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「学び合い」とは?『すぐ実践できる!アクティブ・ラーニング高校数学』を読んで思ったこと

こんにちは。こんばんは。


西川純編,土屋美浩・水野鉄也共著『すぐ実践できる!アクティブ・ラーニング高校数学』に,たびたび「学び合い」という言葉が登場します。
関連記事・・・高校数学のアクティブ・ラーニング実践例,解説書をお探しの方!うってつけの本を紹介します。


「学び合い」については,
西川純著『すぐわかる!すぐできる!アクティブ・ラーニング』
に詳しく書かれているようです。


『すぐ実践できる!アクティブ・ラーニング高校数学』だけでも「学び合い」のイメージはつかめます。
当記事では,「学び合い」を通して,アクティブ・ラーニングの本質に迫りたいと思います。


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「学び合い」とは?




私が思い描いた「学び合い」のイメージは,
課題を,クラス全員で達成すること
です。


与えられた課題をクラス全員が達成するということは,自分が課題をこなすだけでは達成できません。
・まず,自分が課題を達成する
・次に,まだできていない人が達成できるよう手伝う
ことが求められています。


クラス全員が部員で,授業が部活だとイメージでとらえています。
これからの時代に求められる能力を,十分に伸ばすことができそうですね。




メリット その1




クラスの中で,理解力の高い人たちは先生の解説がくどいと感じることもあるでしょう。
分かっている人にとって,分かっていることの解説は退屈そのものです。


その退屈だった時間が,アクティブ・ラーニングでは教える時間に変わります。
この「教える」ということは,軽視できません!
分かりやすく解説することは簡単ではなく,「教える」ことによって深く理解することになります。


つまり,退屈でムダだった時間が,多くのことが経験できる有益な時間に変わるのです!




メリット その2




クラスの中で,理解力の低い人たちは先生の解説が速くてついていけないこともあるでしょう。
一旦,分からなくなると,その後もずっと分からなくなるのが数学の辛いところです。
これを経験してしまうと,嫌いになるのも無理はないな~と思ってしまいます(´;ω;`)


アクティブ・ラーニングでは,先生のペースで解説するということがありません。
分かるまで考え,いよいよ分からないときは,分かっている友達に聞けばよいのです。


この「聞く」ということは,単に課題を達成するためのものではありません!
いま,人に聞けなくて,困っている人がいます。
それは,学生さんや子供ではなく,,,立派な会社員がですΣ( ̄ロ ̄lll)


「人に分からないことを聞く」
これは生きていくうえで必要なことですが,プライドやら何やらが邪魔して,できない人も多いです。
聞く技術を学生のうちから身に付けることは,卒業してもずっと役に立つ技術となります!




アクティブ・ラーニングにおける課題




さて,話をアクティブ・ラーニングに戻しましょう。
・課題が易しすぎると,全員が一人で達成できる
・課題が難しすぎると,教え役に回る人が足りなくなる


講義型の一斉授業では,課題設定にそこまで気を配らないでしょう。
定期テストの範囲から逆算して,教科書の〇ページから〇ページまで進める,ということを注意していればよかったと思います。
それが毎時間,適切な課題を設定する必要があります。
場合によっては,生徒に話し合いをさせるより教員が授業したり,定理・公式の定着のため黙々と計算練習をした方がよい時間もあるでしょう。


これを担当している各クラスで,毎回準備することは極めて大変です。
何となく,世間でアクティブ・ラーニングがもてはやされていますが,現場の先生方にはこのような負担があることを認識しなくてはいけません。


このことを踏まえてもなお,人工知能(AI)が台頭する社会となることから,知識を詰め込む一斉授業から考える力を付けるアクティブ・ラーニングへ移行するべきだと考えます。
現場の先生に負担を丸投げすることにならないよう,関係者全員で取り組む課題であることを,今一度確認すべきです。


具体的には,先生が授業準備の時間が確保できるように,
・ノウハウを共有する
・部活動の指導は外部へ
・授業プリントの作成時間をなるべく短縮する
など,可能なものは分担することも,アクティブ・ラーニングの課題です!




理解力の高い生徒にとって,自分の学力を上げた方がいい大学に入れるような入試ではダメ




上にも書きましたが,理解力の高い生徒は自分が課題を達成すると先生役を担います。
「教える」ことは,物事を伝える力を養ったり,教えることでより深く理解できるようになりますが,新しい知識を身に付けるわけではありません。


より多くの知識がある人が有利となる大学入試では,「教える」ことよりも新しい知識を身に付けることの方が価値が高くなってしまいます。
しかし,社会に出れば知識は人工知能(AI)で補完できるので,教えることの方が価値が高いはずです。


会社からすれば,いい大学を卒業した人を入社させるという基準は,そうそう変わらないでしょう。
つまり,大学入試や指導要領が変わっても,「いい大学を目指す」ということはそうそう変わりません。
アクティブ・ラーニングが「絵に描いた餅」となるかどうかは,大学入試も重要な役割を担っています!




社会に出ると,チームで商品を開発・販売する




現在の高度な技術に基づいた商品は,通常何人も,または何社もが協力して作っています。
私も一社会人ですが,どのようなモノやサービスにしてもいろんな人がかかわっているな~と実感する毎日です。
最初は一人で始めたことも,改良が必要となると他の人のアイデアが必要となり,気付けばたくさんの人がかかわるようになるものと思います。


学生のうちから,協働して課題を解決することは必ずや将来役に立つ。
このことを社会全体でシェアして,一斉授業からアクティブ・ラーニングへ移行しましょう!




【最後に】
[現場の先生に丸投げせず,関係者全体でシェアすることが不可欠]
みんなで議論しましょう!


それでは~


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