分析
- 自由記述評価（MsomLab）
- 本システムは、自由記述問題への回答を自動的に評価するものです。評価方法としては、あらかじめ評価済みの自由記述回答例を自己組織化マップ上に配置します。その後、新たに入力された自由記述の回答を同じ自己組織化マップのユニットに位置付けます。新しい回答は、あらかじめ評価・配置された回答例の近くに位置付けられるため、配置された場所の評価や回答例を参照することで、新たな回答の評価を推定することができます。この方法では、あらかじめ多くの回答例とその評価が必要となります。回答例が多いほど、新しい回答と類似したものが存在する確率が高くなります。具体的には、自己組織化マップでは、回答が正答・誤答によって色分けされて配置されます。そして、新たに入力された回答がマップのどこに位置付けられるかがマークされます。ユニットの色と位置から、その回答例の正誤を判断することができます。また、新しい回答が正答と判断された場合でも、近隣のユニットからより良い回答例を参考にすることができます。さらに、誤答例からなぜ誤りなのかを考えることで、正しい回答への理解を深めることができます。このシステムを開発し利用してもらうことで、学習者は自分の回答が正答と判断されても、近くの誤答例から正答の妥当性や根拠を探ることが多いことが分かりました。このことから、グループやクラス内の話し合いにおいて、誤答を含めた様々な考えが学びに役立つことを改めて実感しました。友人のどのような考えでも真剣に耳を傾けることが、自分自身の学習に繋がると言えます。
- 交流システム（CS_MSOM）
- 1 クラスの子どもが web 上で自分の名前と回答（記述）を書き込むことにより、自己組織化マップのユニットに、全員の名前が表示されます。名前が表示されたユニットをクリックすると、その記述内容が右枠に表示されます。記述内容が似ているほど、近くまたは同じユニットに名前が表示されます。自分の表現と類似した回答を参照して、考えを確認したり、より適切な表現を見出したりできると考えられます。また、自分から遠くに位置した考えを参照することにより、幅広い考えを得ることができると考えられます。教師においては、一人一人の子どもの考えを確認できます。いろいろな考えを実際に発表させたいときは、マップの特定の位置からだけではなく分散した位置からになるように指名します。同じような考えの子どもをグループにしたいときは、マップの近くに位置している子どもをグループにします。
- 学力関係総合分析システム (MSOM_CA)
- 自己組織化マップには、評定尺度のアンケートのように段階などを数値化したものを配置することができます。同じような回答パターンの項目が近くに配置され、その項目同士には何らかの関係があると考えられます。当初は国の学力と学習状況調査の分析を行うことを想定していましたが、必ずしも厳密なものではなく、単元テストや簡単なアンケート、教師の観点別評価、子どもの自己評価など、段階的に数値化されたものであれば、すべてをまとめて分析できます。これまでの分析では、各分析結果から考察することが多かったと思います。本システムでは、各分析結果がどう関連しているのか全体的に俯瞰することを目的としています。従来の統計処理のような厳密な分析というよりも、自己組織化マップの説明でわかるように、イメージ的・直感的に分析し、全体の関連を見ていくというものです。図には、学習者の回答の類似性を示した学習状況調査の項目（
A 、 B 、 C に番号を付した項目）が示されています。近いユニットの項目同士は類似性が高いことになります。次に学力（ G に番号を付したもの）が、学習状況調査の自己組織化マップのところに位置付けられます。これは、学力調査の得点パターンをもとに、その学力が最も類似した学習状況の回答パターンに位置付けられるというものです。学習状況の回答パターンと学力調査の得点パターンは質的に異なるものですが、パターンが似ているということは、何らかの関係があるのではないかと考えられます。これは因果関係があることを示しているわけではありません。何らかの関係があるということで、場合によっては因果関係もあるということになります。
- 連想モデル(MAMM)
- 理科の単元において、直感的に思いつく学習目標や内容を自由に記述することで、関連する内容が単語で表示されるシステムです。その関連する内容を参考にすることで、学習において必要な内容や予め学習しておくべき内容、次に続く内容などを確認でき、授業設計に役立てることができます。まず、学年の単元をプルダウンで選択し、学習目標や内容に関わることを中央の枠に入力します。決定をクリックすると左下の枠に記入した内容の単語が表示され、右枠にはそれに関連する内容の単語が想起されます。この想起された内容が、関連して学習すべき内容と考えられます。この想起のためのベースとなるデータは、単元に関する評価規準を用いています。このような連想モデルは、子どもの記述内容からも作成できます。理科の問題に対する回答やワークシートなどへの記述内容を用いることができます。これらをもとにモデルを作成することで、想起内容をシミュレーションし、子どもの知識構造を解明していくことが考えられます。これまでは、中学校の大気圧に関する問題の解答から連想モデルを作成し、分析を行っています。
