いかがでしょうか。同じ「わからない」でも、情報量がまったく違うことがおわかりいただけると思います。伸びる子は、「どこまでわかって、どこからわからないのか」という境界線を、自分で言語化できるのです。「解説のこの一文が、自分にとっては飛躍して見える」と、ピンポイントで指摘できる。
これは、自分の理解度を客観的にモニタリングできているということ。教育学では「メタ認知」と呼ばれる能力ですが、これこそが学力の伸びを支える土台なのです。
そして、もう一段階上の質問力を持つ子がいます。それは、「自分自身についての情報」をセットで伝えられる子です。
「僕は普段、図形問題で補助線を引くタイミングを見つけるのが苦手で、今回も最初は座標を設定して計算で押し切ろうとして、途中で詰まってしまいました。こういう、計算で押すか図形的に処理するかの判断を、いつも間違えてしまうことが多いんです」
こう聞かれたら、教える側としては「あ、この子は計算と図形の使い分けで毎回つまずいているのだな」と一発でわかります。だから、目の前の一問だけでなく、その子の根本的な弱点に踏み込んだアドバイスができる。
つまり、「問題についての具体性」と「自分についての具体性」、この2つをセットで伝えられる子が、もっとも学力が伸びやすいのです。
生成AIへの質問も、まったく同じ
そして、この「質問力」、実は生成AIを使うときにも、まったく同じことが起きていると考えられます。
最近の東大生は生成AIを使って勉強することも多くなってきました。そんな彼ら彼女らがどんなふうに生成AIを使っているかというのを調べてみると、こう聞いている場合が多いです。
「僕は今、中学3年生で、二次方程式の判別式までは習いました。だけど、平方完成の計算でいつもケアレスミスをしてしまいます。次の問題の解き方を教えてほしいのですが——」
