すべての児童に最善を！「形成的評価」で叶える個別最適化 ～実際の授業場面での生かし方～

教育の現場において、「すべての児童に同じ教育を」という考え方に疑問を感じたことはありませんか？ 児童は一人一人、個性も学び方もさまざまです。多様化する社会においては、それぞれの児童に合った最適な教育を提供することが求められています。この考え方を具現化する上で、重要な役割を果たすのが「形成的評価」です。一人ひとりの学びの足跡を的確にとらえるのが、わたしたちの仕事です。

【本記事は３回シリーズの第３回です】
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▶︎個別最適な学びのために！ あなたも「形成的評価」を指導に導入しませんか？
▶︎児童の評価にぜひ導入したい「形成的評価」。その課題と解決策とは？

【連載】マスターヨーダの喫茶室～楽しい教職サポートルーム～

1　｢形成的評価」と個別最適化の関係

「形成的評価」が個別最適化と深く結びつく理由は、以下の点が挙げられます。

＜理由１＞一人一人の学びの可視化
形成的評価を通して、児童の強み、弱み、興味関心などを詳細に把握することができます。

＜理由２＞　フィードバックの即時性
授業中の観察や小テストなどの結果を基に、児童一人一人の理解度を把握し、即座にフィードバックを行うことで、より効果的な学習へとつなげます。

＜理由３＞　学習経路の多様化
児童の理解度や学習スタイルに合わせて、多様な学習教材や活動を選択することができます。

＜理由４＞　目標設定の個別化
児童一人一人の目標を設定し、その達成度を評価していくことで、学習意欲を高めます。

このように、「形成的評価」と個別最適化は、深いつながりがあると言えます。

2　実際の授業場面での「形成的評価」の手法の深掘り

① 授業中の丁寧な観察

ア　非言語的なサインに注目する
児童の表情、姿勢、ノートの取り方など、非言語的なサインから、理解度や集中度を把握します。
例えば、児童が問題を解いているとき、顔をしかめていたり、眉根を寄せていることがあるかもしれません。それは、問題が難しいと感じているサインかもしれません。また、授業中に自分の考えを書くところで、鉛筆が止まっている児童がいるかもしれません。それは、その部分が理解できていないサインかもしれません。

イ　質問への反応を観察する
クローズドな質問、回答が限定的なもの（YES,NOや計算問題などが最たる例ですね）だけでなく、思考を深めるオープンな質問（なぜそう思うか等）を投げかけることで、児童の思考過程を可視化します。

ウ　個別指導を充実させる
授業中に、理解が遅れている児童には個別に短時間で指導を行い、自信を持たせるようにします。

エ　グループワークでの様子を観察する
他の児童とのやり取りや、課題への取り組み方から、協調性や問題解決能力を把握します。

② 多様な評価方法の活用

ア　口頭発表を聞く
発表内容だけでなく、児童の話し方や聞き方からも、表現力やコミュニケーション能力を評価します。

イ　書き込み式のワークシートをチェックする
思考過程や理解度を可視化し、個別指導に役立てます。

ウ　小テスト・ミニテストをして理解度をみる
選択式だけでなく、記述式や口頭発表など、様々な形式の小テストを実施することで、多角的な評価を行います。小テストの結果をすぐにフィードバックし、誤答の原因を一緒に考え、理解を深めるようにしていきます。

③ ポートフォリオを活用

ア　デジタル化する
デジタルポートフォリオを活用することで、児童の成長を可視化し、自己評価を促します。

イ　多様な作品に挑戦させる
図画作品だけでなく、プレゼンテーション資料やプログラミング作品など、多様な作品をポートフォリオに含めます。

④ フィードバックの工夫

ア　具体的な言葉で伝える
「よく頑張りました」ではなく、「この部分の考え方はとても分かりやすかったなあ」など、具体的に伝えることで、児童は自分の成長を実感しやすくなります。

イ　改善点も具体的に伝える
改善点も具体的に伝えることで、児童は次に何をすればよいか明確になり、学習意欲が向上します。

ウ　児童の考えを尊重する
児童の考えを尊重し、共感しながらフィードバックすることで、自己肯定感を高めます。

④ 協働的な学習

ア　役割分担をする
グループワークにおいて、それぞれの児童に役割を分担させ、協働学習の機会を増やしていきます。

イ　相互評価をする
仲間同士で互いの作品を評価し合うことで、多様な視点から自分の作品を見つめることができます。

⑤ ICTツールの活用

ア　学習履歴を可視化する
学習履歴データを分析することで、児童の学習パターンを把握し、個別の学習プランを作成します。

イ　アダプティブラーニング（適応型学習）を提供する
児童の学習進捗状況や理解度、弱点に合わせて学習内容や難易度を調整するアダプティブラーニング（適応型学習）システムを導入します。

3　個別最適化を実現するための具体的な事例