コーチングプラクティス： 自己調整学習で目標を立てる
取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「自己調整学習で目標を立てる」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。
役立つかもしれないプラクティス
- 事前熟考による目標設定
各学習セッションの前に、具体的で挑戦的な学習目標を設定する。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - 自己調整学習:学び方を自分でコントロールする
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。 - セッション後の振り返り
学習セッションの直後に、何を学んだか、どの戦略が効果的だったか、次に何をすべきかを評価する。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - 学習環境のデザイン
セッション中の調整の負担を最小化するため、セッションの前に学習環境を整える。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - メタ認知的調整
理解や進捗が停滞していることを検知したら、セッション中に戦略を調整する。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - 較正の実践
各検索テストの前に自分の成績を予測し、その後予測を結果と比較する。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - 自分で選んでいない目標を内面化する
外部から設定された目標を、「〜しなければならない」から「価値観」へとスペクトラム上で動かす。
自己決定理論を使いこなす - 自己調整的な目標と進捗モニタリングを使う
具体的な目標を設定し、それに向けた進捗をモニターし、ギャップに基づいて調整する。
社会的認知理論 - 新規のタスクには学習目標を使う(パフォーマンス目標ではなく)
新しい、あるいは複雑なスキルについては、何を生み出すかではなく、何を学ぶかを軸に目標を設定する。
目標設定理論、実践編 - 定期的で具体的なフィードバックでループを閉じる
フィードバックのない目標は動機づけとして不活性だ——フィードバックはもう半分の要素である。
目標設定理論、実践編
関連する悩み
- 自己調整学習の戦略
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする
- 挫折の後に自分の学び方を立て直す
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。
- 仕事の中で自分の学び方を主体的に組み立てる
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。
- 友人と一緒に自分の学び方を主体的に組み立てる
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。
- チームの中で自分の学び方を主体的に組み立てる
バリー・ジマーマンが開発した自己調整学習(SRL)とは、目標を設定し、戦略を選び、進捗をモニタリングし、フィードバックに基づいて調整するプロセスを、外部からの指示を待つのではなく自分自身の学びに適用することである。メタ分析はSRL介入が学業成績に一貫した肯定的効果を持つことを示しており、自己調整スキルが最も弱い状態から始めた学生に最大の利益が見られる。
- メタ認知を使った学習法
メタ認知とは自分自身の思考について考えることだ――自分が理解していることを監視し、どれだけよく知っているかを判断し、それに応じてアプローチを調整すること。正確なメタ認知はより良い学習と意思決定に結びつくという研究がある一方で、人は体系的に過信しがちであることも示されている。だからこそ、実践的な課題はキャリブレーション――自分が知っていると感じていることと、実際にできることとのギャップを埋めることにある。
メタ認知:自分が本当に知っていることを知る
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