エラーをデータポイントとして扱う

失敗の後すぐに、そのエラーが問題について明らかにした具体的な情報を抽出する。

Why it works

エラーは正確な情報を含みます。どの想定が間違っていたか、どのステップが欠けていたか、どの原則が誤って適用されたか。エラーを、通り過ぎるべき結果としてではなく、分析すべきデータとして扱うことは、すべての失敗を方向づけられた学習イベントに変換します。この実践は失敗への耐性の認知的な補完です。失敗の不快感に対して単に耐えるだけでなく、何か生産的なことをする対象を学習者に与えます。

How to do it

1. エラーの後、一文を書く。「このエラーは、私が[X]だと想定していたが、実際には[Y]だったことを明らかにしている」。
2. エラーを分類する。誤った手順、誤った概念、正しい概念の誤った適用、それとも欠けている前提条件か?
3. その分類を使って対処法を決める。手順のエラー→より多くの練習、概念のエラー→より多くの説明、前提条件のエラー→後戻り。
4. データを明示的に抽出し書き留めるまで、同じ問題に再度取り組まない。

エビデンス

エラー分析は熟達実践(エリクソン)と形成的評価の構成要素です。エラーを避けるべき失敗としてではなく診断的なデータとして扱うことは、研究と臨床の文脈の両方でより良い学習の軌跡と関連しています。 (clinical)

単独の実践としてのエラー分析は複数のフレームワークに組み込まれています。生産的な失敗は特に、探求してから指導するという順序に恩恵があると主張しており、エラー分析だけにあるとは主張していません。

出典

• Ericsson, Krampe & Tesch-Römer (1993), "The role of deliberate practice," Psychological Review

よくある間違い

エラーを見て「それは間違えた」と書き留め、すぐにまた試みてしまうこと。これは、それぞれのエラーを診断的に有用にする間に入る分析なしに、より多くのエラーを生み出す。