言語化を促すプロンプト

課題の前・中・後に学習者に推論を説明してもらい、暗黙知を表面化させ強化する。

Why it works

説明を生成するには、学習者が自分の知っていることを特定し、ギャップを検知し、知識を伝達可能な構造に組み立てる必要がある――これらすべてが符号化を深める。言語化はまた、コーチが応答できる材料を生み出す。正しい説明はその概念が内面化されたことを意味し、誤った説明は取り組むべき誤解を正確に明らかにする。Collinsらは、言語化をモデリングの補完として位置づけている――学習者は、熟達者が思考発話で行ったことを、自分自身のために行う。

How to do it

1. 課題の前：「あなたの計画は何で、なぜそうするのか？」と尋ねる。
2. 課題の最中：判断のポイントで「なぜ今それをしたの？」と尋ねる。
3. 課題のあと：「何を違うやり方でするか、なぜそうするか？」と尋ねる。
4. 述べられた推論と実際の行動とのギャップに耳を傾ける――そのギャップがコーチングの対象である。

エビデンス

説明を生成すること（自己説明効果）は、学習研究において再読や受動的な学習を一貫して上回る。自己説明効果は、数学・物理・生物学にわたる例題学習の中で文書化されている。 (rct)

自己説明の研究は通常、テキストと例題を使う。コーチ付きパフォーマンス課題中の言語化は同じメカニズムに依拠しているが、まさにその形での直接的な再現はより少ない。

出典

• Chi et al. (1989), "Self-explanations: How students study and use examples in learning," Cognitive Science
• Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-explanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13(2), 145-182.
• Bisra, K., Liu, Q., Nesbit, J. C., Salimi, F., & Winne, P. H. (2018). Inducing self-explanation: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 30(3), 703-725.

よくある間違い

実際の推論を探るのではなく、表面的な言語化（「なんとなく正しいと思ったからやった」）を受け入れてしまうこと――これにより真の誤解が、自信ありげに聞こえる曖昧さの陰に隠れてしまう。