自己調整学習フィードバックは、理解のずれに返す材料

自己調整学習とは、受講者が学ぶ順序と時間を自分で決め、学習しながら理解の状態を確かめ、終わったあとに次の進め方を決め直すという循環を指します。eラーニングの受講計画を本人に委ねる運用は、この形に近い例です。フィードバックは、この循環の外側に置く講評ではなく、循環の途中で本人が判断に使う材料と言えます。返す内容が本人の判断に使える形になっているかどうかで、次の一手は変わってきます。

返す対象は、設問への答えが合っていたかどうかにとどまりません。本人が説明できると考えていた箇所と、実際に説明してみた結果との差。つまり、理解の見立てのずれです。営業の新人研修であれば、価格表の項目は読み上げられても、値引きを認める条件までは言葉にできないという差が出るのです。返す時点も同じく重要で、学習の途中であれば、受講者はその場で理解を組み立て直せます。

資料を読み終えた直後は、内容が頭に入ったという感覚が残ります。説明の整った教材であればなおさらで、読みやすさを理解の深さと結びつけて考えがちです。ところが数日後に同じ内容を自分の言葉で説明しようとすると、順序が思い出せない箇所が出てくるのです。教材の分量をこなした感覚と、自分の言葉で説明できる状態は、切り分けて考える必要があります。本人の見立ては、学習の直後にもっとも高く出やすくなります。

どの学習ポイントで、どの条件を取り違えているのか。そこが示されないまま「復習をしておきましょう」と返ってきても、受講者は次に何をすればよいのか分かりません。取り違えている条件まで分かって初めて、受講者は「この二つをもう一度比べる」という次の一歩を選べます。自分で学習を組み立て直すには、返す対象がここまで細かく分かれている必要があると言えます。

AIが、資料の整理や設問の下書きといった準備の部分を引き受けると、研修講師は同じ工数のままでも、自分の言葉で答える場面や、条件を比べて選ぶ場面をコースの流れに組み込みやすくなります。どの学習ポイントに置くか、下書きの内容が業務の実態に合っているかを判断する作業は、引き続き人の手に残ると言えます。

答える場面がコースの流れに入っていれば、受講者は自分の見立てをその場で試せます。説明に詰まった箇所が、そのまま次に確かめる箇所になります。研修講師が一人ずつに講評を書き足さなくても、受講者は学習の途中で自分のずれに気づけるようになるのです。ただし、何をどの順で問い直すか、その中身を決めるのは設計する側の仕事です。