学習の自己評価：自信と確認した結果を比べる

あるテーマの問題にはほとんど正答できると思っていても、練習して採点すると、その予想が課題に合うか確認できます。予想と結果を比べることは、自己評価のずれを調べる方法です。

目的は、学習の判断に使える情報を増やすことです。自信が高くても低くても外れることはあり、どちらもそれだけで能力を示しません。

判断の正確さには二つある

絶対的な較正は、予想した成果の水準と実際の水準の一致です。決めた問題群で80%を予想したら、同じ採点基準による得点と比べます。

相対的な正確さは、得意な項目やテーマと苦手なものを判断で区別できるかです。テーマの順位は正しくても、すべての得点を高く予想しすぎることがあります。総得点をよく予想できても、取り組むべきテーマを間違えることもあります。

Prinz、Golke、Wittwer（2020）は、異なる文章の理解度を学習者の予想がどれほど区別できるか、相対的なメタ理解の正確さを分析しました。平均的な関連は控えめで、学習条件による違いがありました。論文はEducational Research Reviewに掲載されています。全員の過信を測った結果や、個人への保証ではありません。

目標に合う確認を使う

SoderstromとBjork（2015）は、習得中の成果だけでは長期的な学習を十分に捉えられない理由を説明しています。答えを見れば簡単に感じても、あとで自分で答えられるとは限りません。

必要な知識に近い確認方法を選びます。試験なら短答問題や問題の解答、仕事なら手順の説明や新しい例への応用かもしれません。実際の課題で資料を使えるなら手元に残し、結果を判断する前に条件を決めます。

時間を空けた確認は、あとの成果について情報を得る機会になります。NelsonとDunlosky（1991）の遅延判断の結果は、特定の条件での対連合の想起についてのものです。どんな遅れも理解を改善する、最終試験の得点を予測できる、と約束する結果にはできません。

予想を簡単に記録する

1. 問題群と採点基準を選びます。いつ取り組むか、資料を使うかを書きます。
2. 取り組む前に得点を予想します。問題ごとに評価するなら、答えを確認する前に記録します。
3. 選んだ条件で取り組みます。信頼できる資料で採点し、部分点の基準を一定にします。
4. 日付とテーマの横に、予想と実際の得点を記録します。80%の予想に対して60%なら、その回では20パーセントポイントの過大評価です。
5. 比較できる試行を何度か行い、傾向を探します。間違えた概念を見直して再確認し、目標を反映しない課題なら調整します。

一回の結果は診断ではありません。問題の難しさ、推測、少ない標本、不明確な解答でも比較は変わります。自信が高くても誤った答えは、その答えへの有用なフィードバックであり、判断の仕組み全体が壊れている証拠ではありません。

記録を次の課題選びに使う

自信の予想が高いまま、確認した成果が低いテーマを探します。元の資料や説明を見直すか、別の問題を練習しましょう。予想より成果がよいテーマにも気づいてください。

生成された練習問題は問題の用意に役立ちますが、解答の確認が必要です。練習に使うだけで、Piplyが検証済みの自己評価測定になるわけではありません。

取り組める規模の問題群を一つ選び、最初の予想と採点した結果を一緒に残しましょう。次の練習を選ぶ助けになるときに記録を増やします。