正直に自己評価する——ヒントが必要だったならそのカードは不合格にする

カードが「知っている」とされるのは、ヒントなしで完全で正しい答えを出したときだけだ。

Why it works

どんな検索練習システムの有効性も、完全に正確な自己評価にかかっている。部分的な、あるいはヒントに支えられた検索を「正しい」と評価することは、その項目がまだ実際には定着していないうちに将来の復習から取り除いてしまい、長期的な定着に隙間を残す。組織的な自己過大評価は、見かけ上うまく機能している検索練習システムが期待された定着の恩恵を生み出せない最も一般的な理由だ。

How to do it

1. カードを裏返したり答えを確認したりする前に、評価尺度にコミットする——ヒントなしで完全な正しい答えを出した場合にのみ「合格」とする。
2. 部分的な答え、ためらい、必要だったヒント=不合格。ローテーションに残す。
3. 何かを「知っている」と評価して、3日後にそれを取り出せなかったら、それを遡って「進行中」にリセットする。
4. 定期的に「知っている」カードをランダムにサンプリングして、自己評価が較正されているか確認する。

エビデンス

Metacognitive accuracy — knowing what you know — is a well-studied component of effective learning. Overconfidence in recall is common and leads to premature termination of study. Calibration training improves both metacognition and subsequent learning outcomes. (observational)

Self-assessment accuracy varies by individual and domain; there is no perfect calibration, only ongoing feedback. Periodic spot-checks of "known" material are the most reliable correction.

出典

• Dunlosky & Rawson (2012), overconfidence produces underachievement: inaccurate self evaluations undermine students’ learning and retention, Learning and Instruction
• Dunlosky, J., & Rawson, K. A. (2012). Overconfidence produces underachievement: Inaccurate self evaluations undermine students' learning and retention. Learning and Instruction, 22(4), 271-280.

よくある間違い

裏面を見せられて答えを認識できたという理由でカードを引退させること——それは検索ではなく認識であり、ほとんどの自己学習システムを壊す「知っている」という錯覚を生み出す。