01この記事で分かること

難しい設定の話はしません。わが家で実際に起きたことと、その時点で考えたことを書きます。

02「この問題、前にも間違えていなかったか」

中学受験をしているご家庭なら、一度はこういう感覚を持ったことがあるのではないでしょうか。うちも同じです。

03小学4年生になって、教材が一気に増えた

娘は現在小学4年生で、中学受験塾に通っています。4年生になってから、科目数も教材の量も一気に増えました。

授業で使った教材、家庭学習で解いた問題、子どもが書いた解答、丸付けの結果、解答と解説。確認テストやマンスリーテストの答案、成績表。こうしたものが、毎週少しずつ積み重なっていきます。

大げさな言い方をするつもりはありません。単純に、机や棚に紙が増えていく。それだけのことです。ただ、この「それだけのこと」が、思っていた以上に負担になっていきました。

04親の記憶だけでは、判断が難しい

間違えた問題は、もちろん見直しをさせています。ただ、その見直しの中で、判断に迷う場面が出てきます。

• 今回だけの、たまたまの間違いなのか
• 以前にも似た問題で間違えていなかったか
• 単元そのものが苦手なのか
• 問題文の読み違いなのか
• 単なる計算ミスなのか
• 今すぐ復習すべきなのか、後回しでよいのか

これを、親が教材を1枚ずつめくりながら、記憶と照らし合わせて決めるのは、正直に言って限界があります。

これは、うちの管理が足りないからではないと思っています。教材の量そのものが、家庭で覚えていられる範囲を超えているだけです。

05きっかけになった、ある場面

あるとき、娘のテストの答案を見ながら、「この問題、前にも似たところで間違えていなかったか」と思ったことがありました。でも、どの教材だったか、どうしても見つけられませんでした。

別のときには、テストで間違えた問題を見て「この単元が苦手なのかもしれない」と感じたこともあります。ただ、よく考えると、それは単元が苦手だったのではなく、そもそも多くの子が間違える難しい問題だった可能性もあります。

1回間違えただけで「苦手」と決めつけてしまうと、必要のない復習を増やしてしまうかもしれない。逆に、本当に繰り返している間違いを見逃してしまうかもしれない。

そこで、親の記憶だけに頼るのではなく、過去の教材を比べられるようにしておこうと考えるようになりました。

06AIに手伝ってほしかったこと

AIを使おうと思ったのは、AIに勉強を教えてもらうためではありません。地味だけれど手間のかかる作業を、助けてもらえるかもしれないと考えたからです。

07わが家では「AI Learning OS」と呼んでいます

この教材整理の仕組みを、わが家では「AI Learning OS」と呼んでいます。既製の商品でも、塾の公式サービスでもありません。専用のソフトがあるわけでもありません。

やっていることは単純です。毎週増える教材を、ただしまい込むのではなく、あとからAIに見比べてもらえる形で残しておく。それだけです。

比べた結果は、苦手の確認と、復習する問題を選ぶときに使います。Google DriveやChatGPT、Claudeも使っていますが、設定や細かい構成には、この記事では立ち入りません。

08子どもの学習に、どう役立てたいか

目指しているのは、子どもにたくさん問題を解かせることではありません。次のような変化を目指しています。

• 間違えた問題を全部やり直すのではなく、必要な問題を選びやすくする
• 1回の失敗だけで「苦手」と決めつけない
• 同じ間違いを繰り返している場合には、早めに気づく
• 「算数が苦手」ではなく、具体的な間違い方を見る
• 子どもに、なぜその問題を復習するのかを説明しやすくする

成績や偏差値が上がると約束するつもりはありません。限られた時間を、本当に必要な復習に使いやすくすること。目指しているのはそこです。

09「教育データサイエンス」という言葉について

この取り組みを、シリーズでは「教育データサイエンス」と呼ぶことにしました。大学や研究機関で行うような専門的な分析ではありません。

家庭にある教材、答案、テスト結果、間違いの記録を整理して、AIを使いながら傾向を確かめてみる。それだけの取り組みです。大事にしたいのは、次のような姿勢です。

• 感覚だけで決めない
• 記録を見て、今の時点で考えられる原因を挙げる
• 実際に問題を解いて確かめる
• 間違っていたら、素直に見直す

名前は少し立派ですが、やっていることは地道な確認作業です。

104つの教材を比べて、見えてきたこと

ここまでは考え方の話でしたが、実際に手を動かした結果も、いまの時点まで進んでいます。

4つの教材と答案を見比べたところ、教科ごとに「もう一度確認した方がよいところ」が挙がってきました。

この比較の中で、判断を急がずに済んだ場面が3つありました。

1．1回の0点を、そのまま苦手と決めなかった

5月の算数で0点だった単元について、その1回だけで苦手とは判断せず、6月・7月の結果と並べて確認しました。1回の結果ではなく、複数回の記録を照らし合わせる。この連載で一番やりたかったのは、この部分です。

2．「社会全体が苦手」と広げなかった

社会はテストによって得点差がありました。ただ、出題範囲が回ごとに違うことを考えて、教科全体の弱点とは判断していません。点数の上下だけを見るのではなく、そのテストで何が出題されたかを見る、ということです。

3．家庭からの情報で、誤った推測を除いた

「基本的に時間切れではない」という家庭側の情報を加えたことで、時間不足という原因の推測を外すことができました。AIだけでは分からない情報を、親が補った形です。この役割分担については、あらためて別の回で書きます。

11まだ始まったばかりです

この仕組みは、完成した成功事例ではありません。教材を登録するだけの段階からは一歩進み、いまは確認したい候補を整理するところまで来ました。

ただ、挙がった項目が本当の苦手かどうかは、まだ分かりません。復習したあとに似た問題を解いて、同じ間違いが減るかを確かめる必要があります。

このシリーズでは、うまくいったことだけでなく、AIの見立てが外れた例や、最初の判断が間違っていた例、使いにくくてやめた方法も、そのまま書いていきます。