- 理科における課題設定の重要性
- どの教科においてもいえることですが、授業における課題設定は授業の出発点であり、その後の展開を左右する重要な場面となります。特に理科では、自然を対象とするため、課題設定の意義がより大きいといえます。なぜなら、授業で具体的な自然を扱う場合、そのとらえ方は無限に存在するといえるからです。例えばアリを見ただけでも、「小さいけれど足はどこから出ているのか」「全体の形はどうなっているのか」「何を食べているのか」「どこから来たのか」など、学習の対象となる内容は無限に広がります。一方で、国語などでは、基本的に教科書に書かれた文章が対象となるため、学習対象がある程度限定されます。教科書や一定の資料を用いる教科は、それ自体が内容を絞る役割を果たしています。理科の場合、「まずは対象となる自然を見てみましょう」では、子供のとらえ方は多様であり、教師の意図した視点から観察してくれるとは限りません。教師によっては「疑問に思ったことを何でも言ってみましょう」と子どもに自由に発表させることもありますが、最終的には教師が授業計画に沿った都合のよい疑問だけを取り上げて授業を進めてしまうことがあります。これでは、子どもは教師の意図を探ることに集中し、発表しづらくなってしまいます。したがって、学習を成立させるためには、自然をとらえる視点が明確になるような課題設定をする必要があります。例えば事象を比較することで視点をはっきりさせる場合があります。「どうしてこちらのインゲン豆のほうが葉が緑で大きいのか」「どうしてこちらの豆電球のほうが明るいのか」などです。また、「車を速く走らせよう」「遠くに玉を飛ばそう」といった技術的な達成目標を設けて視点を絞る方法もあります。このように、自然をとらえる視点を明確にした課題設定が必要です。
- 理科の見方・考え方
- 自然を捉える視点については、何でもよいというのではなく、科学的な視点や枠組みで捉えることが必要になります。これが、科学的な見方・考え方（理科の見方・考え方）と言えます。AI
における機械学習、特にディープラーニングでは、人間らしい認識や思考を実現するには、中間層での特徴量検出が重要となります。これは、視点や枠組み、イメージと類似しています。教育においては、この視点や枠組みを意図的に形成することが求められます。理科の見方・考え方には、「因果」「類」「定性・定量」「時系列」「空間・視点移動」などが挙げられます。人間の認識や思考では、日常生活の中で分類の枠組みやイメージの形成が自動的に行われることも多くあります。これは、AI
においても同様です。イヌやネコの定義をしなくても、特徴量検出によってその分類が可能になります。しかし、教育が不要になるわけではありません。人間の場合、日常生活で形成される枠組みやイメージは科学的なものとは限りません。日常生活で形成される枠組みやイメージは「素朴概念」と呼ばれます。科学的でない場合、学習による修正が困難になることも知られています。したがって、科学的な見方・考え方へと修正する工夫が必要です。科学的な見方・考え方を確立するには、観察や実験を通した実証が重要です。理科の場合、問題解決の方法としては、予想から観察・実験による実証、結果から考察といった基本的な流れがあります。すべてがこの流れに当てはまるわけではありませんが、基本となります。したがって、課題設定が適切であれば、ある程度学習展開が決まってきます。他の教科では、課題を絞り込みやすく設定できても、その教科ならではの見方・考え方を用いた展開や問題解決の工夫が必要です。教科によって授業設計の難しさはさまざまで、どの教科にも難しい点があると言えます。