くより効率に勝りますし、シナジー（相互作用）も期待できます。
各教科の学習指導、進路指導、学校行事などの体験型学習、課題研究などの探究型学習など、あらゆる教育機会について、共通部分（ベン図の重なり）をいかに効率良く設計するかが状況打破の鍵になるはずです。
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教育実践研究オフィスＦ 代表 鍋島史一
まんがでわかる「学力」の経済学